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城市NOA是評價智駕能力的唯一標準嗎?

智駕最前沿 ? 來源:智駕最前沿 ? 作者:智駕最前沿 ? 2024-08-15 09:08 ? 次閱讀

隨著自動駕駛技術(shù)的迅猛發(fā)展,各大車企紛紛推出了城市NOA(Navigate on Autopilot)功能,作為展示其智能駕駛技術(shù)的一個重要標志。城市NOA作為一種高度集成化的駕駛輔助系統(tǒng),能夠在復(fù)雜的城市環(huán)境中自動導(dǎo)航,這不僅展示了車企在自動駕駛領(lǐng)域的技術(shù)積累,也預(yù)示著未來城市交通的智能化發(fā)展趨勢。

據(jù)高工智能汽車研究院發(fā)布最新數(shù)據(jù)顯示,2024年1-6月,中國市場(不含進出口)乘用車前裝標配ADAS(含L0級預(yù)警、主動安全功能)交付613.85萬輛,同比增長15.51%,前裝搭載率升至63.42%。在高階NOA(L2++)細分市場,今年上半年繼續(xù)保持高增長態(tài)勢,新車合計標配交付60.82萬輛,同比增長接近兩倍,前裝搭載率超過6%,理想/問界兩個品牌的交付貢獻超過50%。城市NOA作為現(xiàn)階段車企宣傳的重點,有人說它是智駕技術(shù)的進步,但也有人說它華而不實,那城市NOA是否可以成為智駕功能的評判標準呢?

什么是城市NOA?

城市NOA,即“城市自動導(dǎo)航駕駛”,是一種高度智能化的駕駛輔助系統(tǒng),專為應(yīng)對復(fù)雜的城市交通環(huán)境而設(shè)計。它能夠在城市道路上實現(xiàn)自動導(dǎo)航,包括自動規(guī)劃行駛路線、智能變道、識別和響應(yīng)交通信號燈、自動通過交叉路口、以及避讓行人、非機動車和其他障礙物等功能。城市NOA系統(tǒng)依賴多種核心技術(shù)的集成,包括高精度地圖、傳感器融合(如激光雷達、攝像頭和毫米波雷達等)、人工智能機器學(xué)習算法、實時通信技術(shù)(如V2X)以及強大的車載計算平臺。

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這些技術(shù)共同作用,使得城市NOA系統(tǒng)可以在復(fù)雜且動態(tài)變化的城市交通環(huán)境中,實時感知周圍情況,做出智能決策,并執(zhí)行精確的操作。通過減少駕駛員的操作負擔,城市NOA不僅提升了駕駛的便利性,還提高了行車的安全性,推動了自動駕駛技術(shù)在城市中的應(yīng)用和發(fā)展。

城市NOA的技術(shù)構(gòu)成

城市NOA的實現(xiàn)離不開感知、決策和執(zhí)行這三個關(guān)鍵要素。為了讓城市NOA變得更加智能,必須在車輛上安裝雷達、攝像頭等多個感知硬件設(shè)備,通過大數(shù)據(jù)學(xué)習等功能讓車輛變得更加智能,城市NOA,更需要諸多技術(shù)的支持。

1.高精度地圖技術(shù)

高精度地圖是城市NOA的基礎(chǔ),它可以提供詳細的道路信息,包括車道邊界、交通標志、信號燈位置等。高精度地圖的更新和維護是一個持續(xù)的過程,尤其是在城市環(huán)境中,任何微小的變化(如道路施工或交通標志變更)都可能影響自動駕駛系統(tǒng)的決策。高精度地圖不僅要求精確度,還要求實時更新能力,以確保自動駕駛系統(tǒng)在動態(tài)變化的環(huán)境中能夠做出正確的判斷。而隨著越來越多車企在智駕行業(yè)的探索,高精度地圖成本高、時效性強等弊端也逐漸顯現(xiàn),無圖方案成為現(xiàn)階段眾多車企討論的熱點。

