路测传感器:【图】美国路测的特斯拉MODEL Y车发现了新的传感器和设备,来看看是什么

2021/12/18 06:23 · 传感器知识资讯 ·  · 路测传感器:【图】美国路测的特斯拉MODEL Y车发现了新的传感器和设备,来看看是什么已关闭评论
摘要:

路测传感器:【图】美国路测的特斯拉MODELY车发现了新的传感器和设备,来看看是什么这不是第?次在公共道路?看到装有这种设备?特斯拉。早在7月,人们就发现在帕洛阿尔托(PaloAlto)周围行驶着带有类似传感器套件?制造商标牌?ModelS。就像最?发现?ModelY?样,ModelS配备?似乎是LuminarHydraLiDAR装置,并在车辆周围安装些额外?摄像头。特斯拉没有提供有关这

路测传感器:【图】美国路测的特斯拉MODEL Y车发现了新的传感器和设备,来看看是什么

这不是第?次在公共道路?看到装有这种设备?特斯拉。早在7月,人们就发现在帕洛阿尔托(Palo Alto)周围行驶着带有类似传感器套件?制造商标牌?ModelS。就像最?发现?Model Y?样,Model S配备?似乎是Luminar Hydra LiDAR装置,并在车辆周围安装些额外?摄像头。
特斯拉没有提供有关这?目击事件?详细信息,尽管人们猜测当时Model S?装置被用于验证公司车辆中使用?其他传感器。电动汽车社区成员之间?猜测也表明,特斯拉可能正在使用配备设备?Model S为开发像Cybertruck?Semi这样?车辆成像传感器做准备,这两种汽车都可能需要?套精密?传感器先进?驾驶员辅助系统。
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路测传感器:【图】美国路测的特斯拉MODEL Y车发现了新的传感器和设备,来看看是什么  第1张

