借著這個熱點話題,我們來談談整車企業的總體戰略方向,其實有個核心的問題,是未來的車輛需求在美國、歐洲和中國一線城市是增加還是減少的。前者代表可以繼續增加平臺去搶市場,后者需要仔細權衡一下是不是需要在具體車型上進行收縮。所以我們看到美國三家企業是選擇一定尺度的收縮,日本的幾個企業在整合之后考慮調整,而德國汽車產業選擇削減柴油和內燃機,加大電動汽車的投入。而自動駕駛的戰略,是幾家考慮的重點話題,每家方式方法可能有不同。這次的熱點,以通用來說,總體看看以自動駕駛服務為導向的Cruise Automation和高端車輛輔助駕駛系統Super Cruise,從自動駕駛服務和高端車型的演進,從兩邊一起使力,分兩種路徑去布局。
第一部分 自動駕駛服務
我們來回收這筆交易,現在看來,還真是特別的有意思呢。這個錢,當時來看是天價,現在整個業務的價值變成了100多億美金。
在汽車電動化、車輛網絡連接還有自動駕駛的技術支持下,基于車輛共享化前提展開的出行即服務影響著汽車企業的未來。在這個邏輯里面,越是前面的企業存在著很大的挑戰,當公眾觀念改變和消費者的習慣隨著技術進步發生轉向的時候,企業自身是無法抵抗這種轉變的。
通用汽車也有類似轉型的內容,電氣化、智能網聯、自動駕駛和共享服務相結合,將驅動未來個人出行方式的實現。公司致力于研發先進技術,將全球資源與本土優勢相結合,積極推動汽車行業由傳統制造業向智能出行服務業轉型。
咨詢公司Navigant的一份新報告《Navigant Autonomous Driving Leaderboard》引起汽車界人士的廣泛關注,報告里面對于現有具有代表性的19家無人駕駛汽車企業并對它們進行了排名
并且被分為四類:領導者、競爭者、挑戰者和追隨者:
領導者:通用汽車、福特汽車、Waymo(Google)、大眾汽車(主導是奧迪)、戴姆勒-博世、雷諾日產聯盟、安波福(德爾福分離)、寶馬-英特爾-FCA
競爭者:沃爾沃-Autoliv-愛立信-Zenuity、PSA、Navya、百度-北汽、捷豹路虎、豐田、現代
挑戰者:Uber、特斯拉、本田和蘋果
通用汽車公司以10億美元的價格收購了位于舊金山的一家名為Cruise Automation的小型軟件公司(致力于研發無人駕駛技術),將利用這次收購將補足自己在無人駕駛上的技術空缺,從而將幫助通用在無人駕駛汽車領域中贏得一席之地。通用汽車給予Cruise CEO Kyle Vogt足夠的自主能力和影響力,不僅能保持原有的獨立的運作機制,也能輕松獲得汽車設計和底層架構,Cruise的工程師可以與通用工程師密切合作,通用汽車向聯邦政府請求批準,明年開始生產沒有方向盤或踏板的改裝Bolt。按照未來的形態,基于Bolt的開發也是一個暫時的狀態,最終的自動駕駛車輛將會以SAV的形式出現。如下圖所示,是按照共享的運營模式,設計出來符合要求的電動車輛,從而把電動汽車與自動駕駛,充分發揮運營模式的優勢。
我們通過通用汽車發布的《2018SELF-DRIVING SAFETY REPORT》梳理一下在GM當下對于自動駕駛的一些安全設計核心考慮。這個車輛是考慮沒有駕駛員也能安全運行的理念,充分在設計、開發、制造、測試和驗證的各個環節考慮安全性。自動駕駛系統是從開發初期就整合進車輛,再加上與軟硬件團隊的緊密合作,通用已經完成了所有的系統潛在故障模式評估,并一一解決了這些問題,以保障車輛的安全可靠。
首先我們看到的是車輛的傳感器系統
為了實現“感知”功能,裝了
1)5 臺激光雷達:激光雷達是最為關鍵的,5個激光雷達都配置在車頂上面。
2)16 個攝像頭:這些密布的攝像頭在車輛的不同位置獲取不同角度的圖像數據。這些圖像數據是激光雷達的數據補充,也是重要的感知源。
3)21 個雷達:雷達是激光雷達的補充,利用毫米波雷達的數據,能看到低反射率的物體
