蔚来:汽车如何做到智能安全?关于底层逻辑的思考

原创 汽车电子设计 2024-12-15 09:12
芝能科技出品

最近参加了蔚来汽车举办的智能安全深度交流会,明确了其智能安全未来发展的愿景与挑战。

本次智能安全技术分享中,蔚来展示了其在智能安全底层设计、功能升级以及行业引领的成果,特别是在通用障碍物预警(GOA)、自动紧急制动(AEB)和自动紧急避让(AES)领域的突破。

我们是从蔚来智能安全的底层思考与功能升级、问答互动中的亮点问题及其未来智能安全的能力展开探讨,并对未来趋势进行总结。



01

从传统主动安全

到智能安全的跨越


传统主动安全历经 20 年发展,已逐渐向智能安全演进。传统主动安全存在以下三个核心限制:


● 场景限制:传统技术主要针对机动车、行人等有限场景,对复杂道路场景中的非标准障碍物应对能力不足。


● 迭代能力不足:传统技术受限于车型开发周期,无法快速响应用户需求。


● 误触控制导致边界收缩:为减少误触风险,系统往往设置保守阈值,降低了实际的事故规避能力。


迈向智能安全需突破这些局限,实现从有限到无限、以 AI 驱动应对真实场景、从主动刹车迈向主动转向等变革,以此作为传统与智能安全的分水岭,采用AI大模型、Transformer、Occupancy BEV以及蔚来世界模型(NWM)等前沿技术,实现了从规则计算到场景智能响应的转变,核心理念是将安全从“应试”转变为“真实场景适应”,让车辆具备刹车、转向和加速的综合避险能力。



● 通用障碍物预警(GOA)


◎ 蔚来于2024年1月率先推出了通用障碍物预警(GOA),成为行业内首家提供此功能的车企。


◎ 随后,蔚来不断优化该功能:4月时将最低启动速度降至10公里/小时,减少了46%的低速碰撞;


◎ 7月发布的265版本实现了全方位覆盖,使蔚来成为首个前后均具备GOA能力的车企,前向性能更是提升了150%,与自动紧急制动(AEB)并行工作。


展望未来,基于AI大模型的GOA正在测试阶段。新系统将不再依赖规则计算,而是支持更多转向场景,进一步增强在复杂路况下的反应能力。


● 自动紧急制动(AEB)


2024年7月,蔚来交付了基于AI大模型训练的AEB系统,这是行业内的首次应用。这项技术扩展了前向防卫角度至240度,显著提高了对不规则移动物体如两轮车的识别精度。特别是在路口这样复杂的环境中,AEB的表现提升了5.2倍,大大降低了行人和骑行者受伤的风险,并减少了整体事故率高达26%。


● 自动紧急避让(AES)


蔚来的AES技术处于智能安全辅助领域的前沿。尽管目前仅有少数几家车企量产AES,且操作设计域(ODD)相对有限,但蔚来致力于从设计之初就以减少事故为核心目标进行开发。


蔚来的AES具有以下六大特点:


◎ 高速保护:即使在80公里/小时或更高的速度下,也能有效应对“鬼探头”等突发情况,而业界通常只能做到60公里/小时。


◎ 防止夹击:能够避免连环追尾事故的发生,确保在前车突然变道且后车来不及刹车的情况下,车辆可以及时采取避让措施。


◎ 连续避让:在高速行驶中,如果一次避让不足以消除风险,AES可以在短时间内执行二次避让,保证行车安全。


◎ 与AEB整合:AEB和AES紧密协作,在紧急时刻由系统自动选择最合适的避险策略,而不是让用户手动选择,从而提升整体安全性。


◎ 极低误触发率:按照每100万公里仅一次误触发的标准设计,确保系统既不会漏报也不会误报,给用户带来安全感。


◎ 群体智能验证:通过云端累积的20亿公里数据和超过3亿公里的真实场景测试,AES能够在各种复杂条件下安全有效地运作,防止二次碰撞。



02

蔚来智能安全最终达成程度


蔚来智能安全致力于在全场景下为用户提供全方位的安全保障。在各种复杂的驾驶场景中,无论是城市道路的低速行驶,还是高速路段的快速通行,都能有效应对各类潜在危险。


通过 GOA、AEB 和 AES 等功能的协同运作,不仅能够精准识别和处理标准障碍物与常见事故场景,对非标准障碍物和特殊情况(如鬼探头、前后夹击、连续避让需求等)也具备高度的应对能力。