路测传感器:中国唯一官方无人车路测报告出炉:百度PonyAI丰田位列前三,车型传感器均走向国产化

郭一璞 乾明 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
中国的自动驾驶年度“实力”排名,也发布了。
而且相比加州DMV的报告,衡量标准更苛刻、细节维度更严格,问题描述更细致。
不论是希望了解国内自动驾驶发展现状,还是学习自动驾驶评价标准,都能从这份报告中获得所求。
这就是北京智能车联产业创新中心发布的《北京市自动驾驶车辆道路测试报告(2019年)》。
作为目前中国官方唯一的自动驾驶路测报告,称得上是窥察中国无人车行业发展动向的重要窗口。
截止到2019年底,有13家企业拿到北京道路测试资格,有测试里程的12家。与美国加州车辆管理局(DMV)披露的情况相似,头部企业是路测的主力:百度以累计近90万公里的总测试里程遥遥领先,其次是小马智行的12万公里,丰田以1.1万公里排名第三。
但与DMV报告不同,北京路测报告中虽然重视脱离情况,但并不是报告中评估自动驾驶汽车的唯一标准,还有对自动驾驶汽车的规模化能力、安全测试能力、场景适应能力等方面的考核,相对更注重安全性和全面性。
报告具体内容如何?中国自动驾驶行业的技术和格局,在发生什么样的改变?我们基于报告内容,一一解读。
路测总里程增长577%,百度居首
与国外相比,中国自动驾驶道路测试开展较晚,但发展极为迅速。
截止到2019年年底,北京市已累计开放4个区县的自动驾驶测试道路,共计151条,503.68公里,与2018年相比,分别增长了243.18%和309.50%。
同时,北京还有全国首个自动驾驶测试区域,面积约40平方公里;全国首个车联网(智能网联汽车)与自动驾驶地图应用试点区域等。
从北京道路测试情况来看,截止到2019年底,有13家企业拿到道路测试资格。与2018年的8家企业相比,增长了62.5%,地图厂商(四维图新)与O2O企业(美团)等纷纷入局。
路测车辆达到77辆,路测牌照285张,与2018年相比分别增长了37.5%和408.92%。
增长最迅速的是路测里程。2019年达到88.66万公里,较上一年度增长577%,累计路测里程达到104万公里,相当于围绕赤道跑25圈还要多。
从具体的月份来看,2019年的路测数据每月都在增长,而且路测里程最短的1月份,都超过了2018年全年的路测里程。报告中表示,整个过程安全可控,并未对周边交通环境产生不良影响。
其中,最早发力、并持续投入大量资源的百度,在2019年底路测有效车辆达到52台,完成了75.4万公里的路测里程,累计达到89.39万公里,占整体的85.95%,在各个方面都占据了领先地位。
紧随其后的是小马智行,截止2019年底,有效车辆5台,累计路测里程12.13万公里,整体测试里程与百度相差不少。
从不同地域测试场景的覆盖情况看,百度也是唯一全部覆盖经济技术开发区(R1-RX)、海淀和顺义等各种难度、不同场景路网的企业。
在封闭测试方面,2019年30余家国内外自动驾驶企业、科研团队、行业协会进行了测试,里程超过7.36万公里,累计测试里程14.36万公里。
其中百度依旧领先——首次通过了北京市T4级别能力评估,并获得了北京市首张T4级别道路测试牌照,也是目前唯一一家获得T4级别牌照的测试主体。
根据官方公开信息,T4级能力等级,不仅要求自动驾驶车辆能够准确识别临时交通标志,具备通过隧道、潮汐车道、坡道停车和起步、停车入库等复杂场景的能力,还对自动驾驶的感知、规划和控制能力也提出了更高的要求。
通过T4等级评定,意味着自动驾驶汽车已经初步具备了进入日常道路的能力。北京的自动驾驶道路测试,不仅仅限于自动驾驶载客车,也正在囊括更多类型的无人车。
2019年初次开启路测的美团无人配送车,首次通过了《服务型电动自动行驶轮式车技术规范》要求的测试,并在北京市智能网联汽车示范运行区(首钢园)开展了示范运行测试。
虽然道路测试规模是评价企业自动驾驶技术的重要尺度,但自动驾驶技术的多样性,落地场景的复杂性都决定了,只看路测规模并不能看出自动驾驶行业的发展状况。
哪怕是加入路测过程中脱离情况的考量,亦难说全面。这也是今年DMV脱离报告被业内人士组团吐槽的原因所在。
不过,在北京的这份自动驾驶车辆道路测试报告中,这一问题被解决的不错。基于对规模化能力、安全测试能力、场景适应能力等方面的评估,报告得出结论:产业发展进入“持久战”阶段。
传感器走向国产化,接管原因软件问题居多
除了整体的路测数据,报告中还呈现了不少测试中的细节,也可以反映出目前自动驾驶车辆的问题和现状。
首先,车型方面,车型品牌从6种增加到11种,增加了比亚迪、红旗、东风风光、WEY和雷克萨斯,主要是国产汽车品牌。
而在雷达方面,过去一年,各公司倾向于不再用128线及以上雷达,40线以下雷达成为主流。
硅谷雷达独角兽Velodyne虽依然占据领先地位,但份额已被国产的禾赛、速腾聚创等品牌侵蚀了很大一部分,从80%下降到60%。
另外,相比DMV报告仅评测脱离接管这一数据,北京报告呈现了更多测试细节信息。
比如,自动驾驶车辆的“视野”,能不能在足够提前看清前方的障碍物,决定着能不能有效避免事故。
以身高1米2的的模拟儿童为例,自动驾驶车辆的盲区主要在左右侧,前方盲区较小,绝大多数车辆的盲区在左右2.5米以内。
盲区是自动驾驶车辆近处的认知极限,而远处的认知极限可以达到一二百米。
注意,这里的“认知”值得是自动驾驶车辆稳定认知前方目标物。
比如对于远处的车辆,在京测试的自动驾驶车辆最远可以“看清”150~200米处的车辆,平均“视力”也在百米左右。
而对于成年人,大部分车辆的认知距离在50~100米左右。
模拟身高为1米2的儿童,高度70厘米的锥桶,自动驾驶车辆的认知距离较短,均不过百米。
在实际测试中,出现事故的大多数情况也不是认知的问题,北京全年超13万公里的测试中,总共出现16起事故,平均跑8350公里会发生一次事故。
16起事故中,6起事故为擦碰路边石,6起为刮蹭交通设施,2起为碰撞行道树,2起为碰撞假人设备,主要原因是定位的问题。
软件故障相比硬件故障更多,达到了34次,平均3929公里会发生一次事故。
此外,对于其他的驾驶功能,参与测试的车辆在不同专项测试中的表现也不同。
而绝大多数车型的在不同专项的首次通过率约在60%~80%之间。
因此,测试中也发现了不少问题,主要体现在交规遵守机制不健全、控制精度不高、规划决策不合理、障碍物识别错误的问题上。
超八成脱离都不是AI的锅
引起行业议论的DMV指标脱离接管频率,在北京这份报告里有更清晰的阐释。
在北京的路测中,86%的脱离是人为原因,比如安全员休息、打电话、更换设备、误操作等。
在这种情况下,脱离不等于自动驾驶系统出现问题。
而在剩下14%的脱离情况中,绝大多数都是因为策略缺陷,比如应对社会车辆不规范行驶、行人离测试车辆太近等问题。
因此,这些脱离的记录会成为自动驾驶系统提升的关键数据和经验。
中美无人车报告异同
从这份报告中总结来看,自动驾驶技术和产业发展还远不能一蹴而就,整个行业的发展进入了“持久战”。
无论是资本的支持,还是算法策略、硬件成本、高精地图,各方面还需要一步一步来。
而单纯从路测数据来看,不同自动驾驶企业所处的发展阶段也不同。
从加州的数据来看,Waymo、Cruise、百度等企业路测里程较长,经验较为丰富。
从北京的数据来看,几乎是百度一家独大。两个地方都呈现出了明显的梯队划分。
而在具体的施行路线上,中美各不同,由于国情差异,美式单车智能和中式车路协同两条路线都各自走了出去。
不过即便路线有别,但DMV和北京两份官方报告出炉后,百度无疑成了最大赢家。
在加州,百度以分舵之力在年度路测中超越了Waymo,首次拿下头把交椅。
在北京乃至中国,百度拥有的路测牌照、资源和落地进展,更是其他玩家难以企及的。
这可以说是百度的优势和未来,也可以说是百度2012年开始重金投入研发的得偿所望。
只是当今之势,希望百度领头、百舸争流,加快中国自动驾驶更快发展吧。
造福交通行业,也把便利汇集所有人。
你觉得呢?
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最后,想看报告全文的朋友,可以复制传送门链接查看:
—完—
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路测传感器:【图】美国路测的特斯拉MODEL Y车发现了新的传感器和设备,来看看是什么  第2张

