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    廣汽集團吳堅:高級智能駕駛輔助應用與思考

    發布時間:2021-09-05 17:00    來源:泰達汽車論壇

    關鍵詞:主題演講 廣汽集團 高級智能駕駛輔助 吳堅 泰達汽車論壇 應用 思考

    摘要:2021年9月3日-5日,第十七屆中國汽車產業發展(泰達)國際論壇(以下簡稱泰達汽車論壇)在天津市濱海新區召開。本屆論壇圍繞“融合?創新?綠色”的年度主題,聚焦行業熱點話題展開研討。在9月5日 “主題演講:邁向高級別自動駕駛應用的管理與實踐”中,廣汽集團執行委員會成員兼自主品牌經營管理委員會副主任,廣汽研究院院長吳堅發表了題為“高級智能駕駛輔助應用與思考”的演講。

      2021年9月3日-5日,由中國汽車技術研究中心有限公司、中國汽車工程學會、中國汽車工業協會、中國汽車報社聯合主辦,天津經濟技術開發區管理委員會特別支持,日本汽車工業協會、德國汽車工業協會聯合協辦的第十七屆中國汽車產業發展(泰達)國際論壇(以下簡稱泰達汽車論壇)在天津市濱海新區召開。本屆論壇圍繞“融合•創新•綠色”的年度主題,聚焦行業熱點話題展開研討。

      在9月5日 “主題演講:邁向高級別自動駕駛應用的管理與實踐”中,廣汽集團執行委員會成員兼自主品牌經營管理委員會副主任,廣汽研究院院長吳堅發表了題為“高級智能駕駛輔助應用與思考”的演講。

    廣汽集團執行委員會成員兼自主品牌經營管理委員會副主任,廣汽研究院院長  吳堅

      以下為演講實錄:

      各位來賓,很高興在這里跟大家分享關于廣汽高級駕駛輔助應用方面的思考,我的報告分為幾個方面主題。

      首先自動駕駛它的整個起源,歸類為我們整個汽車業是從機械車到電控車,到未來智能車的演變,我經常在一些場合說,已經到了汽車3.0時代,從機械1.0到電控2.0,到智能車3.0。目前今天的話題是主要集中在中間這一塊,就是高級的駕駛輔助階段。

      這個階段廣汽打造點到點,也就是車位到車位的全程駕駛的輔助。包括高速公路、城區停車的場景,功能上支持單車道的循環,自動變道、上下車道、包括主動升級安全功能,包括更多自動駕駛保障。

      我們看看圖里面把智能車分為三大類,第一類就是駕駛輔助,就是L2以下的駕駛輔助,還有上面比較清晰就是L4以上的全自動駕駛,在廣汽我們是布局了類似自動駕駛的預演。

      高級駕駛輔助是一個灰色地帶,介乎于自動駕駛和輔助駕駛之間,我們定義為高級駕駛輔助。廣汽采用兩種的算力平臺,根據成本,根據實施的路徑會分為兩種,根據算力分成兩塊。

      在自動駕駛高級智能駕駛輔助方面,我們還是分成兩個層面,一個層面是不需要人介入的場景,包括就是一些基礎的,包括夜間和交叉路口轉彎等等。上面是與人相關的,因此為什么說是一個灰色地帶,是人機共駕的場景。在上面這一塊跟人相關,包括像泊車的場景,包括像城區里面復雜路況,尤其是一些路口的場景,還有比較常見高速公路上的場景。

      在做高級的智能輔助駕駛這一塊工作里面,我們面臨一些新的挑戰,我們講純粹的輔助駕駛L2以下的,主要的這些工作都由車輛來完成。然后在L4級別的車型,所有的駕駛的工作由機器來完成,比較麻煩的事情就是人與機器之間的一種混合。這些挑戰包括歸納出來這么幾項,一個是智能化的水平不斷的引進,系統可安全操作的范圍也在不斷的擴大,場景也在不斷的變化。比方說這里用了一些圖來表示,這些圖怎么看呢,藍色的這一塊就是用戶能夠感知到有危險,或者有需要輔助駕駛的感知區域。然后B是技術能力所能覆蓋的范圍,A當然是我們L4級別需要全面覆蓋的范圍。

      我們的困難在哪里呢?困難由于我們智能水平不斷擴大,使得我們用戶的認知在發生一些變化。比如前一段時間大家肯定也知道,就是對于某一些靜止物體的判別。作為駕駛員來說,認為你的車是應該能夠判別出來的,但是以我們現在高級輔助駕駛來說,是判別不出來的。所以這里面我們現在面臨第一個挑戰。

      第二個就是認知,就是用戶認知,我剛才已經說到了。

      第三個就是用戶的狀態,用戶狀態大家比較容易理解,我們的駕駛員在駕駛過程中是處在一個什么樣的狀態,能不能夠接管車輛,能不能夠對車輛安全性提供一個有效的支持。圍繞上面三個挑戰,我們在兩個大領域做更多的工作,一個是車廠要做的,一個是用戶與車廠要共同培育的,包括我們車輛系統,需要更加智能,更加安全。

      在駕駛員方面,通過一些智能化的手段,讓我們的人能夠融入到駕駛的場景里面。具體對我們研發的工程師來說,要做的實際就是下面的藍色幾大塊,包括感知能力進一步提升,包括場景不斷的迭代,在設計過程當中怎么樣確保系統的安全,還有就是人機共交智能化的交互。

      在系統方案方面,會導入更加高像素的攝像頭,現在基本上都是二百萬比較多一些,大概探測150米左右,我們希望未來做到800萬像素,這樣探測距離可以滿足自動駕駛更多的需要。同時在輔助方面導入激光雷達,探測一些無法預測的沒有參加過訓練的目標,同時在一些天氣狀況不太好的情況下,能夠提供更加有保障的幫助。