从数据上看,在减少事故伤亡方面已经取得显著成效,如路口事故相关伤亡数据的大幅降低,并且随着技术的不断迭代与完善,误触发率持续降低,可靠性不断提升。


在人机交互方面,充分考虑驾驶员的操作权限与感受,确保在紧急情况下既能自动避险又能合理响应驾驶员的干涉。


从技术演进角度来看,以下几点值得期待:


● 多模态融合:进一步结合激光雷达、摄像头和毫米波雷达的感知数据,实现更高维度的环境理解。


● 全域AI大模型:通过大模型训练,提升对异常场景和长尾问题的覆盖能力,推动从场景到行为的全链路智能。


● 车路协同落地:借助城市级智能交通基础设施,让智能安全系统从单车作战转变为协同作战。


AES 介入时速及相关场景应对策略


● AES 介入时速


◎ AES主要工作在80至130公里/小时的速度范围内,能够支持最高达150公里/小时的转向功能,与AEB相同。然而,在某些特定子场景下,如城市道路或复杂交通环境中,AES也可以在60公里/小时的速度下介入。


● 电车难题类似场景应对


◎ 在AES主动转向过程中,若检测到变道后可能与其他车道车辆发生冲突,系统会优先选择刹车以避免更大的风险。如果前方出现新汇入的车辆且AEB无法及时介入,则AES将执行连续避让动作。蔚来还设计了优先选择左侧超车道进行避让的逻辑,但前提是确认左侧车道允许变道,并确保安全。


● 线控转向兼容性


◎ 线控转向技术与AES完全兼容,尤其是像NT3和ET9这样的车型上采用的更高级执行器,可以有效减少横向侧倾,增强了车辆动态控制性能。


● 城市领航辅助与AES的关系


◎ 随着Banyan3.1.0版本的推出,城市领航辅助功能在低速日常驾驶中的体验将得到显著改善,后续先锋领航分支将进一步优化此功能。AES将与城市领航辅助等其他智能辅助功能无缝协作,为用户提供更加流畅的城市驾驶体验。


● 转向力度设计


◎ AES根据不同的紧急避让场景请求不同的横向加速度:跨车道避让时请求最高负4g减速度,而小角度车道内避让则只需负2g减速度。这种设计使得驾驶员能够在不同情况下直观地感受到AES的工作状态。


● 驾驶员干涉情况


◎ 如果驾驶员在AES工作过程中尝试干涉,系统会根据不同情况进行处理:


若干涉方向与AES相反,AES将中断操作并立即启动刹车;


若干涉力度不足以改变AES决策,系统将继续按原计划执行;


若驾驶员施加更强的操控力,AES将遵循驾驶员的操作意图,确保人机交互的安全性和合理性。


● AES 对传感器状态的要求


◎ 激光雷达作为关键感知组件,其清洁度直接影响AES的表现。当激光雷达轻微污染但不影响功能时,AES仍可正常运行;但如果激光雷达被完全遮挡,AES的功能将受到抑制。蔚来建立了完善的机制来监测传感器状态,并在必要时提醒用户清理或维护设备。


● 跨实线操作逻辑


◎ AES严格遵守“让速不让道”的原则,不会违反交通规则进行实线变道。遇到特殊场景(例如后方有车辆接近)时,AES会优先选择减速或刹车以避免碰撞。只有在虚线条件下,AES才会考虑进行避让操作,从而确保合法合规的同时最大化安全性。


● NWM 在主动安全产品上的应用


◎ NWM(Neural World Model)作为蔚来主动安全产品的核心底座,利用自回归生成方法解决了训练数据不足的问题,特别是在处理紧急规避等长尾事件方面表现突出。这种方法加速了模型训练过程,提高了主动安全功能的有效性和适应性。


● 激光雷达对AES的作用


◎ 激光雷达不仅增强了AES对非标准物体(如掉落物、事故车辆)的识别能力,还能提供更远距离的测距信息,尤其是在侧方环境感知中发挥了重要作用,减少了变道后的感知延迟,提升了整体系统的响应速度和准确性。


● 提高乘客安全感措施


蔚来还通过ADMS(Advanced Driver Monitoring System)提前向用户预警潜在风险,如溜车提醒、变道风险提示并与BSD盲区监测相结合,实现了被动安全与主动安全的深度融合,进一步提升了乘客的安心感。


小结:整体的内容还是很全面的。




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