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网易汽车12月24日报道 今年L4级无人驾驶赛道日常活跃,很多企业都发布了无人驾驶测试车在城市甚至是城中村挑战的视频。
近日,轻舟智航也首次展示了其无人驾驶车在城市晚高峰的一段视频,视频中无人驾驶车辆完成了三位拼车乘客的订单需求,整个过程无人干预,车辆表现如同老司机一般。
通过视频可以看到,测试车辆从地库自动出发,再回到地库收车,在时长约1小时的视频中,无人驾驶车在实际道路交通情况下,面对一系列复杂驾驶场景时应对从容,并且将其中一名乘客顺利送达高铁站送客平台。
视频中有些特殊场景的处理细节值得一看;
正常驾驶突遇前车倒车入位
在这里,无人车遇到一辆白车正在尝试倒车停车,无人车一边减速一边略微向左转向,完成了避让。这种边减速边转向的能力考验了车辆时空联合规划技术,这也是目前自动驾驶最核心的技术能力。
无保护右转
这里右转时,无人车发现右侧的车道有大量违停车辆,因此,它决定选择中间的右转车道,同时它还准确预判了左侧直行车辆的行驶方向和速度,让其优先通过。
左转弯进入商场周边路段
此时无人车想左转进入商场门前的道路,在准确预判对向右转车流的情况下,无人车顺利完成了左转弯;随后,无人车在栅栏和车流间平稳行驶,时不时略微左打方向盘,与停靠车辆保持足够的安全空间。
避让故障车辆
无人车凭借远距离感知能力,识别出了远处放置的三角警示牌和故障车,自动变道避让。
避让掉头影响车辆
这里无人车在变道后将通过一个无信号灯的路口,碰到了一辆掉头车辆,由于识别到了对方的掉头行为,无人车提前进行了礼让。
复杂场景
无人车并入最右侧车道进行右转,随后车辆的左侧、右侧和后侧都有其他车辆加塞,环境十分复杂。可以看到无人车像人类司机一样,跟其他车辆反复地进行博弈。之后,无人车在路口还遇到了“鬼探头”的电动车,也稳定地应对,保证了安全。
施工改道和小区门口路段
无人车行驶到施工路段,车辆沿着围栏行驶,并左转经过小区门口,顺利通过了人车混杂的路段。
右转礼让非机动车
右转时,无人车像人一样观察到右后侧直行的电动车马上要冲过路口,待电动车通过后才继续行驶。
多次受其他车辆干扰
前方即将到达高铁站停车场,无人车在这里遇到了多台车辆试图变道加塞,部分车还出现了犹豫要不要变道、压线行驶的情况。最终无人车还是准确预测出了其他每辆车的行驶轨迹,合理让行。
在高铁站送客区狭窄道路行驶
行驶到停车场入口时,无人车预测出其他车辆的轨迹,并平稳左转通过道闸,凭借准确无误的感知和定位技术,在栅栏围成的窄路上流畅行驶。
多次转弯后,无人车驶入送客区域送乘客下车,随后来到出口道闸处。由于识别到迟迟不抬杆的道闸,无人车试图向前移动触发感应,驶出道闸后还礼让了一名路人。
路口掉头
最后一位拼车乘客到站了,为了方便他下车,无人车完成一个高难度掉头后,贴心地靠边停好车。
地下车库
服务完今天的所有订单后,无人车自己开回到了地下车库。它先是通过了狭窄的道闸,驶过向下的陡坡后,在人类司机没有观察空间的盲区中完成了右转,还避开了盲区中的其他车辆和路过的行人,最后完成一个大转弯,回到停车位。
据轻舟智航相关人士表示,此次技术展示的背后主要由其开发自动驾驶工具链“轻舟矩阵”提供支撑,轻舟矩阵由轻舟智航与字节跳动旗下的火山引擎联手打造,打通了自动驾驶从研发到测试运营的全流程,实现技术研发的高效迭代。
目前,轻舟矩阵已正式对外亮相,并在未来赋能自动驾驶行业上下游。
众所周知,真实路测的里程,是自动驾驶技术企业确立领先算法能力的保障。但随着行业内对高级别自动驾驶要求的不断提高,过于依赖真实路测,反而成为当前自动驾驶算法能力进步的瓶颈。
轻舟矩阵创新地构建了以仿真为核心的自动化闭环,可以源源不断地对数据进行自动标注、质检、训练和评估,让自动驾驶AI大脑可以从海量数据中自主学习。
官方数据显示,依托火山引擎AI开发平台,轻舟矩阵上的自动驾驶模型训练GPU利用率可提升30%。此外,完善的模型全生命周期管理工具、与火山引擎自研存储的无缝衔接以及特性化的服务体验,极大加速了轻舟矩阵上自动驾驶模型的训练效率。
同时,轻舟矩阵还能够依托真实路测与生成数据构建仿真场景,不仅将测试成本降至纯道路测试的1%,还可以生成数百万个的Corner Case场景。每天完成数百万次算法训练、测试验证和迭代优化,一周内即可高效测试验证量产级别的算法版本,实现车辆智能化水平的快速提升。
除了轻舟矩阵外,今年进博会期间,轻舟智航发布了Driven-by-QCraft第三代L4级自动驾驶硬件方案,随后又宣布牵手英伟达DRIVE Orin芯片。
除了乘用车测试,轻舟智航在起步阶段也选择了无人小巴的研发。
目前,轻舟智航的自动驾驶小巴龙舟ONE已成功在苏州、深圳、武汉等6座城市落地常态化运营,成为国内布局城市最多的公开道路自动驾驶小巴。
今年10月,轻舟智航还在无锡发布了全国首个公开道路5G自动驾驶网约巴士。
车企合作方面,轻舟智航也已经与中通客车、金旅客车和海格客车等车企合作。据轻舟智航内部人士表示,其与乘用车企的合作也已经开始运作,未来会对外公布。
实际上,虽然年内已经出现了Robotaxi的商业化试点,但其距离大规模商业化尚需时日,无人驾驶从技术走向商业应用,需要企业、政府及产业链上下游的紧密协同,经历的时间可能也比我们想象的长。
但这并不妨碍技术不断进步中,无人驾驶成熟度和用户认可度正在逐年提升,在安全性为基础前提下,展开测试运营已经成为自动驾驶发展的必然趋势,对于技术过硬的选手而言,这条赛道正在孕育巨大的机遇。