自动驾驶汽车(AV)仍然被认为离黄金推广时段还有很长的路要走,但最近亦发布了很多重要新闻。无人驾驶出租车和无人驾驶卡车方面取得了非常大的进展,而来自Argo、Waymo和Nvidia等公司的最新进展也值得关注(编者注:虽然Argo最近已倒闭,但其在AV、尤其是L4取得的技术进展,仍将对行业起到了积极的影响,故仍值得本文例证)。AV的进展虽然缓慢,但确实正在向前进展。
自动驾驶汽车主要进展一览表 |
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主题 |
关键信息 |
其他信息 |
无人驾驶出租车 |
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无人驾驶卡车 |
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快递AV |
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Argo AV平台 |
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Waymo驾驶模拟 |
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英伟达驱动芯片 |
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备注:ODD:操作设计域 REM:道路体验管理 RSS:责任敏感安全 |
表1:自动驾驶汽车最新进展一览表。(信息来源:Egil Juliussen,2022年10月)
无人驾驶出租车
无人驾驶出租车近几年最活跃,业界有很多来自美国和中国的新闻发布。
目前,Lyft和Argo.ai正在美国德克萨斯州奥斯汀提供公共无人驾驶出租车业务。这是Lyft和Argo的第二个运营城市。经过Argo和福特的几年测试,它们于2021年12月开始在迈阿密开展无人驾驶出租车业务。
目前Argo正在测试的还有另外四个美国城市:底特律、匹兹堡、帕洛阿尔托(加利福尼亚州)和华盛顿。另外在德国,Argo也正与大众汽车在慕尼黑和汉堡进行联合测试。
Lyft还与Motional在拉斯维加斯运营无人驾驶出租车业务。该业务于2022年8月开始,不过车上配有一名安全员,使用的是现代汽车Ioniq BEV,并计划于2023年推出不配安全员的无人驾驶出租车业务。Lyft和Motional也计划在2023年在其他城市推出该业务。两家公司已于2018年开始在拉斯维加斯测试AV,并为超过10万名的Lyft客户提供了AV服务。
Cruise计划于2022年底在奥斯汀和菲尼克斯开始测试无人驾驶出租车技术。Cruise自2020年以来一直与沃尔玛在菲尼克斯地区测试货物交付。其主要的无人驾驶出租车项目在旧金山,在该市的部分区域,无人驾驶的商业Robotaxy运营已获成功。
Cruise还开始绘制阿联酋迪拜的地图,计划在2023年使用雪佛兰博尔特AV提供无人驾驶业务。迪拜计划到2030年,使用4000辆无人驾驶出租车,将25%的交通转换为自动驾驶出行。
Mobileye于2022年9月开始在底特律使用Nio ES8 BEV进行测试。这是美国第一款L4级AV,使用的是MobileEye Drive。该系统基于Mobileye的真实冗余感测(独立于激光雷达系统的摄像机系统)、道路体验管理(REM)众包地图和责任敏感型安全(RSS)驾驶策略。
Mobileye Drive采用多达26个的成套传感器,其中包括11个摄像头、6套雷达、3套远程激光雷达和6套短程激光雷达。
Mobileye是AV开发的先行者,已在10个国家的20个城市测试了AV。它还计划在几个月内与德国和以色列的合作伙伴一起测试无人驾驶出租车业务。
百度的无人驾驶出租车业务平台阿波罗(Apollo Go)于2022年9月在上海无人驾驶演示区开始了无人驾驶测试。阿波罗还于2022年8月获得了在重庆和武汉开始无人驾驶商业无人驾驶出租车运营的许可。在重庆,Apollo正在30平方公里的区域内使用五辆无人驾驶出租车。而在武汉,阿波罗则正在13平方公里的区域内运营五辆无人驾驶出租车。
阿波罗是中国AV开发的领导者,已完成3000多万公里的测试和部署。截至2022年7月,百度阿波罗在中国十几个大城市提供的公共无人驾驶出租车乘坐试验已超过100万次。百度阿波罗目前在中国运营500辆无人驾驶出租车,计划到年底,在30个城市投放的无人驾驶出租车将达到3000辆。
无人驾驶卡车
Kodiak Robotics已开始联合领先的长途卡车公司Werner进行AV测试。无人驾驶卡车测试在达拉斯和佛罗里达州的Lake City之间进行,以实现全天候运行。测试中,94%的行程是在自动模式下行驶的。自动卡车专用道用于展示自动卡车在卡车港口与转运枢纽模型配合使用的效率。Werner位列物流公司前15名。
Plus和依维柯宣布,已完成在意大利的自动卡车试点的初始阶段。下一阶段是在包括奥地利、德国、意大利和瑞士等多个欧洲国家进行公共道路测试。
Gatik已与Pitney Bowes签订了达拉斯-沃斯堡地区的货物交付合同。Gatik将从2023年开始每天进行多次配送。目标是加快配送速度并降低运输成本。Gatik目前正在为达拉斯地区的30多家山姆俱乐部提供箱式卡车配送业务。