路测传感器:关于百度造车,我们问了100名热心网友4个问题

文 I Chris
一前一后,加州和北京先后发布了 2019 年度自动驾驶路测报告。作为为数不多的衡量各大自动驾驶研发企业技术进展的记分卡,自动驾驶报告一直倍受业内瞩目。
另一方面,对于自动驾驶领域先发阵营的玩家来说,经历了长达数年的迭代与积淀,2019 年也相继走到了商业化应用的关键节点。
百度和 Waymo,分别是中美两地最早进军自动驾驶汽车研发的互联网巨头,在 2019 年年底报告以及商业化落地层面,两家公司显示出了各具特色的差异。
1「报告」之百度 VS Waymo
2 月 27 日,加州车辆管理局(DMV)发布了《2019 年度自动驾驶接管报告》。「报告」显示,百度在 2019 年以 英里的路测里程 6 次接管(0.0055 次/1000 英里)的人为接管频次,超过稳坐三年的传统强手 Waymo 和 Cruise,跃居接管率指标第一位。
从 Waymo 来看,2019 年 Waymo 在累计 英里的路测里程中接管了 110 次,虽然相比 2018 年有所改进,但对比百度可以发现,Waymo 的算法迭代效率方面显得稍微偏弱,但很快我们了解到,这里的偏弱事出有因。
在报告发出后,Waymo 官方推特连发七条进行「申诉」。
根据 Waymo 的说法,目前 Waymo 在加州主要进行工程研发,而不是产品发布工作。工程研发早期的算法有着更低的鲁棒性,这意味着路测过程中更高的人为接管频次。
此外,Waymo 表示其在真实道路场景中的路测主要来自于加州以外的底特律和凤凰城,因此加州自动驾驶路测报告无法全面反映 Waymo 的技术进展。
结合今天北京智能车联产业创新中心对外发布了《北京市自动驾驶车辆道路测试报告(2019年)》来看,Waymo 的「申诉」不无道理。将加州一地作为自动驾驶研发企业的评估确实有失偏颇,以百度为例,包含加州在内,百度在多达 23 座城市同时开展自动驾驶汽车路测工作。
从北京「报告」来看,整个 2019 年,百度在北京跑出了 75.4 万公里,加上在加州的 10.83 万英里(约 17.43 万公里),百度在 2019 年累计跑出了将近 90 万公里的路测里程。环比 2018 年实现了超过 30 倍的增长。
从考虑到百度的商业化重镇均在国内,北京的路测「报告」或许有着更大的参考价值。相比加州,北京智能车联产业创新中心在多个维度制定了更加细化、更加严苛的测试标准。
首先是测试场地的差异。2019年5月,北京市认定了智能汽车与智慧交通(京冀)示范区亦庄基地。这个占地面积 650 亩囊括了高速、城市、乡村场景,覆盖京津冀地区 85% 以上的城市场景。
到 2019 年底,北京一共有 3 个用于自动驾驶汽车路试的封闭试验场地。
此外,到 2019 年底,北京在经济技术开发区、海淀区、顺义区和房山区先后开放了151 条,共 503.68 公里的开放测试道路。
值得一提的是,亦庄基地是中国首个 T1-T5 级别的封闭试验场地。所谓 T1-T5,指的是自动驾驶汽车路测工况的难度,在 T5 场景下,自动驾驶汽车将支持在包括几乎所有公开道路工况下的测试,不过不同的天气工况,例如雨雪雾等不利工况。
与之对应的,2019 年 7 月 1 日,百度 Apollo 的车队经过考试获得了北京市自动驾驶测试管理联席小组颁发的首批五张 T4 测试牌照。
T4 牌照需要通过隧道、学校等区域,应对行人违章通行、施工路段绕行/潮汐车道、可变导向车道、路口左转待转、临时红绿灯等特殊交通标志,在更加复杂的工况下实现自动驾驶。
北京这种涵盖封闭和开放测试场地、依据测试工况的难度来为不同技术能力的企业梯次提供场景的策略,为自动驾驶研发企业提供了更丰富、更有针对性的测试条件,让企业可以更高效地推进算法的迭代。
「报告」显示,在取得 T4 牌照后,百度 Apollo 在北京经济技术开发区进行了 R4 级公开道路(对应 T4 牌照)、近一万公里的自动驾驶汽车测试。
如果你观察得够仔细,会发现除了 R1-R4,百度还进行了 RX 公开道路测试。事实上,RX 是北京和加州最具差异化的测试工况之一。
所谓 RX,指的是 V2X 车路协同测试道路。早在 2017 年,北京就在经济技术开发区建设了支持车路协同的 12 公里道路(7 个路口),到 2019 年年底,北京的车路协同测试道路已经增加到 40 公里(36 个路口)。
从百度的角度来看,2016 年,百度开始布局车路协同的全栈研发,2018 年底开源了 Apollo 车路协同方案,2019 年年底的 Apollo 生态大会上,Apollo 车路协同升级为开放平台对外发布。
