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文远知行公布自动驾驶运营路线图:全新升级自动驾驶方案,建立500辆规模的自动驾驶车队

作者:Dude
2019/03/21 09:59

文远知行公布自动驾驶运营路线图:全新升级自动驾驶方案,建立500辆规模的自动驾驶车队

继去年10月份拿到了雷诺日产三菱联盟领投的A轮融资后,文远知行继续加速自己的运营计划。2020年是文远知行自动驾驶的运营年,这是文远知行从未更改过的目标。

文远知行的CTO李岩认为,从技术储备而言,文远知行已经有足够的信心进行自动驾驶的落地。在2019年的GTC会议,文远知行也对外公布了自己的技术最新进展—— 全新的L4级自动驾驶方案。

他告诉雷锋网新智驾:这是一套预商业化解决方案。换言之,也是一套为运营落地而生的技术方案。同时,李岩也强调:和以往的方案相比,这是一套成本更低、安全性能更加高、更加适合中国路况的自动驾驶解决方案。在GTC上,文远知行也首发了一款新的L4级日产LEAF 2,新车型的加入也是壮大了文远知行的运营队伍。

升级后自动驾驶方案,进化在哪? 

在李岩看来,这次的技术升级对于文远知行而言,具有“里程碑”式的意义。

此次在LEAF 2的车上配置了2颗激光雷达,2颗Velodyne近距雷达、1颗Luminar的固态激光雷达,超过10个相机(包括前视远焦相机、环视相机)、以及5个毫米波雷达。前向的摄像头等效于129线的激光雷达覆盖,侧向有144线的激光雷达覆盖,与之前方案相比,雷达点密度提高了一倍以上。对于在200米半径下这些低于10%的这种反射率的物体,都可以通过激光雷达进行稳定的检测。 

全新的传感器配置也带来了相应的功能升级。

随着传感器的配置发生变化,与之相对应的则是标定方案也发生变化。在全新的标定方式当中,较为独特的是,车头处有一颗激光雷达。李岩告诉雷锋网新智驾:这样的标定方式能够更加适应中国的路况。激光雷达的放低可以更加精准地检测到前方的细小物体、以及在窄路的路口、无保护的右转、低速路到高速路的切换、辅路并入到高速公路等场景中,有效地弥补车辆视觉的盲区。

此外,文远知行也进行了冗余的设置,整个软件的架构得到了全面的升级,车厢内部的走线布局、散热都进行了特殊的处理。传感器本身价格的下降和文远知行软件的进化能够有效地弥补硬件上的缺陷,都是促成本次方案成本压缩的重要原因。

创立两年,文远知行已经完成了自动驾驶技术在3种不同车型上的适配,包括最早的林肯MKZ,后来的广汽传祺GE3,以及新近加入的日产LEAF 2。此次的LEAF 2新车型的上线,和之前的雷诺日产三菱联盟的战略投资有紧密的关系。

日产在硬件以及里程控制上,给文远知行提供了全面的支持,包括刹车、油门、方向盘、换挡等最底层的信息都能够拿到第一手的资料(更多的底层协议)。这种紧密的打通,使得LEAF 2和文选知行的自动驾驶方案形成了深度的整合,接近于原厂的设置。

为了保障运营的安全性能,新升级的L4解决方案,增多了一个Safety co-pilot的系统。Safety co-pilot由原来的remote control(远程控制)升级而成,在紧级的情况之中能够提供一种接管的方法,相当于提供了一个冗余的系统,多一道安全保护措施。

文远知行公布自动驾驶运营路线图:全新升级自动驾驶方案,建立500辆规模的自动驾驶车队

500辆规模的自动驾驶车队 

完成了硬件上的升级之外,文远知行计划完成组建500辆自动驾驶的车队,届时下一代自动驾驶车队使用NVIDIA DRIVE AGX Pegasus平台。

李岩告诉雷锋网新智驾:“车队的投放并不是为了大量地增加营收和获取利润,更多地是把产品进行一个端到端的设计,在运行的过程中能够尽量发现一些漏洞。”

随着车队规模的进一步扩大,测试的路线也更为丰富—— 主要是以生物岛为圆心,在周边附近逐步扩大这个测试的范围,与此同时,测试车辆也在广州不同的区域都进行了路测。 

车队扩大更为长远的意义在于运营能力的落地。据文远知行市场副总裁张力向新智驾透露:文远知行的运营天数已经达到了413天,里程数达到260,000公里,接待人数超过了4000人。(新智驾注:这是截止至3月20日的数据,最新数据请以官方公布数据为准)

在现阶段文远知行的运营规划当中,路线运营的首要因素是安全,倾向选择人车分流的道路。此外,张力也向新智驾表示:在实际的运行过程当中,并不用过多地考虑所谓的MPI,出于安全的考虑多做一些接管也无妨。实际上,运营就是为了验证商业模式的可行型,其中最为关键步骤就是完成从0收入到有收入的变化,也就是自我造血能力的培养。 

张力透露:目前,文远知行也在和广州最大的出租车公司进行洽谈,希望进一步推进自动驾驶的落地。

正式成立两年,文远知行仍在攻克自动驾驶技术上的难关。 在一边攻关的同时,文远知行也在探索如何加速落地的进程,探索如何拥有造血的能力。这次的技术升级进一步压缩了自动驾驶成本,对文远知行而言都是一个重要的开始。

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