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2.傳感器融合技術(shù)

傳感器是城市NOA感知周圍環(huán)境的“眼睛”。通常包括激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、超聲波雷達等多種傳感器。這些傳感器能夠捕捉到車輛周圍的動態(tài)和靜態(tài)物體信息,包括車輛、行人、道路標志等。傳感器融合技術(shù)則是將來自不同傳感器的數(shù)據(jù)進行整合,形成一個全面、準確的環(huán)境感知模型。這種技術(shù)能夠彌補單一傳感器的局限性,提升系統(tǒng)對道路、障礙物、行人和其他車輛的感知精度和可靠性,從而支持車輛在各種復(fù)雜駕駛場景中做出更安全的決策。

3.人工智能與機器學(xué)習技術(shù)

在城市復(fù)雜的交通環(huán)境中,車輛需要不斷學(xué)習和適應(yīng)新的情況,這離不開人工智能和機器學(xué)習技術(shù)的支持。通過大量的交通數(shù)據(jù),自動駕駛系統(tǒng)能夠訓(xùn)練出有效的決策模型,并在實際駕駛中不斷優(yōu)化。深度學(xué)習算法在識別交通標志、行人、車輛行為預(yù)測等方面表現(xiàn)出色。此外,強化學(xué)習在決策策略的優(yōu)化上也起到了至關(guān)重要的作用,能夠幫助車輛在復(fù)雜環(huán)境中做出更加安全的決策。

4.決策與規(guī)劃技術(shù)

決策與規(guī)劃是城市NOA的核心環(huán)節(jié)。在獲得感知信息后,系統(tǒng)需要根據(jù)當前環(huán)境和駕駛目標進行決策和路徑規(guī)劃。這包括避障、車道選擇、速度控制等多方面的內(nèi)容。決策規(guī)劃技術(shù)的復(fù)雜性體現(xiàn)在其需要綜合考慮多種因素,如交通法規(guī)、道路狀況、其他車輛和行人的行為等。為了確保安全性,決策算法通常會設(shè)計多種冗余機制,以應(yīng)對各種可能的突發(fā)情況。

5.車載計算平臺與通信技術(shù)

城市NOA需要強大的計算能力來處理大量的傳感器數(shù)據(jù)、進行實時的環(huán)境感知和決策,因此高性能的車載計算平臺至關(guān)重要。此外,V2X(Vehicle-to-Everything)通信技術(shù)也是城市NOA的一個重要組成部分。通過車與車(V2V)、車與基礎(chǔ)設(shè)施(V2I)、車與網(wǎng)絡(luò)(V2N)的通信,車輛可以獲得更多的環(huán)境信息,如前方的交通狀況、信號燈狀態(tài)等,從而優(yōu)化其駕駛策略,在將來,智駕最前沿也將圍繞V2X技術(shù)和大家進行探討,歡迎大家持續(xù)關(guān)注。

城市NOA的挑戰(zhàn)

盡管城市NOA集成了多項先進技術(shù),但出行不同于其他需求,安全性必須得到保證,復(fù)雜的交通環(huán)境讓人類駕駛員也難以靈活處理,因此城市NOA在實際應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn),這些挑戰(zhàn)將直接影響其可靠性,甚至會影響到乘客的安全。

1.城市環(huán)境的復(fù)雜性

城市道路的復(fù)雜性遠超高速公路,不僅因為道路結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜,還因為存在大量不可預(yù)測的動態(tài)因素,如行人隨意穿行、非機動車突然變道,甚至不按交規(guī)行駛等。此外,城市環(huán)境中的信號燈、交通標志、道路施工等情況也多變且難以預(yù)測,這對城市NOA的感知、決策和執(zhí)行提出了極高的要求。

2.傳感器的局限性

盡管傳感器融合技術(shù)能夠提高環(huán)境感知的準確性,但傳感器本身仍存在一定的局限性。例如,激光雷達在惡劣天氣條件下的性能可能會下降,攝像頭在光線不足或過強時也容易失效。而且,傳感器的探測范圍和精度也有一定限制,這使得系統(tǒng)可能無法及時感知到所有的潛在危險。