Gatik还为加拿大的Loblaw商店进行了第一次无人驾驶配送。自2020年以来,Loblaw和Gatik已经用配有安全司机的AV完成了超过15万次的自动配送,安全记录达到100%。
快递AV
Nuro是专注于纯快递AV的先行者。Nuro与Uber达成了一项为期10年的协议,为Uber Eats客户提供送餐和其他快递。快递将从休斯顿和加州山景城开始,并扩展到其他地区。Nuro还有其他重要的送货客户,如沃尔玛和Kroger。
Starship Technologies是人行道AV快递的先行者。它在大学校园提供快餐方面尤其强大。最近,Starship全球范围内完成的配送已超过350万次,行程则超过600万公里。
Argo AV平台
最近,Argo推出了一套针对AV的产品和服务,以加强叫车或货物快递运营。这些产品为多个行业的一系列企业提供了部署自动驾驶车辆的机会。该平台包括多种产品:
Argo Concert:Argo产品生态系统的网关。它使用一套应用程序编程接口,将Argo的AV集成到客户的现有操作中。
Argo Autonomy平台:它由软件、硬件、高清地图和后台支持组成,实现以下四种产品:
Argo Drive:管理车辆各种操作的自动驾驶软件和硬件
ArgoLidar:Argo专有的远程激光雷达,其覆盖距离超过400米,具有与摄像机类似的分辨率
Argo地图:一个高清地图网络,包含道路、交通基础设施、限速等街道级信息
Argo Hub:一套支持野外AV的云工具和基础设施
Argo自主解决方案:运行商业自主驾驶业务需要如下新的运营和车队管理工具:
Argo Operations:帮助客户部署和运营AV业务
Argo Fleet:最大化车队正常运行时间并满足AV业务和运营需求
Argo自主数据和分析:推动数据收集和分析,用于Argo产品的未来改进。该数据还提供了实时交通和道路洞察力,这将对城市管理、物流公司和其他利益相关者都有用
Argo Autonomy平台利用了来自美国和德国八个城市的广泛测试数据进行训练。(编者注:尽管该公司最近因资金链出了问题,但其在L4级自动驾驶领域取得的技术进展的确对行业起到了积极的促进作用。)
Waymo驾驶员安全模拟
Waymo为正常人类驾驶员创建了一个参考模型。该人类驾驶员参考模型用于模拟碰撞避免,并与Waymo驾驶员进行比较。模拟的所有这些事故,都是对美国亚利桑那州的Chandler(Waymo ADS当前运营所在地)在过去10年中发生的、并与该设计领域相关的致命事故进行的重建。
Waymo还开发了一款用于测量和建模交通冲突响应时间的框架,用于自动驾驶系统和其他交通安全领域。
Waymo使用这些模型进行模拟,以评估Waymo驾驶员与正常的驾驶员相比的表现,结果是Waymo驾驶员做得更好,避免了75%的重建致命车祸,并将重伤风险降低了90%以上。
AV芯片
英伟达前不久发布了其新一代AV处理器——Thor。这款汽车级SoC,基于Arm Grace CPU和英伟达Hopper GPU,算力性能达到2000T。Thor取代了2022年4份发布的、运算性能为1000T的Atlan SoC。
预计Thor将与Atlan承诺的同一年度,用于MY 2025车辆上。英伟达认为,Thor可用于AV和信息娱乐功能,并可用于多域ECU整合。
随着Thor作为其驱动产品家族的高端产品,英伟达将在汽车SoC性能竞赛中保持领先地位。有人质疑为什么需要如此高的性能。以本人在IT和汽车行业的长期经验,这些问题的答案是,总有各式各样的新软件和应用程序,能找到各种各样的方式来消化额外的性能。
结论
由于过去五年过于乐观的预期,AV的进展确实有些令人失望。然而,表1中所列出的所有活动都显示AV正在进步,况且表中列出的还只是关键事件。实际上,与许多其他新技术一样,AV也遵循了Gartner发展曲线。但AV技术目前在发展曲线上究竟处于什么位置呢?
我认为AV已经远远超过了膨胀预期的峰值,最近也已经跨过了失望的低谷!不过我也认为:AV行业仍需经历启蒙运动的斜坡,这将需要五年或更长的时间。要达到生产稳定阶段,可能还需十年时间!
(参考原文:Recent AV advancements indicate an evolving industry)
本文为《电子工程专辑》2023年1月刊杂志文章,版权所有,禁止转载。点击申请免费杂志订阅
- 我认为,智能网联及单车智能的信息感知,应标配万向碰撞传感芯片。
除自身遇险被动应对外,其网联信息交互,可防止大规模连环相撞( 近期,郑州黄河大桥就撞了近300辆 )。
显然,事故车况态势感知,很重要。当标配传感器后,乘客的辅助安全更有保障( 有时你不撞人,人撞你 )。而传感器的本能响应,对内,包括触发一系列辅助安全动作( 比如:中控解锁,打开天窗,四窗同降,高压电跳闸等,防止漏电触电起火等,泛指司机失去意识后乘客之绝望… )。该被动安全的系统性响应与补救,充分调动了资源,可把险情降到最轻,把事态引向利我的方向发展,那怕仅仅是打开双闪灯,也能防止再追撞被挤压,你好我好他好都好。
对外,遇险智能网联信息交互,云动态发布,公开险情信息( 精确到秒、座标、地段、相撞数量,实质是点对点、点对线或点对面的通告和预警,利用科技手段支持动态导航、地图显示及语音诱导等综合电子设备的广泛介入 ) 。对事前预警,事中补救,事后驰援等,带来积极的超视距的技术效果。
当前,许多国家已立法:凡自动驾驶车辆发生事故,均由车厂负责。
而为了万一,该传感器的标配是最后一道防线,可在一定程度上减损和弥补各种技术失误、技术故障及技术缺陷。