智己自動駕駛挑戰晚高峰 如何實現40公里零接管？

　　【太平洋汽車網 技術頻道】為實現城市級的NOA，市面上主流的解決方案是基于高精地圖的技術路線，而智己 IM AD則是以視覺為主，加上毫米波雷達和超聲波雷達融合的解決方案。智己 IM AD在成功完成魔都40分鐘0接管的挑戰后，再次挑戰蘇州晚高峰路程，全程40公里無接管的表現，著實讓我們有所期待！

　　從視頻中可以看出，智己工程樣車在這40公里的路程中覆蓋了城區道路和封閉式的高架路段，城市NOA相對而言其行駛的環境更為復雜，多場景的適應能力要求更高，只是在速度層面有所降低。

　　視頻源自新出行：#「逃離」魔都后還能 0 接管嗎？40 公里高峰期體驗智己汽車 IM AD！#

　　要實現高階的自動駕駛，強大的硬件架構是基礎，加上全流程的數據驅動算法，彼此的協同，才能實現強大的感知、規劃以及執行能力，以及非常“老道”的駕駛方式。智己L7（詢底價|查參配）的硬件基礎是由12 個高清攝像頭、5 顆毫米波雷達、12 顆超聲波雷達、軍工級高精度IMU、高精地圖、V2X車端技術組成的方案。

　　后期還可支持升級激光雷達、英偉達Orin（500+TOPS）計算平臺，以提升更優秀的感知和定位能力，進一步提升人性化的體驗。

　　在城市道路中，紅綠燈十字路口的路況十分復雜，自動駕駛系統的感知包括紅綠燈的識別、不同車輛狀態的識別、不同道路流的識別。

　　視頻中，智己IM AD 在行駛的過程中，遇到慢車的時候，會自動執行一個超車繞行的動作，整個操作的過程相對來說是比較輕柔的，并沒有突兀感。

　　在車輛右轉的過程中，會通過遠距離識別交通信號燈后，進行一個提前的判斷，進而選擇直接右轉還是等待右轉指示燈后執行。在視頻中，右轉的過程中識別到電瓶車后，自動進行一個提早的緩慢剎車動作，并沒有直接剎停，這一操作也更趨向于人為操作。

　　在自動駕駛中，遇到這樣的突發情況，也就是常說的corner case，智己IM AD能夠快速的進行感知后的決策，在加上符合人性化的處理邏輯，這也是下一階段的自動駕駛所要進化的。

　　在車輛右側以及對向車道有大車經過時，智己 IM AD精準的識別之后，會進行一個輕微的避讓動作，保持安全車距，等待大車通過后再重新居中行駛，在用戶體驗上會更加友好。而在超近距離cut-in（加塞）的過程中，雙方會進行一個短暫的博弈之后，執行一個柔和的避讓動作，以保證安全。

　　在擁堵路段行駛時，車輛會啟動超級擁堵模式，進行速度的控制，跟車距離的控制，以及變道過程中所需要的一個空間，實時預判智能縮短跟車的距離，按照用戶日常的開車習慣，正常的往前挪，防止加塞的同時，增加了通勤效率。

　　在封閉路段的智能駕駛，是目前各大車企率先推出的點對點自動駕駛，而智己 IM AD 的執行則更加的老練，更符合用戶的駕駛習慣。

　　車輛準備進入高架路段之前也會對高架上的紅綠燈進行識別功能，匯入主路之前會沿著匝道的內側道路進行行駛，直到路面出現虛線后再匯入主干道。匯入主路后會自動選擇一個通行效率最優的道路，根據交通流和目前的狀態自動選擇車道線。

　　智己 IM AD 在整個的提速過程中相對比較緩慢，并沒有立即提到限速值，這也是目前智能駕駛普遍使用的一種標定。

　　智己IM AD在變道的邏輯上，一個是根據高精地圖去自動匹配車道，另一個是通過實時的感知，結合跟車距離以及交通流的狀態進行自主變道。

　　在高架路上行駛時有了高精地圖的加持，Y字形的匝道口也能夠輕松的應對，為增加通行效率，車輛會提前兩公里左右貼近道路的右側行駛，這樣能夠盡快的匯入主路。此外，在視頻中看出，在車輛較少的情況下，IM AD 系統路過匝道口時，也會盡量靠左側道路行駛，遠離匝道口，保證一定的安全性。

