智能驾驶:如何更好地定义接管问题?

原创 汽车电子设计 2024-07-04 08:03

芝能科技出品


本文根据《2024Q2车企智驾路测体验比较》,另外把原文的“断点”改为“接管”这个更容易理解的词。


在自动驾驶技术的发展过程中,"接管"指的是系统在行驶过程中因为某些场景或问题无法继续自主驾驶而需要驾驶员接管的情况。


根据其性质和引发原因的不同,可以把接管分为两类:第一类接管和第二类接管。




 01


第一类和第二类接管


● 第一类接管


第一类接管是指车企在预设场景中出现的问题,导致系统主动退出自动驾驶模式,要求驾驶员接管。


这类接管通常可以归纳为两种情况:


◎ 道路覆盖面不足导致的接管:例如在核心商圈或内环城区,智能领航系统未能覆盖的路段。在这些区域,系统可能因无法准确识别路况或规划路径而退出自动驾驶状态,要求驾驶员介入操作。


◎ 特定场景未被预设导致的接管:例如环岛、U型掉头等特殊场景未被系统预设或未能充分覆盖。当车辆接近这些场景时,系统可能无法正确判断操作方式而退出自动驾驶,需要驾驶员手动接管。


● 第二类接管


第二类接管是指系统因瞬发性问题无法处理某些复杂场景,从而主动退出自动驾驶模式。例如需要快速避让车辆或行人等突发情况,智能系统在判断和执行时出现问题,无法继续安全驾驶。



对于自动驾驶技术的评估和优化,理解接管的分类对于改进系统设计和算法非常重要。不同类型的接管反映了智能驾驶系统在特定场景下的能力边界和技术挑战。


特斯拉在简单和中等难度的场景中有较高的优秀率,但在极端复杂场景下的表现仍有待提升,问界和小鹏在特定场景识别和处理能力方面存在挑战,导致接管率相对较高。



02


共性特点和分析


感知和规控模块是智驾系统中频繁出现问题的核心,大部分智能驾驶系统仍采用模块化架构,“传感器——感知模块——预测/规控模块——控制器”传导路径。


感知和预测模块的环节往往更容易出现问题, 安全优先的规则基础仍然主导系统逻辑,而非效率。在遇到避让车辆或行人等安全保护优先级高于其他场景如换道或左右转冲突时,智驾系统常因过于强调安全性而导致无法完成预定路线任务,例如错过路口。


面对无法处理的特定场景(如加塞),智驾系统通常选择主动退出,国内自主车企的智驾技术仍无法有效处理加塞等复杂场景,常需要退出辅助驾驶模式转至LCC或人工接管。


● 特斯拉:极端特殊情况,例如法律规定需让行警车或救护车时的接管行为,或前车抛锚占用特定车道无法绕行等情形。


● 华为(问界):在识别复杂匝道型路口车道线时仍会出现车道感知问题,尤其在北京等复杂路况下更为突出。系统倾向于选择超车或加塞等主动驾驶行为,导致多次要求人工接管的场景,系统自信度大于其能力边界。左转后靠最左车道、右转后靠最右车道的优先级较高,即使面对公交车道或道路拥堵等非最优车道,仍然严格遵循预定规则,显现出基于规则的特征。


● 小鹏:经常出现主动退出XNGP的问题,尤其在智能领航核心商圈复杂路段无法开通的情况下,系统处理能力未能在实际试驾中得到体现。对车辆和行人的感知能力较不清晰,过度依赖车道线感知,这种情况下相较于其他系统存在更多的安全性问题。系统较少展现主动挑战性操作,未能充分展示其能力边界。



小结



智能驾驶的边界,需要我们不断通过测试和体验来做总结和分析。


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