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坐上无人车在黑夜的中国高速上“飞驰”,竟然是这番感觉

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坐上无人车在黑夜的中国高速上“飞驰”,竟然是这番感觉
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“无人车应该被设计地‘坏心眼’一点,要不然斗不过人。”来自一位上海司机的吐槽。

本文来自微信公众号: 机器之能(ID:almosthuman2017) ,撰文:宇多田

晚上 8 点左右的上海中环,处于晚间车流量高峰期的尾声阶段。

尽管这个时候高架桥上的车流量远没有达到“比肩接踵”的程度,但中型货车随时从旁边强行并入车道,偶尔前方车辆来个紧急减速……

都是一堆可以助你成长为老司机的“送分题”。

不过,作为一名坐在副驾驶座上的“局外人士”,我一边装作若有所思的样子望着车窗外几辆中型货车擦肩而过,一边观察着正在旁边自由旋转的方向盘,突然感觉有点“膨胀”:

嗯,如我一般没钱买特斯拉的穷人,也不应该被剥夺在高速路上睡觉和装逼的权利。

就在前天,两辆装有自动驾驶辅助系统的四门轿车载着我上了上海中环。

主要目的,是为了测试与体验纽劢科技前装方案中“车道保持”“自动变道与跟车”“上下匝道”等几个常见的高速路自动驾驶辅助功能。

比较幸运的是,这一次体验多了一些可选条件来保证整个试乘具有足够的真实性与复杂度。

首先,他们测试车队其中有一辆车刚刚才为某合作车厂调试好就运到了现场。

因此,即便事先对测试道路进行了“踩点”,也能在一定程度上反映这辆车真实的自动驾驶辅助水平。所以……我两次换车进行了体验。

其次,可以在一定的时间范围内选择试乘时间。

中午至下午 4 点前的路况,与早晚高峰期以及晚间的路况相比,行车难度要低很多。

因此,我晚上又“强行”跟车出去溜了一圈。

最后一点,我可能真的很幸运——测试车出现小 bug 的一个特殊场景真的被我遇到了。

以上为路测视频精选,一定要点开看!

坦率讲,在中午 1 点左右上中环快速路,整个过程其实略显无聊。

这辆经过改装的福特蒙迪欧无论是加速跟车,还是打转向灯进行换道,都相对顺滑流畅,在一些操作的关键节点几乎感觉不到是机器在对车身进行控制。

当然,这一方面跟宽敞、平坦且车道线清晰的路面以及这个时间段稀疏的车流量有很大关系;

另一方面,对于乘用车前装市场来说,“自适应巡航”与“自动变道”等功能配置在车上如今已经并不少见。

但不能忽视的一点是,当天的天气实在有些鬼畜——

多云转阴天转小雨,外加整个测试过程要途径隧道与大片头顶有镂空遮挡物的路段,都是给路测增加难度的加分项。

所以,在结束自动驾驶接管模式的 5 分钟前,除了能坚持把两个大拇指 20 分钟放在方向盘下方一动不动的安全员小哥,车上一众乘客都呈现昏昏欲睡的状态。

不过“惊喜”,就在这个时候出现了。

当我在询问工程师平时会在测试中发现哪些问题时,这时正跑在隧道里的车就突然来了一次紧急刹车 (下图) ,然而在前方肉眼可见的范围内,并无正在行驶的车辆。

我明显感觉到这是一次由急到缓、有控制的刹车,因此尽管瞬间降速,但没有产生不适感。

某种程度上,这种 bug 对试乘者来说是一个惊喜。在测试阶段更多地发现失误,意味着进入量产阶段后更高的安全概率。

“你一说问题就真来问题了,”工程师把这次的突发情况归结为“系统产生的误判”,不过平常并不多见,因此他也觉得有点难得,

“每辆车根据调试的松紧对周边环境的反应有很大差异,这辆车由于刚给合作伙伴调试好准备运到 CES 上去,因此还是个‘新手’。我们会把这次的情况记录下来回去做进一步分析。”

