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                1. 電動汽車觀察家
                2. 2023年2月14日08時

                  理想汽車:用激光雷達重做AEB

                  作者 | 朱世耘

                  編輯|邱鍇俊


                  “現在我們有智能駕駛AD Max的車在夜晚,70km/h以下不開大燈的情況下沖向一個靜止車輛,AEB(自動緊急制動系統)都會觸發降速甚至剎停。”理想汽車主動安全產品經理楊杰對《電動汽車觀察家》強調,“當然,我們不希望車主主動去測試這項功能。

                  2022年12月,理想汽車推送了OTA 4.2版本,激光雷達正式作為其自研AEB的一部分感知輸入,參與制動決策。在此之前,AEB主流感知方案為視覺+毫米波雷達,以攝像頭像素、單雙目細分。

                  以AEB為代表的主動安全系統的水準是高階智能駕駛功能的安全邊界。

                  激光雷達的加入能夠在多大程度上為AEB“拓界”?高階智能駕駛與主動安全之間還要分“你我”嗎?中國車企又為何要“入侵”AEB這一國際T1(一級汽車零部件供應商)的固有疆土?

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                  30米-50米-80米

                  傳感器的豐富一直是AEB性能提升的核心動力。



                  2008年沃爾沃推出的首個AEB系統,采用毫米波雷達作為主傳感器。

                  早期毫米波雷達探測點較少,對行人等“小障礙物”往往會漏檢;雷達信號處理靜態雜波濾除的特性,則使其對靜態、微動目標無法很好的識別。

                  因此,由毫米波雷達作為核心傳感器的AEB系統只能在30公里時速下被觸發,而且為避免誤觸發,往往無法對小和靜止的目標做出反應。

                  2015年前后,以攝像頭為代表的感知傳感器被越來越多的引入ADAS系統內。

                  單目攝像頭+毫米波雷達的方案將AEB的觸發速度上限提升到了60公里,并成為目前行業內的主流方案。

                  2022年,激光雷達量產上車為AEB擴展適用場景提供了硬件基礎。

                  相比于視覺+毫米波雷達的方案,激光雷達能夠直接提供準確的速度和距離信息,還可對大、小目標進行基礎分類提升感知精度。由此,使AEB能夠在更精準的距離點觸發功能,減少誤觸發的同時,極大程度利用了車輛的制動極限。

                  目前,理想AD Max的視覺+激光雷達+毫米波雷達方案,將AEB的剎停車速上限提升到了80km/h,可以覆蓋絕大多數城市行車場景。

                  此外,以斯巴魯為代表的立體雙目攝像頭+毫米波雷達的方案也是AEB“家族”的重要一員。

                  立體雙目攝像頭可以通過幾何算法計算出3D信息,同時也可應用機器學習,因此上限極高,被認為是有望取代激光雷達的一種技術路線。

                  目前,立體雙目攝像頭的成本在1000元之內,相比5000元/顆以上的激光雷達,具備很強的成本優勢。但同時,由于從成像、元件、布置都需要高度對稱,立體雙目攝像頭的工程難度較高。夜間的制動時速和針對大小目標的剎停時速,還略遜于激光雷達方案。

                  在覆蓋城市工況之后,AEB的下一個重要方向是將觸發上限進一步提升至120km/h,緊急情況下能夠在2-3秒內,將車輛速度從120km/h降低到60甚至40km/h,為駕駛員爭取更多的避讓時間和空間,從而避免事故或減輕烈度。

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                  加上激光雷達的AEB如何工作

                  都采用視覺+激光雷達+毫米波雷達,一輛車上的AEB和輔助駕駛功能還需要分“你我”嗎?楊杰表示,以理想的AEB系統為例,功能在感知軟件需求上與輔助駕駛功能還有一定的區別。

                  從任務目標來看,智能行車功能由駕駛員激活,在人類監控下工作。需要“看”得遠,120公里時速下至少要看到150-200米外開外,并對“視野”內的目標進行主次、屬性上的分類,且形成時空的連續性。

                  但AEB是在車輛上電即啟動,屬于硬實時的系統(系統必須滿足任務對截止時間的要求,否則可能出現難以預測的結果),要看得準、反應快。需要考慮80米之內任意可能產生碰撞風險的障礙物,也一定程度上參考車道線等路況語義信息,判斷大曲率彎道等“特殊障礙物”。

                  理想AEB系統場地測試:消失的前車


                  在置信方面,白天光線較好時, AEB系統以視覺為主,激光雷達和毫米波雷達參與感知融合;夜間等光線不好時,則以激光雷達為主,其他感知器進行融合校驗;