也正是在生态大会前后,百度 Apollo自动驾驶业务组进行了组织架构调整,在智能汽车业务部、智驾地图业务部和自动驾驶技术部的基础上新增了智能交通业务组。
智能交通业务组专注交通基础设施智能化升级,包括为城市提供车路协同系统、区域智能信号优化系统等下一代智能交通解决方案。这是一个信号:车路协同业务在百度 Apollo 的重要性正在上升。
作为对比,囿于美国的相关法律法规和基建能力的限制,加州并不具备车路协同的开放测试道路。这也是以 Waymo、Cruise 为首的美国自动驾驶研发企业一直致力于推行单车智能、基于车端单独的感知和决策能力来实现自动驾驶的主要原因。
通过车端和路端感知信息的交互,自动驾驶汽车可以极大地提升感知能力,通过上帝视角检测到车端传感器检测不到的障碍物,提前决策以疏导交通,更高效地利用道路交通资源。
总结来讲,相比加州 DMV,北京智能车联产业创新中心在复杂工况梯次划分(T1-T5)和车路协同方面做了更多工作,这也让北京「报告」变得更有含金量。
对于百度 Apollo 而言,相比加州「报告」中人为干预频次的第一,北京「报告」中的路测车队及里程的第一质量更高,更具参考价值。
2商业化之百度 VS Waymo
Waymo 在前文的申诉中提到了一句话:Waymo 在真实道路场景中的路测主要来自于加州以外的底特律和凤凰城。
亚利桑那州是 Waymo 自动驾驶车队商业化的前沿阵地,其 600 辆规模的自动驾驶车队大部分投放在凤凰城。
早在 2018 年 12 月,Waymo 便在凤凰城推出了 Waymo ONE 自动驾驶打车服务。根据 Waymo 的说法,整个 2019 年,凤凰城有数千名用户使用 Waymo ONE 完成了自动驾驶汽车出行。
此外, Waymo 也在亚特兰大测试自动驾驶卡车服务,基于少数的自动驾驶半挂车为 Google 在当地数据中心的物流运营提供服务。
2019 年,Waymo 在商业化领域的最新进展是通过与 UPS 合作,利用自动驾驶汽车提供无人配送服务。比较遗憾的是,Waymo 没有定制更具商业效益的无人配送车,而是直接基于已有的克莱斯勒 Pacifica 车队,这些车队往返于凤凰城的 UPS 商店、住宅、公司以及附近的 UPS 分拣大楼,完成快递的收集与分发。
而依托于 2017 年 4 月对外发布的 Apollo 开放平台,百度在国内的自动驾驶技术商业化方面走得更快。
从封闭场景下的无人配送车、半封闭园区的无人小巴、开放道路上的 Robotaxi 以及近期在疫情严峻地区上线的无人智能防疫车,百度 Apollo 在货运物流、城际运输、城市环卫、Robotaxi 领域的商业化应用取得了显著进展。
2019 年 9 月 26 日,百度宣布首个面向普通市民的自动驾驶出租车 Robotaxi开始试运营。
首批 45 辆 Robotaxi 车队在长沙全长 135 公里、示范区面积达 70 平方公里的开放路网开启试运营。
10 月 11 日,百度又与河北沧州政府达成合作,Apollo 自动驾驶车队在沧州经济开发区超过 100 公里的测试路段进行规模化载人测试。
与此同时,早在 2018 年年中便启动的百度 Apollo 自动驾驶小巴车阿波龙项目也在持续运行中。截至 2019 年 11 月底,阿波龙已经运行了 + 公里,累计接待了超过 + 人次。
事实上,百度在 2019 年先后与长沙、重庆、保定等超过 10 座城市签订了自动驾驶和智能交通领域的合作,在全球 23 座城市同步推进自动驾驶车队的路测工作。
众所周知,自动驾驶汽车的算法的开发,尤其是感知与决策算法的迭代,高度依赖大规模的路测来覆盖更多的意外场景(Corner Case)。依托 Apollo 开放平台建立起的强大的生态,百度得以全面开花,实现自动驾驶技术在各个细分场景、各个地市的商业化落地运行。
回到文章的开头,作为全球自动驾驶领域第一阵营的选手,Waymo 长期基于单车智能和输出全栈式解决方案路线孜孜以求;而中国自动驾驶市场的排头兵百度,通过向行业输出开放共享的自动驾驶生态,结合中国国情的工程路测迭代路线,在自动驾驶商业化方面走得更快。
百度向左,Waymo 向右,不同的技术路线,不同的商业化逻辑、不同的发展战略。在推动自动驾驶汽车商业化、提升社会生产生活效率上,百度和 Waymo 都在付诸努力与实践。
举报/反馈路测传感器:【图】美国路测的特斯拉MODEL Y车发现了新的传感器和设备,来看看是什么  第3张