3.算法的魯棒性

算法的魯棒性是影響城市NOA可靠性的關(guān)鍵因素之一。在實際駕駛中,車輛可能會遇到一些未曾遇到過的情況,這時算法的反應(yīng)能力和適應(yīng)性至關(guān)重要。如果算法在這些情況下表現(xiàn)不佳,可能會導(dǎo)致嚴重的后果。此外,算法的魯棒性還需要在不同的硬件平臺和不同的城市環(huán)境中進行廣泛測試,以確保其具有足夠的泛化能力。現(xiàn)階段,端到端的方案被越來越多車企應(yīng)用,通過端到端,自動駕駛系統(tǒng)夠自行學(xué)習、感知并做出決策。

4.數(shù)據(jù)的時效性與準確性

在城市NOA中,數(shù)據(jù)的時效性與準確性直接影響決策的有效性。高精度地圖的更新速度、傳感器數(shù)據(jù)的實時性以及通信數(shù)據(jù)的傳輸延遲等因素都會對系統(tǒng)的整體性能產(chǎn)生影響。如果某一環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)出現(xiàn)延遲或錯誤,可能會導(dǎo)致系統(tǒng)做出錯誤的判斷,從而引發(fā)安全問題。

5.法律與倫理挑戰(zhàn)

城市NOA的推廣還面臨一系列法律和倫理問題。例如,當發(fā)生交通事故時,責任如何劃分?如果系統(tǒng)在緊急情況下需要做出權(quán)衡,應(yīng)該優(yōu)先保護車內(nèi)乘客還是路上行人?這些問題不僅涉及技術(shù)層面,還需要社會、法律等多個領(lǐng)域的共同探討和解決。

如何讓城市NOA更具保障?

城市NOA的出現(xiàn),讓大家看到了自動駕駛落地的曙光,但也有很多人對其安全性和可靠性提出了質(zhì)疑,為了提高城市NOA的可靠性,車企和軟件供應(yīng)商在設(shè)計和實施過程中采取了多種策略。

1.多冗余設(shè)計

在感知、決策和執(zhí)行層面引入多冗余設(shè)計是提高系統(tǒng)可靠性的重要手段。例如,使用多種類型的傳感器互為備份,即使某一傳感器失效,系統(tǒng)仍能繼續(xù)正常工作。此外,在決策算法上也引入了多種冗余機制,確保系統(tǒng)在極端情況下仍能做出安全的決策。

2.持續(xù)的數(shù)據(jù)收集與優(yōu)化

自動駕駛系統(tǒng)的持續(xù)優(yōu)化依賴于大量的真實駕駛數(shù)據(jù)。通過在全球范圍內(nèi)部署測試車輛,不斷收集和分析駕駛數(shù)據(jù),車企能夠不斷優(yōu)化算法,提高系統(tǒng)的魯棒性和適應(yīng)性。與此同時,實時更新高精度地圖和交通信息,確保數(shù)據(jù)的時效性和準確性,也是可靠性保障的關(guān)鍵。

3.全面的仿真測試與實際道路測試

在系統(tǒng)正式上路前,必須經(jīng)過大量的仿真測試和實際道路測試。仿真測試能夠模擬各種復(fù)雜的城市場景,測試系統(tǒng)在不同情況下的反應(yīng)能力。而實際道路測試則能夠幫助發(fā)現(xiàn)仿真測試中難以發(fā)現(xiàn)的問題,并驗證系統(tǒng)在真實環(huán)境中的性能。通過不斷迭代測試和優(yōu)化,城市NOA系統(tǒng)的可靠性可以得到有效提升。

