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成功率是特斯拉的4倍?小鹏做成了世界最牛的自动泊车?

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成功率是特斯拉的4倍?小鹏做成了世界最牛的自动泊车?

小鹏汽车自动驾驶团队立的“flag”很明显——他们达成了可能是目前世界上最好的自动泊车功能。

文|驾仕派  密斯特张

在一场小鹏汽车关于自动驾驶的分享会上,出现了上面这样的一张PPT。

这似乎是一个和特斯拉以及其它车辆的PK,而竞赛内容则是自动泊车。

根据小鹏汽车对自动驾驶技术的分享,小鹏为研究自动泊车,搭建了一个包含400个车位场景的泊车库。并且这400个车位场景要远比我们平时谈及自动泊车时所讲横停车位、竖停车位要更为复杂,它会涉及是否有立柱、是否有墙、是否有挡车杆、是否有地锁等等各种现实化的场景。然后小鹏把小鹏G3和其它一些产品共同放进这400个车位场景库里挑战自动泊车,最后小鹏的成功率为80%(这点我们后面再具体讲),而PPT上显示特斯拉的成功率是19%,其它品牌车辆只有10%。

是的,小鹏汽车自动驾驶团队立的“flag”很明显——他们达成了可能是目前世界上最好的自动泊车功能。

在这场分享会上,由小鹏汽车首席科学家郭彦东带队,小鹏汽车自动驾驶团队分享了品牌关于自动驾驶的进展、方向,重点包括对自动泊车的分享。据小鹏汽车自动驾驶产品高级经理黄鑫介绍,小鹏汽车之所以能在自动泊车上达到这么好的能力,是因为他们实现了在量产车的自动泊车功能里把视觉的融合加进去,也就是说,小鹏G3可能是目前唯一在自动泊车上拥有“视觉能力”的量产车型。

当然,无论小鹏是否真是唯一,但这听上去确实让人心动,因为融合进视觉,意味着能比传统的自动泊车功能带来更多的想象。而小鹏这种技术导向创业公司,比传统主机厂在融合视觉这件事上跑得快也并非没有可能。

事实上,目前汽车行业对自动泊车的普遍方案是采用车辆侧面的超声波传感器做车位检测,功能性也相对停留在转向、进、停等几个主要的步骤环节,这也是即便目前很多厂商把自动泊车作为卖点宣传,但驾驶者依然不太愿意用的原因——之前的自动泊车功能普遍局限性很大,无法覆盖具体场景。但小鹏汽车在自动泊车上,则开始真正用自动驾驶的架构来开发。

第一,通过外后视镜的侧面摄像头做车位线的识别,包括字符的识别,包括这个车位上是否有编码,是否是专用车位或私人车位等等的字样。

第二,使用后视摄像头,当你在倒车入库的时候,后视摄像头会检测车位上是否有挡车器,这样确保你的车不会直接去撞击挡车器。后视摄像头同时也去检测车位上是否有地锁,如果地锁是升起来的,那它则会判定为不可入库。

第三,采用了一个非常高精度的惯性测量单元。在整个泊车入位过程中做到整个车辆轨迹的精确控制。比如你已经开过了两到三个车位,那小鹏G3可以找到你原来经过的这个车位,它可以记住你经过了哪几个车位。

惯性测量单元技术,实际放在商场或写字楼的停车场景中比较容易理解,因为你常常希望找更好的车位来停,比如我看到了这个空车位,但是感觉前面还有更好的车位,于是再往前找,之后发现已没有更好的车位吗,那么这时候它就需要“回忆”出之前的空车位,而高精度惯性测量单元则能够把这个逻辑还原出来——在整个传感器上面增加了三个公式,都接入到统一计算平台里面,可以完成这些复杂的计算,包括停车环境的力度构建。

黄鑫透露,小鹏建设的这个测试场景库,生活中所能看到的或者是你停过的车位,无论地下的地面的,有柱子的或者没柱子的,有划线的没划线的,总之小鹏在这400个场景用小鹏G3做测试。

最后试验这400个场景小鹏G3能够覆盖多少?黄鑫透露,目前小鹏G3大概整个的场景覆盖率做到80%,但这是他们团队手里的车,至于小鹏车主们手里的车还不能做到这么多,因为OTA还没有做完,未来小鹏G3车主手里的车,随着OTA的更新去不断增强能力,其自动泊车功能会越来越强。

在目前的版本里,已经完成了对最基本这三种车位的支持,包括驾驶者在车外通过钥匙去遥控车辆泊车——针对车位很窄、停进去打不开门的场景——遇到这种车位时,小鹏的泊车系统会主动提醒你说这是一个窄车位,你可以下车用遥控泊它。

而我通过与黄鑫的沟通,发现小鹏汽车的自动驾驶团队还确实是对自动泊车研究得很细,而不只是一个概念,或者说噱头,只不过有些功能目前还在开发测试中,而没有进入到OTA下放。