關聯雷達(ARTICULATING RADARS):前1側2,用來檢測前方和側方的移動車輛,需要以較大的視野內檢測運動的車輛
長距離雷達(LONG-RANGE RADARS):前2后2,共四個,用來檢測前后方的車輛并且測量車輛的速度
短距離雷達SHORT-RANGE RADARS:前6后4一共10個,主要用來檢測車輛附近的物體,主要是行人、自行車等比較重要的物體
這些傳感器數據讓車輛能識別復雜的環境。值得一提的是,通用用到的傳感器能覆蓋近程和遠程,且有 360 度視角。兩種傳感器搭配使用,速度數據就不再是問題。
攝像頭也是激光雷達的補充,因為它能測得物體發出或反射的光線強度,讓“大腦”能獲得更多物體細節,兩者結合后車輛做決定就更有信心??臻g和時間確定后,車輛就能規劃路徑。
圖 這臺車輛(第三代)配置了各種各樣的感知傳感器系統,覆蓋外部周圍 360 度
自動駕駛運算平臺:計算“大腦”
自動駕駛關鍵在于計算“大腦”,計算平臺讓車輛能掌握周圍世界的情況并作出安全的駕駛規劃。單一技術不能讓“大腦”順利轉起來,是各種尖端技術的結晶,包括行為控制、機器學習、模擬、感知、定位、地圖、規劃、路線分配和網絡等技術。感知、規劃和控制,是車輛感知周邊環境并在駕駛中做決定的關鍵支柱。
感知利用傳感器監控周圍環境并搭建一個 3D 模型。傳感器負責將信息輸入計算平臺,進行算法運算探測并對物體進行分類,確定外部環境內的物體的位置、速度和方向
規劃會決定車輛的行為,會參考道路交通法規為車輛制定形式路徑,給自己找到適合行車的路徑。在這個系統里面也會設計可行駛的區域,對區域進行分類,使得自動駕駛系統不會開著車輛去無法駕馭的區域和路線。規劃的過程是基于車輛位置、其他車道上車輛的預計動作、交通管理、道路標識和交通法規等外部因素做出的。會對多條道路進行分析并根據當時情況做出最佳決定,如果發生意外的情況,在決策中調取備用方案。
控制則負責執行“規劃”的命令,控制轉向系統、油門、剎車和動力系統的運作??刂乒δ苁墙⒃谲囕v原有的車輛穩定、牽引力和防抱死系統,可以根據上層的規劃完成實際可行的規避動作。
通用的系統安全項目整合了業內通行的工程標準、多年的造車經驗和許多來自其他行業(航空航天、制藥和國防)的苛刻標準。自動駕駛汽車需要的系統多樣性、穩健性和冗余與航空和航天是有一定相似性。系統安全流程有兩個關鍵部分,迭代設計的安全和綜合風控與深度整合的安全。
兩套同時工作的計算系統:專注于提升系統的能力,讓它掌握車輛的完整控制權,包括加速、剎車、轉向和決定等。運算系統有全面的診斷和分析,確定潛在的安全風險和挑戰并找出相應對策。
兩套供電系統:設計兩套從高壓電池轉換的供電系統,并且配置了額外的冗余的電池供給核心的傳感器。
信號傳輸系統:兩套計算系統、關鍵傳感器和執行器的通信采用了額外的冗余路徑
冗余的碰撞執行:主要是剎車方面采用了兩套執行的方式,可能是前后剎車獨立控制,以保證車輛的可控性。
車輛定位:采用多種方法來實現對于車輛的位置確定,這個主要是核心的基礎。
對于通用汽車來來說,之前花了很多的資金來收購Cruiseautomation,然后配置相應的電動汽車的工程團隊對接,然后密歇根Orion的裝配廠采用量產工藝制造自動駕駛汽車的公司。130輛搭載新一代自動駕駛技術的測試車在底特律附近的組裝廠實現大規模量產,加入原先由50輛自動駕駛汽車組成的測試車隊,在舊金山、亞利桑那州斯科茨代爾和密歇根州底特律市三地開展公共道路測試。
第二部分 Super Cruise
嚴格來說,通用的輔助駕駛原有的工程團隊是采用漸進式路徑進行開發的,在之前的積累上,開發了L2級別的駕駛輔助系統(Super Cruise超級巡航——,已經在搭載到了在北美上市的2018款凱迪拉克CT6之上。
備注:在自身的體系下,當時叫的是CSAV2, Comprehensive Safetyand Adaptive Vehicle 2
