百度“云骁”无人驾驶车队亮相乌镇

百度“云骁”无人驾驶车队亮相乌镇

“三年小规模商用,五年大规模量产”,这是当初百度成立自动驾驶事业部的时候订下的目标,今年乌镇世界互联网大会期间,记者乘坐百度无人驾驶汽车完成了一段3.16公里的开放城市道路体验,尽管距离不长,但至少也让人看到了一些无人驾驶产业化的希望。

百度无人驾驶汽车的首次路测是在去年12月份,当时一辆经过改装的宝马车搭载百度无人驾驶系统从百度大厦出发,沿着G7京新高速公路,经五环路,最终抵达奥林匹克森林公园,期间最高速度达到了100公里每小时,完成了多种混合道路的测试。

而这次乌镇互联网大会期间的路测,强调全开放城市道路的复杂路况,所瞄准的是L4级自动驾驶。根据美国NHTSA公布的划分标准,智能驾驶可以分为5个级别,L4属于汽车驾驶自动化、智能化程度最高的级别,特点是全程无人工干预的。

百度“云骁”无人驾驶车队亮相乌镇

作为对比,目前大部分主流汽车厂商一般围绕在L2、L3级别,包括特斯拉前不久发布的Autopilot2.0围绕也是在L3级别,随时可能要人工接管汽车,所以当这辆百度无人驾驶汽车宣称达到L4级别的时候,内心其实是有些疑惑的。

那么百度这辆无人驾驶汽车智能化到底能实现到啥程度?坐着安全吗?这车开起来稳不稳?带着种种疑问,记者怀着忐忑的心第一时间在乌镇现场体验了一圈。

以前是一辆车,现在是一个车队

百度“云骁”无人驾驶车队亮相乌镇

以前只是一辆无人驾驶车在孤军奋战,这次终于有了大家庭,百度直接搞了一个名为“云骁”的无人驾驶车队,涂装改成了风格更加统一的白蓝配色,头顶的激光雷达不再像以前那么简陋,让整辆车看起来更加协调。

至于名字,官方给出了一个略显鸡汤的解释:“神以云为驾,骁为良马。通过‘云骁’这样的命名希望无人车:尽管前途荆棘坎坷,但是我们能够勇往直前。”

百度“云骁”无人驾驶车队亮相乌镇

此次百度的“云骁”的无人驾驶车队由三款车型组成,分别为奇瑞EQ、北汽EU260、比亚迪,妥妥的都是我国自主电动车品牌,三款车都搭载了同一种百度无人驾驶方案,只不过在具体的接口调试方面略有差异。

据现场的百度无人驾驶汽车相关工作人员介绍,从他们确定合作的车型到改装完毕,只花了一周多的时间,这其实也从侧面证明了百度这套无人驾驶系统有较强的多车型、跨平台能力,方案更加趋向于标准化,这对于今后商业化来说至关重要。

百度无人驾驶汽车的是怎么工作的?

每辆路测的百度无人车都配有一名“司机”,但是这位司机并不是用于无人车驾驶,而是为了最大程度保证乘客安全的“监督员”,在3.16公里的体验中,按照预设的终点路线,记者分别经历了刹车、倒车、超车、避让等一系列功能。

首先让我们先来还原一下它的工作原理:

1、首先人为操作进入自动驾驶模式,通过车顶上的64线激光雷达和左、中、后三个16线激光雷达,实时绘制高精度地图,采集车辆周围的环境数据。

百度“云骁”无人驾驶车队亮相乌镇

2、自动驾驶汽车自行上路行驶之后,再次扫描周边环境,与地图数据库中的地理信息进行车辆自身定位及四周障碍物检测。

百度“云骁”无人驾驶车队亮相乌镇

3、激光雷达、前视摄像头、毫米波雷达不停探测周边的环境,识别周围地理信息与运动物体,并对之进行标注与追踪。其中激光雷达识别周围的所有环境与物体,摄像头用来识别信号灯和路牌等信息,毫米波雷达则探测与前方物体的距离。

百度“云骁”无人驾驶车队亮相乌镇

4、确定自身和周围车辆与物体的位置,再结合着交通规则,百度汽车大脑就能计算出行驶轨迹,控制车辆前进。

百度“云骁”无人驾驶车队亮相乌镇

无人车最核心的决策部分是百度汽车大脑,包括高精地图、智能感知、智能控制三大能力。它能根据实时感知到的环境信息、高精地图数据,实现对于路径的最优规划,预测车辆、行人的行为和意图,做出合适路况的行车决策。在这个过程中,汽车大脑会不断学习人类的驾驶经验,提升自己的“智商”。

同时,所有雷达和摄像头扫面出的运动物体,都会在和百度汽车大脑相连的iPad上面进行动态呈现,让车内的人更了解周围的路况环境,据车内的工程师说,这些显示的部分未来会逐渐整合到汽车的中控当中。

百度“云骁”无人驾驶车队亮相乌镇

由于所有行为都是精确计算的结果,所以这辆无人驾驶汽车在路上“开的”非常规矩,它体现在匀速巡航时左右车道线的距离一致、红绿灯候车时前后车的固定距离、包括掉头转弯的动作同样是缓慢而有序,

途中,我们遇到了一次三轮车逆行的行为,和大部分驾驶员的应对策略一致,百度无人驾驶系统自动选择了低速避让的处理方式,只不过如果你没观察外部环境的话,每次刹车总是显得有些突然。

总的来说,无论是高速公路还是城市道路,凡是在特定环境路况条件下,百度无人驾驶汽车的表现都称得上是个“优等生”,短暂的体验没有暴漏出什么太大的技术问题,响应速度和决策后的行为方式都很合理。

可真实的情况是,我们很难保证所有的路况是在意料之中的“特定环境路况”,影响无人驾驶产业化进程的因素也不单单只有技术,司机的驾驶习惯、道路基础设施建设、动态变化的路况环境,种种问题综合起来可能带来更多真且复杂的驾驶场景,如何让百度汽车大脑尽可能多的“认识”这些场景是关键。

文杰
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