                  在感知算法層面, 目前理想的AEB與輔助駕駛功能采用同一個神經網絡感知模型,但在后處理階段,會根據不同的功能需求進行針對性的優化。

                  但決策算法部分,理想的輔助駕駛功能和AEB則是分屬兩個不同的團隊在做。
                  AEB所面對的場景是在事故發生前2-3秒內做出決策,決策是否制動,請求全力制動,而非行車所面臨的博弈場景。

                  楊杰表示,在這樣極限的時間和明確任務的背景下,神經網絡和邏輯判斷算法的效果并不會有本質上的差別,因此AEB在決策層使用邏輯判斷的算法。

                  在硬件層面,理想的AEB和輔助駕駛功能都屬于智能駕駛域,但AEB主要部署在具有高可靠性、實時性和安全性的MCU(微控制單元)上,以保證功能運行的穩定性和實時性,為用戶行車提供有效的安全保障。

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                  迭代之戰

                  在MCU之外,理想AD Max版車型的Orin上也運行著一套AEB系統,包括了感知、融合、決策三個模塊在內的影子軟件,只是“截斷”了系統和執行器之間的聯系,作為MCU上那套系統的“影子”存在。

                  “影子模式”是理想自研AEB的核心基礎之一,也成為理想等新勢力與國際T1在AEB領域“一戰”的基礎。

                  AEB發端于歐洲,是博世、大陸、安波福等T1的優勢戰場。憑借百萬量級的銷售規模和全球市場分布,國際頭部T1,掌握了上億級緊急制動場景數據,成為其技術的核心壁壘。

                  但也正是因為數據壁壘高,并采用一款產品適配全球的產品策略,國際T1對需求變化更多、更快的中國市場往往響應不足。

                  我們一開始上線輔助駕駛系統的時候,出現一些AEB誤觸、事故中AEB制動表現不及預期的情況。從用戶安全角度,我們希望能夠盡快迭代優化,但發現和供應商溝通困難重重,周期很漫長,到最后只能是不了了之。

                  不斷優化駕駛服務功能是希望更多用戶使用。但如果安全能力跟不上,伴隨使用率和使用里程的攀升的還有事故風險概率。所以做好輔助駕駛功能的同時,必須要把主動安全做上來。”楊杰這樣解釋理想自研AEB的核心邏輯。

                  理想AEB場地測試:兒童“鬼探頭”

                  智能駕駛系統的賽點是數據、算法、算力,但主動安全拼的則是迭代速度。

                  每一個AEB新增功能場景,從軟件開發、測試驗證到最后推送終端,對于AEB而言,都是一次全新的迭代。

                  在試驗場地里面開發AEB適用的新增功能場景,從技術角度來說相對容易。

                  但要將‘新能力’在真實環境和路況中量產,保持系統性能的前提下又能盡可能地減少誤觸發,則是很難的一件事,需要數以百萬甚至千萬級的行車里程進行充分驗證。

                  “目前供應商打包方案的迭代速度一般是以季度為單位,目前我們的自研AEB可以做到周級迭代?!睏罱鼙硎?。

                  國際頭部T1基于全球百萬級量產車獲取數據,理想則通過影子模式來追趕。

                  相比于輔助駕駛功能需要駕駛員主動激活,AEB是上電即啟動的全時工作狀態,先天適合影子模式。跑在Orin里的AEB系統與駕駛員的操作進行實時比較,將判斷相左的場景數據脫敏并打上標簽,記錄回收,成為寶貴的迭代數據庫。

                  驗證的部分則交給仿真閉環去做。

                  楊杰表示,理想AD的感知、融合、規控各模塊實現了迭代解耦,既能夠單獨模塊回灌驗證,也可以全版本全鏈路地在仿真系統中進行驗證。

                  此外,理想AD的每個車型都會有一個獨立的路試小團隊,在推送用戶前搭載最新的系統版本進行長里程真實路試。


                  有人在這條路上成功過。

                  沃爾沃在2016年就開始宣傳AES(自動緊急轉向)功能,也就是在遇到緊急情況時,車輛可自行進行轉向躲避。但直到現在還是需要駕駛員通過方向盤給到明確轉向輸入才響應。

                  后來者特斯拉則通過高速迭代,在2018年就推送了無需駕駛員轉向輸入,系統識別到危險后自動進行轉向的功能。

                  在“影子模式+數據閉環”的基礎之上,理想主動安全團隊只用了2個季度的時間,就“用上”了激光雷達:讓此前只能在EID交互上看到感知結果的激光雷達,作為感知輸入源,參與到了AEB功能的制動決策當中。

                  目前不僅是理想汽車,小鵬、蔚來也已將自研AEB列入工作進程。去年李想宣布開源AEB系統之后,理想內部也已組建了工作組,調整AEB系統架構,使其成為更加平臺化的軟件系統。

                  隨著AEB能力的提升,真正成為智駕的安全閥,智能駕駛成為收費的功能,就有了堅實的基礎。

                  --END--


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