当我继续追问是否跟隧道的环境有一定关联时,他并未否认。

发生紧急刹车的位置,可以看到我手中相机有一瞬间明显抖动

以这次突发情况为基点,返回去看这套前装方案的硬件配置,就会直观有趣的多。

这辆车环绕配置了 12 个摄像头。仅正前方就有多达 3 个三目摄像头,车身左右的前后侧分别装有一个摄像头,另外还有 1 个后视摄像头与 4 个鱼眼。

以摄像头套件为核心,5 个毫米波雷达、12 个超声波雷达、1 个 DMS (驾驶员监测系统) 、2 个 ECU (车载电脑) 外加汽车自带的低成本惯导与 GPS,组成了一套 360 度视野全覆盖方案。

很明显,这种 L2~L3 级自动驾驶乘用车的辅助功能配置与成本浮动范围,是完全按照车厂当前的付费意愿做出的选择。

而从城市快速路与高速公路的现实条件来看,不乏有长隧道区域。

由于在隧道中无论是光线还是信号都会变弱很多,因此我们猜测这对于在方案里“抗大旗”的摄像头与普通 GPS 导航地图来说,应该是一个需要进一步调试的特殊场景。

图中为纽劢科技 CEO 徐雷讲解这套前装自动驾驶方案的硬件配置

白天“过于顺利”的测试,实在不能满足我“想来驾驶无人车一次‘夺命狂奔’”的梦想。

为了给测试增加一点难度,我想在晚上 7~8 点的时间段再次上路。这其实才是夏季里的绝佳测试时间点之一——

夜幕基本降临,而且处于下班高峰期,外加一点小雨……完美。

在我的强烈要求下,纽劢科技的工程师小哥只得又载着我再次驶入中环快速路。这一次的路况,也终于在我的期待下变得复杂起来——

有狭窄的高架路段,也有 S 形上下坡的进出口匝道。

当然,还有比下午时段多得多的同行车辆。

这次的安全员小哥看起来有点闲适,在进入城市高速路切换为自动驾驶模式后,他就摆了一个照全家福那种一家之主的坐姿,身板挺直,手握膝盖,一动不动地直视前方……让方向盘完全暴露在我的手机镜头里。

与此同时,测试车在进入自动驾驶模式后,开始逐步加速超车换道,嗯,越过一辆是一辆 (只有这时才有点小兴奋)

实际上,当一辆大巴以极近的距离从旁边擦过时,知道是一个老司机在给你开车,和知道是一个机器人在开车,心境肯定不一样。

这就有点像当你知道一个人刚拿到驾照时,是绝对不会坐着他的车上高速的。

但好在这些车此前已经经过了严格且繁复的车厂功能验证与路测,因此,从这辆测试车在夜晚的功能演示效果来看,除了在加减速时有轻微的波动外,跟白天几乎没什么差别。

特别是在变道和减速时,不看那个正在自动旋转的方向盘,以行车的顺滑度来看,我不会认为是机器人在进行操作。

此外,除了能与前车始终保持安全距离,它与左右车的距离保持与反应看起来更加敏捷与镇定。

但整晚最有挑战性的场景,无疑是在匝道口 (上图)

在中环转罗山路高架时,我们需要一次进行进出匝道的操作,在安全员小哥按设定打转向灯以后,测试车按照限速牌的指示,将速度从 70 公里/小时降到了 40 公里/小时。

整个过程让人印象深刻的有两个点:

  • 在出入匝道时,颠簸和晃动感比走主路会更强一些,反正睡觉的话会醒。

根据测试员的解释,颠簸的原因在于匝道的路况要比主路复杂许多:“除了有斜坡,在匝道进口处是没有线的,而且弯道的导流线是‘折线’形状,在匝道快出去的时候线又变成 S 形的。”

  • 方向盘的转动幅度较大,看起来有点“癫狂”。工程师解释这是因为斜坡导致车上的传感器的“视野”会受到限制。

“下斜坡的时候车‘看’车道线可能会偏一些,所以车要随时进行内部校正,否则就会压线 (压线要扣分!) 。”他认为这是个小问题,不会对安全性造成影响。

整个体验下来,除了轻微的颠簸,我的心情其实有点复杂。

高兴的是,我们可能真的需要为打发车上的时间做好准备了;

