满分太难!AEB启用红外夜视?2023年度C-NCAP分数排名来了

原创 高工智能汽车 2024-04-10 18:27

AEB(自动紧急制动)功能再次成为行业焦点。和NOA相比,AEB可以被视为最后一道安全防线。


就在今年初,法雷奥和Teledyne FLIR宣布,双方正在合作将热成像技术导入现有的辅助驾驶系统,并在去年底拿下一家车企的前装定点项目。


按照上述公司给出的信息,这套夜视AEB系统将满足ASIL B功能安全等级,从而帮助车企应对不断提升的法规要求。此前,传统红外夜视,主要是用于人机交互,并且还无法实现AEB-P。


目前,全球部分国家及地区法规正在尝试引入更多的AEB测试场景,尤其是光线较差甚至是黑夜条件下的功能测试。


有公开数据显示,重大交通事故造成死亡的,有四分之三发生在夜间行车场景。此外,汽车照明在夜间行驶条件下,也存在一定盲区。


目前,主要的辅助驾驶传感器中,摄像头存在夜间条件性能大幅下降的缺点。毫米波雷达具备全天候工作特性,但分辨率和物体识别、分类能力还无法达到系统要求。


而激光雷达则不受白天黑夜影响,同时对障碍物有高精度的探测能力。不过,成本依然还是不小的难题。“激光雷达对夜间安全性是一个很好的补充,”但目前还无法成为AEB系统的标配。


目前,在终端市场,AEB搭载率还在不断提升。在感知部分,前装AEB有单雷达、单视觉、融合感知三种形态,部分车型还加入了激光雷达,进一步提升系统的冗余性能。


高工智能汽车研究院监测数据显示,2023年中国市场(不含进出口)乘用车前装AEB搭载率为57.27%,同比上一年度提升约9个百分点。


不过,搭载率的上升,也带来了新的问题;去年,多家车企就曾因为AEB问题争议不断。同时,AEB召回也成为近年来的热门话题,典型案例也不少。


比如,今年初,美国汽车安全监管机构宣布,将对近25.1万辆本田汽车意外启动自动紧急制动(AEB)系统的问题展开调查。用户投诉,在“道路没有明显障碍物”的情况下,毫无征兆的激活AEB系统。


去年,沸沸扬扬的AEB闹剧也有很多。比如,何小鹏直言:有车企AEB技术存在造假,路上误刹车的情况很多,是把客户当小白鼠。“那些宣传都不是公司官方发布的,全是来自小视频。”


随后,余承东公开回应称,有车企一把手根本没有搞懂AEB是什么,一些车企整天忙着做智能驾驶,连AEB基本功能都没有做。


这背后,既有各家非专业机构的测试,也有厂商自己的测试,但都缺乏足够的权威性。而对于AEB失效的场景,几乎所有车企都用了「兜底」条款。


比如,遇到(但不限于)以下场景时,系统可能漏检、误检或未及时检出障碍物,导致系统未警告与制动或不及时警告与制动。


目前,在中国市场,C-NCAP测评规程是主要的行业测试标准之一,主要包括车对车、车对行人以及车对二轮车三种场景模拟。


在正常的测评过程,对于碰撞速度、碰撞位置、光照条件等关键参数有严格的测量与试验标定;同时,测试场地空间大小、数据滤波方式、测试试验有效性等试验评价方式方法也有严格的规范定义。


而即将于今年7月1日开始实施的C-NCAP测评规程2024版,相比2021版本新增了叉路口场景、高速公路追尾场景和AEB误作用场景。



从目前已经公开的2023年度C-NCAP的AEB抽样测试结果来看,中国市场在售的16款不同品牌车型均没有拿到满分。相比之下,包括LKA、LDW等其他测试项满分较多。


同时,不同分数的背后,既有芯片、感知算法的问题,也有Tier1的规控和各家主机厂的不同功能策略等综合因素影响。


而从整体测试结果来看,车企现有的AEB系统显然还存在不少问题(换句话说,基础的应试,还不能拿满分,更不用说复杂的实际场景)。不管采用第三方供应商方案,还是车企自研,都是如此。


同时,AEB系统是否在关键时刻「靠得住」,也成为衡量车企辅助驾驶系统能力的关键指标之一。因为,一旦发生事故(L2级辅助驾驶系统启动的条件下),AEB往往就会成为众矢之的。


“理论上说,自动紧急制动系统非常有效,但肯定还有改进的空间,”相关测试机构负责人表示,“不幸的是,测试表明,不稳定的表现是常态,而不是例外。”


而要让AEB真正发挥正向作用还需要“一些时间”,尤其是新车测试标准的要求提高以及覆盖场景的增加,毕竟,大部分车企和供应商在工程化过程中,依然是以标准为主要测试项。


此前,小鹏汽车相关负责人曾表示,可以通过算法优化,让车(AEB)无限地接近100%,可能最终只能实现97%,最后的3%或许可以通过V2X来解决。


比如,去年底,大疆车载官方发布了「成行平台」能力升级通告,通过深度优化算法、软件、模型及进一步累积数据,全面提升了各项智能驾驶功能的能力上限。


其中,包括全面提升主动安全预警提醒能力,尤其对近距离跟随车辆、两轮车等移动物体的全向碰撞预警更加准确。


进一步优化AEB功能,提升多个场景下的安全制动性能,加强针对通用障碍物的自动紧急制动能力,包括水马、纸箱等类型的目标。


这也意味着,任何一项辅助驾驶能力都还处于不断优化的阶段,这背后取决于算力、算法以及数据迭代;但对于消费者来说,「安全」是无法等待下一次的系统升级。


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