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蓝山 DHT PHEV能看到雷达扫描后的建模生成

蓝山 DHT PHEV能看到雷达扫描后的建模生成

摘要来自:《长城也用无图NOA,复杂路口能通过,但市区为何不敢超车?》

【易车摘要频道】下列精选内容摘自于《长城也用无图NOA,复杂路口能通过,但市区为何不敢超车?》的片段:

先把供应商这事聊明白,很大概率启用了新的供应商来实现的无图NOA能力,暂时是没有使用毫末智行的整套系统方案,做排除法的话,除了华为和百度之外,最有可能的是大疆的城区NOA功能,是有激光雷达的方案,纯是为了抢2024年的智能驾驶风口。

从视频中看得出来,的确是真无图方案,能看到雷达扫描后的建模生成。硬件层面,长城是重感知方案的,所以大概率不会用纯视觉方案,应该会拥有至少一颗激光雷达(可能是禾赛提供的激光雷达产品);芯片平台,成熟的Orin-X芯片(可能是双芯片配置,508TOPS算力),是首选。这套硬件的组合,是目前比较流行的配置。

具体功能的实现逻辑,还是熟悉的BEV感知+ Transformer技术架构的深层学习能力。简言之,靠激光雷达+摄像头以及其他雷达组合,来实现路况的信息收集,形成2D和3D的感知;通过这些感知数据,再结合大模型的数据处理,最后给出正确的判断和决策,从而实现了无图NOA的功能。

然后,从泄露出来的有限的测试视频中,我们大概看到了几个功能。

首先,第一个核心是在六道口的十字路口,完成多个路口情况下的判断,而且完成左转同行的功能;第二个场景,是在城区中的复杂路段,周边有行人、电动车、占道车辆的情况下,可以准确识并且绕行通过;第三个场景,是在狭窄道路且无标识路段,完成左右转弯;第四个场景,做好了应对冰雪路面的工况(四驱能力)。

聊聊对以上功能的一些看法。

第一个功能,六道口的十字路口能够准确的判断行驶路线的能力,说明了它的感知硬件和软件算法默契程度很好,而且深度学习能力已经沉淀了一段时间才可以解决好复杂路口的通行能力。尤其是在无图的条件下,由于没有高精地图,是无法根据导航信息判断,哪条车道行驶过去式逆行的状态,所以在无图的情况下能解决好复杂路口工况下的NOA功能,这一点值得肯定。

但还是要留个疑问,这种能力,是否在每一个复杂路口都能好用,例如车道线不清晰、无信号灯路口等情况下。

之后的两个功能,一个是城区复杂路段(路况信息复杂且随机)、另一个是狭窄路段且无标识。这两个功能通过视频中的测试表现来看,长城汽车的无图NOA调的相对保守。首先,在第一个工况下,复杂闹市区,车辆行驶速度非常低,而且在前方有电动车的情况下没有选择超车,而是低速跟随。第二个工况下,低速跟随依旧是首选。

如果真实推送之后,能保持这种使用效果,也还算及格的水平,毕竟第一次尝试,保守的调校风格是可以接受的。

值得肯定的一个点,在应对乡村、农村有类似于集市的复杂路口情况下(人多、车多、无标识)的处理能力很好,这里应该是吃了高算力的红利。

技术水平,符合第一梯队标准?

综合以上硬件使用情况,以及功能实现情况来看,甚至已经基本拥有了不错的城市NOA能力。硬件水平和大体实现的功能来说,表现不错,虽然城市NOA整体调的偏保守,但看的出大模型的学习能力不错,至少肯定不是初期的效果。

那么,是否符合主流水平?

参考现阶段比较主流的华为ADS 2.0的城区NCA功能,它整体大面的功能成熟度比较高,像城区复杂路况、郊区窄道行驶以及复杂路口的这些功能都有,也是用的BEV感知+ Transformer技术架构深层学习能力来实现的。

说实话,2024年想要做一套成熟可靠的无图城市NOA,不再是难事,逻辑已经跑通、硬件水平都差不多一个级别(无非就是算力高低,激光雷达线束的比拼而已)。但,想要做到好用,就得在细节上下功夫,智能驾驶接管率、流畅度、舒适度这两个层面,将会是接下来智能驾驶层面用户们需要考量的两个点。

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