4.法規(guī)與標準的制定與遵循

隨著城市NOA技術(shù)的發(fā)展,相關(guān)法規(guī)和標準的制定也在逐步推進。這些法規(guī)和標準為系統(tǒng)的設(shè)計和實施提供了明確的指導(dǎo),有助于提升技術(shù)的整體水平。此外,法規(guī)的出臺也能夠在一定程度上規(guī)范市場,避免低質(zhì)量產(chǎn)品的出現(xiàn),保障用戶的安全。如中華人民共和國交通運輸部于2023年11月21日印發(fā)的《自動駕駛汽車運輸安全服務(wù)指南(試行)》中,就圍繞自動駕駛在城市道路、公路等用于社會機動車通行的各類道路上行駛時的適用范圍、基本原則、應(yīng)用場景、自動駕駛運輸經(jīng)營者、運輸車輛、人員配備、安全保障和監(jiān)督管理等八部分進行了明確規(guī)定。

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城市NOA的未來發(fā)展展望

盡管目前城市NOA仍面臨諸多挑戰(zhàn),但其發(fā)展前景十分廣闊。隨著人工智能、傳感器技術(shù)、通信技術(shù)的進一步發(fā)展,城市NOA的技術(shù)水平將不斷提高,可靠性也將得到進一步保障。未來,城市NOA有望成為智慧城市的重要組成部分,為城市交通的智能化、綠色化發(fā)展貢獻力量。

1.更高級別的自動駕駛功能

城市NOA目前還處于輔助駕駛階段,未來隨著技術(shù)的成熟,城市NOA有可能逐步進化為更高級別的自動駕駛功能,甚至達到完全自動駕駛的水平。屆時,車輛能夠在沒有人類干預(yù)的情況下,在復(fù)雜的城市環(huán)境中自由行駛,這將極大地改變?nèi)藗兊某鲂蟹绞健H绗F(xiàn)階段蘿卜快跑在武漢提供的無人出租服務(wù),多次在媒體平臺占據(jù)榜首,甚至有人直言“自動駕駛真的來了”。

2.與智慧城市的深度融合

未來,城市NOA將與智慧城市的發(fā)展深度融合。通過V2X通信,車輛可以與城市的智能交通系統(tǒng)進行實時互動,從而獲得更豐富的交通信息,并做出更加優(yōu)化的駕駛決策。此外,智慧城市的基礎(chǔ)設(shè)施,如智能交通信號燈、智能停車場等,也將為城市NOA的實現(xiàn)提供有力支持。

3.法律與倫理的規(guī)范化

隨著城市NOA的推廣,相關(guān)法律和倫理問題也將逐步得到規(guī)范和解決。未來,政府、車企、技術(shù)提供商和社會各界將共同努力,制定更加完善的法律法規(guī)和倫理準則,確保城市NOA的安全性和社會接受度。

結(jié)論

城市NOA作為自動駕駛技術(shù)在城市環(huán)境中的高級應(yīng)用,代表了智能駕駛技術(shù)的一個重要發(fā)展方向。其技術(shù)構(gòu)成涵蓋了高精度地圖、傳感器融合、人工智能、決策與規(guī)劃、車載計算平臺與通信技術(shù)等多個領(lǐng)域。為了提高城市NOA的可靠性,車企和軟件供應(yīng)商在設(shè)計和實施過程中采用了多冗余設(shè)計、持續(xù)的數(shù)據(jù)收集與優(yōu)化、全面的仿真測試與實際道路測試、法規(guī)與標準的制定與遵循等多種策略。盡管如此,城市NOA的未來發(fā)展仍需依賴技術(shù)的進一步突破、法律與倫理的規(guī)范化,以及社會各界的共同努力。總的來說,城市NOA的發(fā)展前景廣闊,但要實現(xiàn)其廣泛應(yīng)用并真正改變?nèi)藗兊某鲂蟹绞?,還需克服諸多技術(shù)和非技術(shù)障礙。隨著時間的推移,城市NOA有望成為智慧城市的重要組成部分,為城市交通的智能化、綠色化發(fā)展貢獻力量,同時也為人們的日常生活帶來更多便利和安全。

審核編輯 黃宇

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