　　在匯入主路之前，道路縮窄，需要并線的時候，會一點點的往里并線，往里進行試探，在緊急情況下會提前的進行一個避讓，在主路擁堵的情況下還會在原地進行等待。在通過大曲率的匝道時，會自動減緩速度，必要時會進行變道動作，以保證行駛的舒適性和安全性。

　　在高架路上出現長實線時，不可避免的存在擁堵情況，基于高精地圖以及實時感知，選擇最優的車道路線，提高通行效率，從而也避免錯過匝道出口的情況。

　　此外，在通過混亂標線時，因為有高精地圖的加持，IM AD表現得十分穩定，能夠精確的識別新舊標線，并能夠通過云端采集，完成道路信息的更新。

　　在車輛出匝道時，也會提前向右側車道進行并線，變道的過程中發現有其它車輛匯入時，會進行一個非常柔和的避讓，并沒有直接緊急制動，當匯入車輛車速較快時，則會讓它先行通過，這一過程也并非一次完成，而是多次的進行感知、計劃、執行。

　　出匝道后也會進行一個持續的試探動作，并會提前的進行一個并線，盡可能的在紅綠燈路口進行一個排隊操作，而不是插隊的動作。

　　在目前主流的全流程點對點之間的智能駕駛，還是基于高精地圖來實現的，但高精地圖的問題在于覆蓋區域不夠完善，經常會出現短暫的自動駕駛退出的情況。而基于高精地圖的智能駕駛很難實現全場景的覆蓋，以及認知能力的不足，這也是封閉式NOA相對于城區道路的NOA能夠更快推出的原因。

　　智能駕駛要實現技術層面的能力是很容易實現，除了技術部分，更難的是如何在人與車輛的博弈之間，更貼近人為駕駛的使用情況。當智能駕駛在使用的過程中，遇到突發情況時的感知能力，經過處理之后會進行非常激進的執行過程，當系統無法處理的情況會直接人為的接管車輛。

　　這一過程，其實是增加駕駛者的緊張感，并沒有更加的舒心，這也是大家區分智能駕駛好壞的重要指標。

　　智己IM AD采用的是基于視覺感知加上雷達的融合感知解決方案，其整體的成本相對較低，硬件架構的迭代的更新會比較快，并且能夠通過全流程的數據驅動技術進行數據采集，以及擁有Momenta自研算法的加持。

　　在實際的智能駕駛過程中，簡單的常規問題占據90%左右，而剩下的10%的復雜長尾問題就需要依據海量的數據就行回傳，以實現接管率的不斷減少，全場景的覆蓋，這是一個持續的解決問題的過程。

　　智己IM AD在正式量產后，使用了一套信任增強的交互方式，通過「WIFI信號標」的方式進行劃等級。在三格狀態的過程中，則是非常的有信心安全的通過；兩格狀態時，則是需要用戶稍微注意；只有一格狀態時則是隨時可能接管車輛，但遇到緊急情況時而不是進行一個提示接管，是直接進行介入制動。

　　因為再通過提示接管，在時間上是不允許的。這一系統也會持續的對駕駛習慣進行一個學習，增強信心的同時，降低使用的緊張感，以更貼合用戶真實的駕駛風格。

　　此外，在智己IM AD架構中，使用的軍工級高精度慣導，能夠在高精地圖無法定位的時候進行補充定位，提高車輛在城市中的定位精度，以及在實時定位上提供更好的冗余。

　　再加上V2X車端技術，這是提升感知能力更好的補充，這也是解決“鬼探頭”的一個有效補充。再加上高算力Orin芯片和激光雷達，以匹配更高階的自動駕駛所要具備的硬本事，才能將人性化展現得淋漓盡致。

　　在目前智能駕駛的軍備競賽中，廠家若沒有點真本事是無法拋頭露面的，而智己IM AD系統再一次的讓我們看到了除了技術層面的進步，在體驗上同樣能夠做到富有溫度。全程零接管的同時，處理的方式也更加的柔和，更為智能駕駛領域提供了新的思考。

　　未來，在更高階的硬件架構中，處理極端情況的能力也會更強，人與機器的融合也會更加友善，在完全自動駕駛尚未到來之前，這就是智能駕駛最好的盛景！

　　（文：太平洋汽車網 崖雍）