但不开心的是,“夺命狂奔”感较弱……

当然,这是主机厂喜欢的安全感,因为安全的极致,其实约等于“无聊”。

将要回到主路

实际上,自动驾驶前装解决方案供应商纽励科技这次邀请我们体验的“高速代驾”能力,包括“自适应巡航” (ACC) “自动变道” (AIC) “车道居中控制” (LCC) “出入匝道” (On/Off ramp) 等一系列自动驾驶辅助配置,在高档乘用车上并不少见。

当然,要说把这些功能做的最好用的汽车品牌,翘楚莫过于特斯拉。

早在 2014 年特斯拉推出第一代自动驾驶辅助系统 (Autopilot1.0) 时,就能实现 ACC 自适应巡航功能——

通过自动加速或减速保持与前车的安全距离;

想变道超车,打左右侧转向灯就能自动完成任务 (因为当时车身左右侧还没有摄像头,因此需要车主自己确认行驶过程中两边是否有快速行驶的汽车)

而后来随着硬件配置与软件包的不断升级以及数据的大量积累,特斯拉这套系统功能的好用度在呈指数级进步的同时,也把绝大部分车厂甩在了屁股后面。

而与此同时,越来越多的特斯拉车主都会随车购买 Autopilot 软件包 (这也要取决于车的硬件升级,硬件配置不同支持的具体功能数量也不同) ,虽然许多车祸案例让这个系统一直被人诟病,但是它也曾救过人,比如下面这种应急反应。

因此,对于很多车厂来说,要做到模仿到位或直接超越,就要把相同的功能在中国路况中做的同样好或者更好,同时价格也必须更具优势。

然而,就这两点,历史证明其实蛮难做到,所谓的弯道超车也绝非易事。

汽车之家一些奔驰用户吐槽相关功能在其他车上其实并不好用

2018 年,中国汽车工程研究院股份有限公司共对 25 款车型的 ADAS 相关功能进行过测试比较,而结果显示,尽管这些车型都具备 AEB (自动紧急制动系统) 、LDW (车道偏离报警系统) ,ACC (自适应巡航控制系统) 、BSD (盲区监测系统) 、APS (自动泊车辅助系统) 等辅助驾驶功能,但性能差异却非常大。

而特斯拉,仍然是某些单项功能水平最高的车厂之一。

图片来自中国汽研承担建设的智能汽车集成系统实验区 i-Vista

因此,与其追求虚无的自动驾驶等级,不如帮车厂把“历史留存问题” (自动驾驶辅助功能) 解决好,是促使当下许多技术公司开始向前装自动驾驶辅助方案提供商转型的“钱提”。

这也是横向对比各家技术公司“计算机视觉技术”以及“多传感器融合技术”等技术能力的最好测试方法。

“我可以给出很多指标,但是我无法给出‘多传感器融合做的究竟怎么样’这个问题的答案,”

纽劢科技 CEO 徐雷并不认为技术可以用来被衡量效果,因为买车和开车的人不会在乎这个问题。

“就连车厂可能也不清楚怎么去判断这些技术指标。

算法能力强不意味着操作平台做的好,感知融合不意味着控制就做得好,软件做得好不意味着软硬耦合做得好。

以上每个模块做的都好,不意味着一套方案就能结合的好。

否则,这么多厂商都用的 Mobileye 的芯片和英伟达的计算平台,为何效果差距还如此之大。”

也许是出身于特斯拉 Autopilot 团队,徐雷非常认同马斯克做自动驾驶系统的产品思维:

“马斯克对自动驾驶理解比较深刻的一点是,他知道要达到什么样的效果来说服你。

包括后来要研发 DMS (驾驶员监控系统) 也好,环视系统也好,都是在用科学方法保证系统安全前提下的最好补充。

就像你在给客户倒车的时候,你为什么要给他看你倒车的场景,如果你系统足够安全,他也不想看这个,但他只关心这个车是否能顺利倒进去。

至少现阶段来讲,对车厂来说,相关配置就三个条件,安全、经济和高效。

你能把这三项证明给他们和消费者看,你的技术就是过关的。”

