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大疆车载研究:依靠独特技术路线领先NOA市场

05/15 11:30
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佐思汽研发布《2024大疆车载自动驾驶业务分析报告 暨 汽车新四化每周观察2024年4月第2期》

2016年,大疆内部的技术人员就已经将一套双目+视觉融合的定位系统搬入车上并使其成功运行起来。大疆在无人机领域积累的感知、定位、决策、规划等技术,顺利迁移到智能驾驶领域。

大疆车载的创始管理团队也几乎来自于大疆无人机项目。项目成立之初,大疆车载团队成员仅10人左右,主要从大疆当时飞控部门、视觉部门临时抽调各代表人组成。
大疆称自己是专注于智能机器人研究的公司,无人机和自动驾驶汽车都是智能机器人的不同形态。依靠独特技术路线,大疆在NOA的量产落地上保持领先。据大疆车载估计,2025年将有约200万台乘用车搭载大疆车载的智驾系统上路。

持续优化双目视觉传感器

大疆的核心技术之一就是双目视觉。即使在其他传感器如GPS失效的情况下,基于双目相机的视觉感知,无人机也可完成悬停、避障、测速等功能。

将双目视觉技术应用到自动驾驶汽车后,大疆车载根据自动驾驶不同等级的需要,持续优化双目视觉传感器。

根据NOA的需要,大疆车载于2023年推出第二代惯导立体双目视觉系统,通过加入定制的光学偏振片来取消整体遮光罩,并通过更优异的自标定算法取消了刚性连接杆。这使得传感器的安装更加简单,两颗摄像头的距离也可以在180毫米到400毫米间灵活配置。取消刚性连接杆是双目视觉传感器的巨大进步,让双目摄像头的应用场景大幅度拓展。

来源:大疆车载

根据L3级自动驾驶的需要,大疆车载在2024年又推出了激目系统,将激光雷达、双目、长焦单目与惯导组合起来。相较于目前市面上普遍的“激光雷达+前向摄像头”方案,成本可降低30%~40%,同时实现100%性能表现和功能替代。由于做了一体化设计,“激目”方案还可以整体内置于车舱内,降低综合装配成本。

“激目”方案能够进一步提升车辆纵向控制安全感。得益于激光雷达精准的测距能力、对光照的鲁棒性等特点,“激目”方案在近距离加塞应对,城区复杂车流、VRU应对,任意障碍物避障、绕行,夜晚VRU、障碍物避让等场景下,进一步提升智能驾驶系统的安全感和舒适性。

将无人机技术应用于数据采集和仿真

自动驾驶数据采集的方式有三种, 其中最常用的是车端采集,但有效数据占比低,且容易干扰周围车辆的真实行为,也无法录到传感器盲区的数据。另一种是场端采集,灵活性较差,由于角度歪斜,画面精度较低,数据可靠性不足。

三种自然交通数据采集与典型驾驶场景提取方式

根据亚琛工大的汽车技术研究机构fka深入研究,和大疆自身近2年的实践发现,无人机航测采集数据具有明显优势。无人机采集场景数据更为丰富完整,可以不受遮挡,直接采集到目标车辆盲区的所有车辆空中客观拍摄,可以反映更加真实且无干扰的人类驾驶行为,更高效采集特定路段、特殊驾驶场景数据,如上下匝道、频繁加塞等。

纯视觉自动驾驶落地为什么突然加速?

为什么进入2024年以来,纯视觉技术方案的落地速度突然加快?答案是大模型。研究显示,真正的自动驾驶系统想要达到量产应用条件,至少需要经过约170亿公里的道路验证。原因在于 ,即使现有技术已经能够应对95%以上的常见驾驶场景,但最后5%的Corner Case依旧有可能会出现问题。

一般学习一个新的Corner Case需要收集超过一万的样本,整个周期在2周以上。即使一个团队拥有100辆自动驾驶车辆,24小时不间断地进行道路测试,积累数据所需要的时间也是以“百年”为单位——这显然不切实际。

通过大模型快速进行真实场景还原,并在各种复杂场景生成Corner case用于模型训练,大模型(譬如盘古大模型)可以让自动驾驶的Corner Case闭环周期从两周以上缩短到两天内。
目前,大疆、百度、鉴智、广汽、特斯拉、旷视等纷纷推出了纯视觉自动驾驶解决方案,本期周报对纯视觉自动驾驶路线进行了总结分析。

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