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无需接管通过红绿灯十字路口 小鹏城市 NGP 首次曝光!

飞机先生
2021-08-10 新出行原创
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今日小鹏汽车官方公布了一条小鹏 P5 带有激光雷达版本的城市 NGP 道路实测视频,这也是城市 NGP 的首次曝光。

虽然仅有短短的 30s ,但我们看到有数字仪表的交互界面与当前P7所呈现的相类似,并且还有通过城市标线切换、十字路口以及无保护左转的等场景,也给予我们更多的期待。

视频上传成功

一、硬件配置

P5 的车型分布中共有 460G、460E、550G、550E、550P、600P 六款车型。

其中支持 XPLIOT 3.5 系统也就是支持选装激光雷达版本的仅有 550P 和 600P 两款车型。

作为XPLIOT 3.0 后的另一座高地, XPLIOT 3.5 伴随着激光雷达的到来也给了我们许多期待。

此次XPLIOT 3.5硬件配置为:

  • 辅助驾驶芯片:英伟达 XAVIER 芯片+智能控制器
  • 摄像头数量:13 个(1 个前三目摄像头+4 个环视摄像头+两侧翼子板和后视镜共 4 个+1 个尾部摄像头+1 个DMS摄像头)
  • 超声波雷达:12 个
  • 毫米波雷达:5 个
  • 激光雷达:2 个
  • 高精地图
  • 高精度IMU
位于前置的三目摄像头
 位于车辆前方左右两侧的激光雷达

相比 XPLIOT 3.0 版本,XPLIOT 3.5 版本中取消了一颗用于冗余以及AEB 系统的单目摄像头,很可能由于双激光雷达已起到了相关作用。

二、场景分析

从小鹏的智能驾驶技术路线上看,目前小鹏已推出了高速 NGP 以及记忆泊车,而城市 NGP 也将会是最后一个版图, 最终三者带来全场景的智能化体验。

对于小鹏 P5 而言,高速 NGP 与城区 NGP 其实是两个技术维度的难点:

  • 城市 NGP 的速度维度普遍较低,但场景处理更为复杂、多样,包括众多我们不可预料的长尾场景。
  • 而高架快速路、高速道路 NGP 下速度维度普遍较快,对目标物的追踪、预测需要更加稳定,需要较快的反应速度、预测介入需要更早。

实际上,这两者并没有太大的技术协同,反而两者可作为更全面的技术补充,相比高速以及快速道路,城市道路场景训练也更为丰富。

从露出的 30s 视频中看,我把它总结为以下几个场景:

1、识别左转车道后提前变道

视频上传成功

由于高精地图的加入,那么我们就可以根据感知体系与高精地图做匹配,完成定位。

而在变道逻辑上,城市 NGP 会在两个基础状态下完成变道, 第一个是基于高精地图匹配寻找车道。

智能驾驶的规划模块除了已知的 A 到 B 点起点与终点的距离, 我们在实测的场景中看到规划模块在这里需要左转,随后控制模块执行了左转动作,整个变道过程也较为顺畅,并且也有小 P 语音系统的变道提醒。

另外在另一个变道场景中,是例如识别到慢车、障碍车等目标物,此时规划模块需要充当另一个重要角色,也就是从全局的规划切换到局部规划。

在完成对目标物的预测(例如判断前方静止车辆是在等红灯、还是故障、靠边停车)等,特别是在城市拥堵的场景下,在必要时完成变道避让。

而这些基础的场景相信也会在随后的测试中为大家呈现出来。

2、提前识别红绿灯,做预减速后通过红绿灯。

关于视觉感知总体大概会有三类:

  • 最基础的一类是静止物体 。例如我们传统的红绿灯、路杆等;
  • 一类是动态物体检测 ,例如我们看到街道中行走的行人、汽车等。
  • 最后一类是语义信息的分割 。

对于视觉检测而言,我们传统的红绿灯、路杆等路面信息作为基础信息感知检测。

但在红绿灯的识别场景中却较为特殊,因为它需要利用长焦镜头做提早识别,这样才能留给下游的规划与预测有充足的时间。

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具体的步骤是:

利用传感器输入红绿灯信号,系统需要判断红绿灯路口的距离、红绿灯状态等信息,随后将这些信息输入到预测模块,例如通过红绿灯时有没有车辆、行人等。

最后在将预测结果和感知输入给下游的规划与控制模块,例如完成变道、减速甚至是刹停等待。

对算法的效率、低延迟率提出了很高的要求。特别是在经常拥堵的城市道路、或是在雨雪、雾霾等恶劣天气中的红绿灯识别更具挑战。

而搭载双激光雷达的 P5 也应证了我们上述的解析,包括提前识别红绿灯状态、小 P 提醒绿灯状态、做减速动作、再顺利通过红绿灯路口。

目前 P5 的前向三个摄像头中组合可最远覆盖到 200 米的长焦段以及 120度广角段,可满足城市场景中大部分的前视场景识别,而这一次有了两个激光雷达的加入更具看点。

3、无保护左转

无保护左转在城市道路中非常常见,但此次我们比较遗憾没有看到对向来车、行人横穿等人车博弈场景。

但我们在整个左转行驶轨迹可以看到,虽然方向盘存在小幅度的修正,但整体上通过性较为稳定,并且在并入直线车道后没有多余的摇摆。

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在 XCX-Test 的测试中,特斯拉与小鹏等辅助驾驶方案在通过十字路口时,虽然能够保持 LCC 系统不退出,但实际上在车道线暂时丢失以及没有跟车状态下,非常容易出现方向盘摇摆的情况,在寻找车道线中系统摇摆不定。

但这一次我们看到整体的表现较为稳定。

另外在在城市道路中,如果定位出现偏差随时会出现车辆偏移,在通过城市十字路口的平顺性体验,最能考验横向定位的能力。

在激光雷达的协助下,例如城市常见的高楼遮挡,GNSS 信号常会出现误差甚至漂移,激光雷达以及 IMU 等传感器会起到一个很好的稳定作用。

三、总结

作为当前同级别首个搭载激光雷达版本的车型,我们看到基于全栈自研的小鹏的优势正逐步体现出来,包括从高速 NGP、自动泊车以及即将推出的城市 NGP 场景。

而有了激光雷达的加入,也会更好的解决黑夜、逆光强光、近距离加塞等场景,也由此能够扩大领航辅助驾驶的使用范围,来提高稳定性与安全性。

今年第三季度小鹏将陆续交付 P5 ,预计到到明年第一季度通过整车 OTA 进行升级开放,开放顺序从省道,再到城市道路,最后到复杂的县城道路。

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相关评论共 15 条相关评论

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挺好,多努力

有一次,一个自动驾驶工程师和我聊,在中国,要实现红绿灯的识别和决策,真不是一个容易的事情,光识别一个东西,全中国各种各样的灯就让人抓狂。

牛蛙牛哇

这个就有点强了。。

终于不说睡觉的事了,希望尽快开放更多动态测试

看起来还算流畅 其实,我们一直觉得识别红绿灯都是个麻烦事情

这个挺不错的了

不错哦

有那么一点智己的味道了

期待,小鹏