      第二個就是車路協同和單車智能的一種逐步融合,在目前單車智能現在是各大主機廠都在做,包括王兆所長提到的,我們很多標準法規還是按照單車智能去對企業,對研發進行一些規范。

      作為我們高級駕駛輔助,包括自駕輔助來說,除了單車智能以外,我們也希望通過行業,通過社會的力量導入一些車路協同。對一些復雜的場景,尤其復雜的路口,天氣狀況,車道線的破損提高感知的精度。同時在我們的一些傳感器,在很多的情況下也會受到感測的距離,包括一些盲區,能夠使得車輛會有更好的感知輸入。

      在車路協同方面,在未來一段時間還是以單車智能為主,車路協同取決于我們的路端,包括產端的基礎設施覆蓋,包括一些產品的成熟度。所以我們預測,未來幾年還是以車端為主,路端為輔的階段。在這一塊希望整個行業共同努力,去打造基于路端的設施部署互聯互通,包括邊緣計算進行決策。

      我們在V2X的想法,對于單車智能來說,其中有一個很重要,就是我們的仿真體系搭建,這個也是對車輛設計工程師非常重要一環,要建立非常完善的自動駕駛仿真測試系統,要涵蓋MIL、SL、HIL、VIL測試系統,逐步建立云端的測試環境,來形成開發測試和量產的閉環的迭代?,F在比較多的大家關注都是L4以上的測試環境,但是對于高級的輔助自動駕駛來說,這塊應用相對比較少,更多還是依賴供應商的支持。

      還有一塊就是場景庫,場景庫搭建也是后期需要做的一個非常重要的工作,當然包括了數據,數據的搭建。整個自動駕駛輔助技術的數據中心,是整個汽車智能化演變生長的糧倉,之前我們人是通過吃食物,自動駕駛輔助或者自動駕駛是需要大量數據進行成長的。因此我們需要有像影子模式,包括場景庫加算法的訓練,包括數據的回傳和數據訓練,包括OTA跟量產形成大的數據閉環,最終實現我們的智能化升級。還有一個很大的工作就是要做OTA,OTA的工作要以謹慎的態度去看待OTA的工作,每一次的OTA工作我想必須有以下幾個方面:

      第一需要升級的軟件,必須要做到充分、完善、嚴格的驗證,如果沒有經過這樣一個過程,貿然就把軟件交給用戶做測試,這是不負責任的工作。

      第二個是要按照目前工信部正在推出OTA的法規和標準,去完成報備和審批。

      第三個OTA的過程必須要做好充分的安全防護工作,來確保我們OTA工作的數據和軟件安全以及可靠的升級。

      第四個OTA需要做好一個充分的用戶提示,讓用戶能夠充分的理解OTA過程中和升級前后變化,對車輛的變化。因為用戶來說他們會很驚訝,又冒出一個新版本,新版本對于車輛來說會有什么樣的變化,這個是需要我們設計人員能夠及時的向用戶去及時發布。

      在系統安全方面為了提高高級別的系統駕駛輔助,系統是需要支持降級運行,同時向系統設計。感知系統是360度覆蓋,同時至少有兩種傳感器探測覆蓋,只有V還不夠,還要有R,有R還不夠,還要加上L系統全面覆蓋。

      在決策系統執行控制還有供電以及網絡通訊安全,以及HMI都需要我們做一些冗余設計,只有這樣的話,我們才能確保駕駛員能夠保證他們的安全。在系統安全的開發方面,全面融入我們V字型開發流程里面,這樣對于我們開發工作來說能夠確保從企業和產品都能夠形成穩步的安全保障。

      另外一個很大的話題,人與車之間什么時候接,什么時候不接,這個也是我們在高級輔助駕駛一個非常大的挑戰。因此在車輛和人之間的互動,就是作為高級輔助駕駛非常重要的內容。尤其是在人機共駕的時候,用戶在長時間的使用自動駕駛輔助以后,會陷入模糊的意識,到底是我在開,還是機器在輔助駕駛。因此要能夠確保用戶在執行駕駛任務的時候,對狀態的邊界必須要有一個清晰的認識。怎么理解這件事呢?我個人認為有點像考駕照一樣,考駕照有筆試,還有場景的認知,還有大量的實踐。在這一塊能不能通過人機交互系統,讓用戶在使用高級輔助駕駛過程當中,經過不斷的迭代,通過測試用戶對駕駛把控能力,然后去開放不同的場景,這個是后續需要大家共同建立的方向,這個是剛才我說過的。

      包括疲勞監測,我希望很多企業都在做。為了保障我們高級自駕輔助平穩發展,我們要有一個目標,包括我們技術手段上還有在系統的解決方案上,要做哪一些的基礎的準備,這個是下面一些具體的工作。

      最后給行業提供一些理解或者是一些思考。首先就是在安全標準方面,要考慮第三方的介入標準法規的編制和開發,加快安全標準和法規的落地,以及執行的檢測。

      第二個就是場景和規則接口,盡量的統一,避免重復浪費。每一家廠家都在開發自己的場景,這樣對于整個行業的發展,尤其是在自駕輔助駕駛這一塊的迭代方面是不利的。

      最后一個就是芯片,剛才殷承良教授包括王兆所長提到,芯片在高算力的自動駕駛輔助里面,在工具鏈生態方面希望能夠標準化,包括指令、開發工具等等,這樣互相之間可以參照和共同的應用,有利于整個行業聯動,這是我們提出以上的建議。

      以上是廣汽在高級自駕輔助方面的工作和思考,供大家參考,如果有說的不對地方請大家批評指正,謝謝大家!

     

      【延伸閱讀】

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    (責編:yangbo)
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