例如检测挡车杆这件事情,小鹏其实就研究过好几个应对方案去进行平衡。最早做的是尽量不要让它撞到挡车杆,差不多刚刚好就停,在之前开放的版本是这样做的,但是小鹏后来发现国内停车场很多都不按标准来,有些停车场挡杆放得很靠前,有些放得很靠后,所以有测试参与者表示小鹏的自动泊车“停得偏早了,我自己还得往后倒一点”——因为很多车主在停车时习惯抵到后面的挡车杆心里才踏实。

后来第二个方案,小鹏加策略说让它停得再往后一点,但是如果撞到那个挡杆再停就很不舒服,感觉震动一下,所以小鹏又要进一步去做末端的减速——目前小鹏就是需要把这个减速做好,追求那种将将挨到挡杆、但又是很轻的贴上去的那种柔合感觉。

黄鑫的感受是,本土化的东西太复杂了,需要不断迭代去把这些细节做好。甚至他还给我举了另一个例子,就是车主跟他们反馈说,“你们这个泊车的策略是让车停在车位正中间,但我不想停在正中间,因为我们家车位其中一侧停了一台XX豪车,我每次泊车都想离它远一点”。

在我看来,这位车主的顾虑非常现实,其实即便旁边没有豪车,也未必就要停在正中间,因为在比较“瘦”的竖型车位里泊车,驾驶者一侧本应该留出更多的下车空间。

而应对策略恐怕是,需要在泊车策略里结合一定的行为定制,比如记住车主自己的倒车习惯,甚至是一些微妙的量,比如入弯角度、刹车力度、最终在车位里的倾斜度等等。

而这其实特别复杂。

在小鹏汽车首席科学家郭彦东看来,小鹏自动驾驶团队的氛围是有益于这种脑洞实现的。目前小鹏整个公司几乎绝大部分比例的员工都是研发人员。另外从硬件投入来看,无论是现在可以实现L2.5的小鹏G3,还是硬件上未来可以支撑L3的小鹏P7,实际在硬件、包括软件上也都预留了这种能力。OTA则成为通道,让研发人员的成果不断“注入”已经交付的产品里。事实上特斯拉也是这么干的,比如在经过中国车主的强烈要求后,特斯拉通过OTA注入了AUTOHOLD功能,而这是传统燃油车时代所不可想象的。至于谁的OTA厉害,就要比谁的研发能力强,以及谁“更爱玩了”。

图|作者及网络

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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成功率是特斯拉的4倍?小鹏做成了世界最牛的自动泊车?

小鹏汽车自动驾驶团队立的“flag”很明显——他们达成了可能是目前世界上最好的自动泊车功能。

文|驾仕派  密斯特张

在一场小鹏汽车关于自动驾驶的分享会上,出现了上面这样的一张PPT。

这似乎是一个和特斯拉以及其它车辆的PK,而竞赛内容则是自动泊车。

根据小鹏汽车对自动驾驶技术的分享,小鹏为研究自动泊车,搭建了一个包含400个车位场景的泊车库。并且这400个车位场景要远比我们平时谈及自动泊车时所讲横停车位、竖停车位要更为复杂,它会涉及是否有立柱、是否有墙、是否有挡车杆、是否有地锁等等各种现实化的场景。然后小鹏把小鹏G3和其它一些产品共同放进这400个车位场景库里挑战自动泊车,最后小鹏的成功率为80%(这点我们后面再具体讲),而PPT上显示特斯拉的成功率是19%,其它品牌车辆只有10%。

是的,小鹏汽车自动驾驶团队立的“flag”很明显——他们达成了可能是目前世界上最好的自动泊车功能。

在这场分享会上,由小鹏汽车首席科学家郭彦东带队,小鹏汽车自动驾驶团队分享了品牌关于自动驾驶的进展、方向,重点包括对自动泊车的分享。据小鹏汽车自动驾驶产品高级经理黄鑫介绍,小鹏汽车之所以能在自动泊车上达到这么好的能力,是因为他们实现了在量产车的自动泊车功能里把视觉的融合加进去,也就是说,小鹏G3可能是目前唯一在自动泊车上拥有“视觉能力”的量产车型。

当然,无论小鹏是否真是唯一,但这听上去确实让人心动,因为融合进视觉,意味着能比传统的自动泊车功能带来更多的想象。而小鹏这种技术导向创业公司,比传统主机厂在融合视觉这件事上跑得快也并非没有可能。

事实上,目前汽车行业对自动泊车的普遍方案是采用车辆侧面的超声波传感器做车位检测,功能性也相对停留在转向、进、停等几个主要的步骤环节,这也是即便目前很多厂商把自动泊车作为卖点宣传,但驾驶者依然不太愿意用的原因——之前的自动泊车功能普遍局限性很大,无法覆盖具体场景。但小鹏汽车在自动泊车上,则开始真正用自动驾驶的架构来开发。