路测传感器:车身遍布33个传感器,索尼Vision

索尼在CES上首次亮相的全新电动概念汽车Vision-S令世界震惊,不过索尼表示这款车主要为了展示它的汽车技术,并且体现了公司对未来汽车的展望,但是无意进入汽车市场。
尽管索尼未透露Vision-S的生产计划,但是新车酷炫外形之下的传感技术已经引起了公众广泛的注意,Vision-S的车身遍布了33个传感器,让人感到十分震惊。
事实上,早在2014年,索尼就激发了公众对自动驾驶汽车传感器的兴趣。
据了解,目前所以正在与麦格纳在内的合作伙伴进行该项目的合作,它已经明确表示会在今年对这款电动汽车进行测试,但是尚未透露合适会正式投产这款车。
索尼Vision-S由多家厂商联合打造,其中包括英伟达、黑莓、博世麦格纳等等,打造该电动汽车的平台由索尼和麦格纳共同设计开发。
目前,我们了解到Vision-S的重量达2.35吨,它使用了双电机系统,百公里加速仅需4.8秒,最高时速可达240km/h。其车身使用的33个传感器中,包括雷达、激光雷达和照相机。
几十年来,索尼与汽车工业的联系一直仅限于汽车立体声系统,但从2014年起,它就宣布将为自动驾驶汽车制造"超越人眼"的图像传感器,如今Vision-S即将进行测试,也意味着索尼迈出了非常重要的一大步。

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