SuperCruise是由自適應巡航系統、藍線保持系統、以及駕駛員注意力保持系統三部分構成。
1、自適應巡航系統:通過毫米波雷達監測前方車輛,以保證在一個安全的車速內行駛。這是一套全速域的ACC系統,工作時速為0-89英里/時(0-144公里/時),也就是說即使前方車輛停下來再起步,Super Cruise也可以不中斷跟車并且無需手動干預。
2、駕駛員注意力保持系統:通過車內方向盤附近的微型攝像頭與紅外傳感器實時監測駕駛員視線是否保持在路面上。
3、藍線車道中央保持系統:前視攝像頭和兩側的環視攝像頭主要用于識別左右兩側道路標識、判斷車道中央位置及朝向。通過高精度地圖提供的道路曲率數據、車道編號、上/下匝道及其它道路屬性信息,高精度GPS用于定位、獲得沿道路縱向偏移距離并判斷車輛所在車道。整合信息后可形成一個沿車道中央的虛擬車輛控制路徑(車輛可自動行駛路線)
在這個過程里面,需要提前與地圖供應商合作,通過激光雷達繪制了高速公路地圖,以此為Super Cruise的開啟設立了一個地理圍欄。當系統判定當前處于有效區域,車輛位于車道中央,且傳感器可以正常工作時,儀表盤上便會出現一個白色的Super Cruise專屬圖標,表明超級巡航處于待機狀態,此時摁下方向盤上的超級巡航按鈕,功能便會正式開啟,儀表盤上的圖標也會隨之變成綠色,駕駛員雙手雙腳可以離開方向盤和油門剎車。
功能使用中,當系統通過紅外檢測到車主有分心狀態,或者在系統判斷外部環境超過設置閾值的時候(車道線不清昕,GPS信號弱等)系統會提示駕駛員馬上接管車輛。
一級預警在5秒鐘之內得不到反饋時,系統會自動進入二級預警
綠色閃爍變成紅燈閃爍的同時,會伴有警報聲或者座椅震動
如果10秒鐘之內,駕駛者仍然沒有將手放到方向盤上,則進入三級預警,Onstar后臺話務員將會接入,Super Cruise功能被停止
如果三級預警下駕駛員仍然沒有將手放到方向盤上,系統會判定車輛已經處于失控狀態,會自行剎車停止在當前車道上
從這個層面來看,這個功能是在原有TJA的基礎上,優化的更好一些,在高速段開啟。比起Audi的zFAS而言,宣傳上要弱化一些,體驗上確實是類似的。
從某種程度上,這個比Autopilot從濫用上極大的杜絕使用,能在部分路段上給車主提供幫助,其實國內的高速環境比較奇特。使用起來限制比較多,我個人以為通往自動駕駛的路,兩方面都要走,其內部的有關于安全機制的考慮是相似的。
這里采用了相似的DV驗證來對自動駕駛系統進行驗證,并實施了系統安全的分析方法,來構建與原有車輛系統兼容的安全設計理念。
兩者都需要從車輛遠程控制和系統總線的角度考慮的,由于整個聯網的特性需求,使得車輛和后臺是緊密聯系起來,也增大了系統的信息安全的難度。從電氣架構上,Cruise走的更基金一些,如大量的通信、電氣和接口連接線束從車輛下部連接到了頂部的信息感知系統上,而車廂后部的計算系統則是整個自動駕駛車輛的核心區域。原有的Onstar車聯系統就完全不夠用了,特別是之前的計算系統的原始數據采集,所以采用了獨立的數據收集系統,達到了200MB/s的存儲和收集的能力,當然也構建了從原有Onstar獲取車輛原有總線信息的能力。如下圖所示,通過這些數據可以還原整個感知場景和車輛的運行情況。
小結:未來的車企,勢必面臨轉型,特別是當新車戰略慢慢行不通的時候,就需要在就有的商業模式和新的商業模式上都下功夫。
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原文標題:通用的自動駕駛的發展之路
文章出處:【微信號:QCDZSJ,微信公眾號:汽車電子設計】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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