第一,通过外后视镜的侧面摄像头做车位线的识别,包括字符的识别,包括这个车位上是否有编码,是否是专用车位或私人车位等等的字样。

第二,使用后视摄像头,当你在倒车入库的时候,后视摄像头会检测车位上是否有挡车器,这样确保你的车不会直接去撞击挡车器。后视摄像头同时也去检测车位上是否有地锁,如果地锁是升起来的,那它则会判定为不可入库。

第三,采用了一个非常高精度的惯性测量单元。在整个泊车入位过程中做到整个车辆轨迹的精确控制。比如你已经开过了两到三个车位,那小鹏G3可以找到你原来经过的这个车位,它可以记住你经过了哪几个车位。

惯性测量单元技术,实际放在商场或写字楼的停车场景中比较容易理解,因为你常常希望找更好的车位来停,比如我看到了这个空车位,但是感觉前面还有更好的车位,于是再往前找,之后发现已没有更好的车位吗,那么这时候它就需要“回忆”出之前的空车位,而高精度惯性测量单元则能够把这个逻辑还原出来——在整个传感器上面增加了三个公式,都接入到统一计算平台里面,可以完成这些复杂的计算,包括停车环境的力度构建。

黄鑫透露,小鹏建设的这个测试场景库,生活中所能看到的或者是你停过的车位,无论地下的地面的,有柱子的或者没柱子的,有划线的没划线的,总之小鹏在这400个场景用小鹏G3做测试。

最后试验这400个场景小鹏G3能够覆盖多少?黄鑫透露,目前小鹏G3大概整个的场景覆盖率做到80%,但这是他们团队手里的车,至于小鹏车主们手里的车还不能做到这么多,因为OTA还没有做完,未来小鹏G3车主手里的车,随着OTA的更新去不断增强能力,其自动泊车功能会越来越强。

在目前的版本里,已经完成了对最基本这三种车位的支持,包括驾驶者在车外通过钥匙去遥控车辆泊车——针对车位很窄、停进去打不开门的场景——遇到这种车位时,小鹏的泊车系统会主动提醒你说这是一个窄车位,你可以下车用遥控泊它。

而我通过与黄鑫的沟通,发现小鹏汽车的自动驾驶团队还确实是对自动泊车研究得很细,而不只是一个概念,或者说噱头,只不过有些功能目前还在开发测试中,而没有进入到OTA下放。

例如检测挡车杆这件事情,小鹏其实就研究过好几个应对方案去进行平衡。最早做的是尽量不要让它撞到挡车杆,差不多刚刚好就停,在之前开放的版本是这样做的,但是小鹏后来发现国内停车场很多都不按标准来,有些停车场挡杆放得很靠前,有些放得很靠后,所以有测试参与者表示小鹏的自动泊车“停得偏早了,我自己还得往后倒一点”——因为很多车主在停车时习惯抵到后面的挡车杆心里才踏实。

后来第二个方案,小鹏加策略说让它停得再往后一点,但是如果撞到那个挡杆再停就很不舒服,感觉震动一下,所以小鹏又要进一步去做末端的减速——目前小鹏就是需要把这个减速做好,追求那种将将挨到挡杆、但又是很轻的贴上去的那种柔合感觉。

黄鑫的感受是,本土化的东西太复杂了,需要不断迭代去把这些细节做好。甚至他还给我举了另一个例子,就是车主跟他们反馈说,“你们这个泊车的策略是让车停在车位正中间,但我不想停在正中间,因为我们家车位其中一侧停了一台XX豪车,我每次泊车都想离它远一点”。

在我看来,这位车主的顾虑非常现实,其实即便旁边没有豪车,也未必就要停在正中间,因为在比较“瘦”的竖型车位里泊车,驾驶者一侧本应该留出更多的下车空间。

而应对策略恐怕是,需要在泊车策略里结合一定的行为定制,比如记住车主自己的倒车习惯,甚至是一些微妙的量,比如入弯角度、刹车力度、最终在车位里的倾斜度等等。

而这其实特别复杂。

在小鹏汽车首席科学家郭彦东看来,小鹏自动驾驶团队的氛围是有益于这种脑洞实现的。目前小鹏整个公司几乎绝大部分比例的员工都是研发人员。另外从硬件投入来看,无论是现在可以实现L2.5的小鹏G3,还是硬件上未来可以支撑L3的小鹏P7,实际在硬件、包括软件上也都预留了这种能力。OTA则成为通道,让研发人员的成果不断“注入”已经交付的产品里。事实上特斯拉也是这么干的,比如在经过中国车主的强烈要求后,特斯拉通过OTA注入了AUTOHOLD功能,而这是传统燃油车时代所不可想象的。至于谁的OTA厉害,就要比谁的研发能力强,以及谁“更爱玩了”。

图|作者及网络

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。