AutoX公司自动驾驶试乘体验:“视觉路线”的后发优势

2019-06-24 08:57:09     来源:钛媒体

AutoX公司自动驾驶试乘体验:“视觉路线”的后发优势

几周前,钛媒体收到自动驾驶公司AutoX的试乘邀约,因行程紧凑,打算和对方约定在周日下午。


AutoX公司COO李卓博士礼貌地表示“没问题”之后,又硬核地提醒,“周末路上人和车太少,担心体验不到效果。”


基于这种带有battle性质的邀约方式,我们决定在周一下午参与试乘。


钛媒体试乘体验过的自动驾驶项目有不少,大都是路测团队跑过多次,十分熟悉的固定路线。AutoX给出的选择空间要大的多,可以从公司所在地的南山区深圳湾创新科技园出发,任意选择目的地。


深圳湾创新科技园位于有“宇宙中心”之称的南山区粤海街道办的辖区内,后者以处级单位集聚了中兴、华为、大疆、腾讯、TCL以及地产巨头恒大等重磅企业总部,成为深圳的GDP担当。


这也让南山区交通元素的构成具有城市场景中典型的复杂性,大量的行人、办公写字楼带来的外卖员穿梭、高中小学校聚集以及大量无灯十字路口。而钛媒体在试驾过程中,还遇到了地铁修建这样的施工路况。

AutoX公司自动驾驶试乘体验:“视觉路线”的后发优势

路旁的施工现场


在约20公里的往返路程中,AutoX的自动驾驶车相当流畅地完成了驾驶任务。

AutoX公司自动驾驶试乘体验:“视觉路线”的后发优势

穿梭在城区的自动驾驶“老司机”


据介绍,AutoX的自动驾驶车搭载的是该公司在4月份发布的xUrban自动驾驶系统,这套系统正是面向“中国特色”的城市复杂路况推出。


让钛媒体印象深刻的是,在车辆右转汇入主路时,面对急速驶过的直行车辆,AutoX的自动驾驶车可以像人类老司机一样慢慢往前蹭,为转向一点点争取路权。

AutoX公司自动驾驶试乘体验:“视觉路线”的后发优势

自动驾驶车正在向前“蹭”


前方有一辆慢速行驶的电动车,AutoX的自动驾驶车不是选择变换车道,而是像人类司机一样轻巧地绕行。


除此之外,面对穿梭赶路的外卖配送员、贴身加塞的外部车辆,以及被形状怪异的工程车包围等corner case,AutoX的自动驾驶车都能顺利应对。


在从事自动驾驶研发的公司中,进入城市中心进行路测的并不多。


2019年2月,加州DMV发布2018年60多家在册公司的路测报告,仅有通用Cruise在报告中强调,其测试全部是在加州旧金山城区开展,这里路况复杂,并且必须要考虑行人、汽车和骑自行车的人等不同的交通参与者。通用汽车称:“相比在郊区测试,在城区测试能够取得更快的进展。”


谷歌Waymo在旧金山也仅有少量测试。这或许意味着,AutoX是为数不多在繁华都市中心开展常态化路测的公司。据悉,AutoX的无人车已经在深圳、肇庆、常州、广州、圣荷塞、拉斯维加斯、山景城、桑尼维尔、帕罗奥托、萨拉托加等10个不同城市进行了路测,以积累多样性数据。


6月19日,AutoX获批加州第二张自动驾驶车路试运营牌照(Autonomous Vehicle Pilot Permits),获准向公共乘客提供自动驾驶打车服务。获牌照当天,AutoX推出面向普通民众的RoboTaxi试运营服务,这也是加州史上第一个Robotaxi运营服务。


“运营牌照非常看重技术的安全性和运营能力。”AutoX COO李卓告诉钛媒体。


“视觉路线”的后发优势


xUrban系统的传感器配置带有鲜明的AutoX印记,车顶上方一个颗禾赛科技的40线激光雷达,前向一颗毫米波雷达,除此之外就是覆盖车身的6颗摄像头。


AutoX曾经是少有的坚持摄像头路线的L4级自动驾驶初创公司,在以激光雷达为主要感知器件的氛围中,摄像头路线曾受到质疑。此后,AutoX也在传感器中引入激光雷达,走融合感知路线。


但是肖健雄教授告诉钛媒体,“加了激光雷达,不是因为它很重要,两年前靠摄像头也能演示给投资人看,用激光雷达,只是因为做L4级自动驾驶,有点担心万一出事怎么办。从科学角度,如果你的软件足够好,是不怎么需要激光雷达。”


肖健雄说,xUrban系统虽然引入了毫米波雷达和激光雷达,但主要是看中了后两者的测速能力和测距能力,“我们一直都是Camera first。”


目前,AutoX的神经网络能力可以达到每秒钟处理66帧图像,每秒实时处理3个摄像头,车上装载两个GPU,则可以处理6路摄像头的数据,且已经做到360度的感知融合。


相比于激光雷达,摄像头可以获取更为丰富信息,包括物体特征、纹理等数据。肖健雄举了一个例子,如果一个人站在车旁边,靠车太近,激光雷达就难以分辨,会识别为一团,而摄像头则可以基于特征信息进行识别。


从理论上来说,只要算法和软件足够好,可以基于摄像头挖掘到大量的信息,而激光雷达信息有限,很容易触及天花板。


“激光雷达可以很快把自动驾驶从0做到95,但是从95到100就需要视觉感知,要把摄像头的信息尽可能地榨取。”肖健雄说。


特斯拉CEO马斯克是坚定的视觉派,其在前不久的投资者日上发布FSD(Full self-Driving)计算机,并再一次发出了对激光雷达的嘲讽,“激光雷达是愚蠢的差事,任何依赖激光雷达的公司都是注定要失败。”


马斯克的态度背后,其实是激光雷达的价格高企且性能不够稳定。全球能够达到车规级应用标准的激光雷达,目前只有法雷奥的4线产品Scala,且性能与毫米波雷达相当。


除了马斯克的坚持,百度在6月20日的计算机视觉顶级大会CVPR,也发布了纯视觉的L4级自动驾驶解决方案,这家长期以激光雷达为基础构建感知技术的公司,也开始补齐视觉感知这一环。


而当前受到车企追捧的L3自动驾驶方案,也以视觉派占据上风,激光雷达、高精地图等此前被认为不可或缺的感知技术都开始动摇。在量产和落地的压力下,自动驾驶技术正在走向成本节约路线,而以视觉感知技术起家的公司似乎开始重获话语权。

注:文章内的所有配图皆为网络转载图片,侵权即删!

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