驾驶员监测系统也逐渐被视为前装自动驾驶系统解决方案不可缺少的一环

因此,如何将自动驾驶辅助系统做的好用的同时控制住成本,且更加符合中国交通及路面条件,是包括纽劢科技在内诸多中国技术创业公司正在努力的方向。

“中国的匝道要比美国要复杂很多。”

同时在美国进行路测的纽劢科技决策组负责人发现,美国道路上的线要相对画得简单一些,

“像中国环路上的匝道导流线,形状都奇奇怪怪的,所以也要结合行车历史轨迹与导航地图一起判断。

像特斯拉的车目前遇到这种匝道的话, (自动驾驶模式) 是开不了的。”

在成本方面,选装 Autopilot 基础软件包的价格当前基本在 1 万美元左右,而纽劢科技表示,假如对标,则希望能将定价控制在 1~2 万人民币,但作为前装方案技术公司,这在很大程度上要取决于车厂的要求。

“本土 Tier1 德赛西威给了我们很大的硬件支持,他们同时也是英伟达相关产品在中国的唯一代理商,因此在成本上不会有太大压力。

但这仅仅是我们根据竞品换算的一个数字,这个数字的重点在于对标产品 Max 系统的功能安全性和效果都不输给特斯拉。”

换句话说,他们给自己的定位就是“中国本土版 Autopilot 系统供应商”。

不过,好几年来每家造车新势力与自动驾驶前装方案厂商都说过自己想对标特斯拉,但后者从来都是一直被模仿,从未被超越。

而在有特斯拉研发背景加持下,纽劢团队要想获得更大的市场认可,还需要接受更多特殊路况与人类司机机动性行为的考验。

“很明显呀,你看视频里的车在过匝道时明显减速了,后面那辆大巴一出溜就超过去了,这速度一看就是超过 40 公里/小时的,”

一位山东的老司机在看完视频后提出的质疑,

“这时候过匝道的车根本不多,而且上海这里是双道,即便超车也容易,不得不感叹上海的路面情况真不错。

让它来山东试试,匝道不仅窄,而且大家都开的飞快,根本没人会遵守限速,因为没摄像头,你在前面这样限速开就是挡路!”

很现实,人类大脑可以被模仿,但没有什么能打败人的主动意识。

关于“匝道限速”的问题,很多车主也在汽车之家论坛里讨论过,基本上大家都不太重视匝道的限速标识。

“自动驶汽车还是太老实了,有一说一,但说实话很多人的素质比不过无人车。”他感慨道。

在结束这次路测体验后,我坐在开往机场的出租车里,又听到了来自上海司机师傅对当地路况发自肺腑的吐槽:

“你就是在浦东最好开的路上试了试,浦东很多路都是后开发的,基础设施很全,等一会儿就进浦西了,让车到那里试一试,那里的交通是真混乱。”

他似乎不太相信自动驾驶辅助系统能有太大作用,

“上个月,就在我旁边,两辆车就撞了,有辆车没开转向灯就想插进来,后面的没躲过,这情况真的不少见。

很多人就是不打转向灯换道,你能怎么办?无人车能避过吗,应该被设计地‘坏’一点,要不然斗不过人。

特别是匝道,大家都超速过,也不打转向灯,还有在匝道倒车的,这么邪门的事儿应该让无人车遇一遇。”

而这时,恰好聊到交通事故的时候,上午 9 点左右在上海外环路上的一起“意外事故”又被我遇上了 (我貌似有雨神萧敬腾的体质) ——

一辆车撞上了前车的屁股,车尾凹陷了一大块,车灯也碎了。

匆忙间只拍到一个被撞凹陷的车尾

“你看看!你看看!后面的人肯定是在看手机,车距太近也没注意!”路过事发现场时,这位上海司机师傅立马拍着大腿摇头叹气,

“辅助驾驶系统现在有车距保持功能,这个是不是比过匝道更实用一点?”我问,
 
“普通车哪安得起啊,你安了你后面的车不安也不行。”
 
“那价格降了你会考虑买这种车吗?”
 
“看情况吧,买车选的条件很多,还是得更慎重一些的。”

本文来自微信公众号: 机器之能(ID:almosthuman2017) ,撰文:宇多田

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