蔚小理已經用上的自動駕駛技術,小米2年後再用,晚不晚?

蔚小理已經用上的自動駕駛技術,小米2年後再用,晚不晚?

羅永浩宣佈將從明天開始,退出所有社交平臺,將再次埋頭創業去了。作為被稱為“行業冥燈”的羅永浩,在屢次跌倒後,都堅強的爬了起來,還能繼續創業,這種精神絕對值得我們敬佩。當然,我們今天說的也是一位一直創業的企業家,而這是他今生的最後一次創業,他就是雷軍,小米汽車是他自述的今生最後一次創業,而這也承載著無數人的期待。最近,小米汽車又有一系列引人關注的專利被公佈出來,結合這些專利,我們可以來一起看看,小米汽車進展到哪一步了?

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從專利能看出來,小米汽車的動力形式不止純電?

這一次的專利曝光依然是圍繞著小米自研的自動駕駛系統而展開的,首先是關於“自動超車方法、裝置、車輛、儲存介質及晶片”。如今,決策規劃演算法是自動駕駛技術框架中的核心技術,其中超車變道演算法是決策規劃演算法的重要組成部分,透過超車變道演算法控制車輛完成自動超車。相關技術中,超車變道演算法主要根據前車速度、前車距離等行車資料,並使用變道加速收益模型來判斷是否執行變道超車。但該判斷方式未考慮車輛型別對變道時機和變道行為的影響,導致同樣的超車變道邏輯難以適用所有型別的車輛,最終導致超車時使用者體驗不佳,甚至無法實現變道超車。

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響應於車輛與前車之間的車距小於預設距離閾值,確定前車的車輛型別和第一車速,根據車輛型別、第一車速、車距和車輛的第二車速,確定車輛的超車決策結果,在超車決策結果小於預設決策閾值的情況下,根據車輛型別、第一車速、車距和第二車速,確定車輛的超車變道軌跡,基於超車變道軌跡,控制車輛執行超車。從而根據車輛型別和相關行車資料,確定車輛當前是否執行自動超車,在透過演算法確定車輛需要進行超車時,透過車輛型別和相關行車資料,生成車輛對應的超車變道軌跡,使車輛根據該超車變道軌跡進行自動超車。將車輛型別作為演算法的必要考慮因素,使車輛能夠基於當前實際情況,準確的執行超車變道過程,給乘客帶來更好的自動駕駛體驗。

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在專利中,再一次提及了車輛的自動駕駛感知硬體,是透過鐳射雷達、毫米波雷達、攝像頭和慣性測量單元等,這些硬體在演算法的統籌下,讓車輛在預設的閾值內完成超車動作,我們還注意到了專利中所說的“車輛500”由內燃機將燃料轉化為機械能,也就是說小米汽車可能會有燃油、增程式和純電等動力形式,但最後專利中提到:車輛500可以為各種型別的行駛工具,例如,轎車、卡車、摩托車、公共汽車、船、飛機、直升飛機、娛樂車、火車等等,本公開實施例不做特別的限定。當然,小米汽車也確實不一定就完全是純電車,多元化的產品策略對於增強品牌的競爭力有著很強作用。

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其實像小米自動超車這種型別的專利,百度阿波羅、廣汽、東風汽車等公司也都有類似的專利,但對於閾值設定的不同,方案的細微不同也能讓它們相互有差異。目前,像特斯拉最新的FSD已經在海外開通了自動超車的功能,國內新勢力蔚小理也都有類似的功能正在落地,自動超車對於L3級自動駕駛來說,可能用處還不大,目前已上路的L3還是以跟車為主,比如賓士。但對於今後L4-L5來說,自動超車功能相當重要。

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百度“養虎成患”?小米汽車將配百度高精地圖

小米的另一項釋出的專利,是關於解決目前自動駕駛領域穩定安全的一個重難點問題——躲避障礙物,專利叫做“路徑規劃方法、裝置、儲存介質及車輛”。

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自動駕駛系統的路由模組基於車輛位置、目的地位置、以及高精地圖規劃車輛需要經過的路段。運動規劃模組根據路由模組輸出的資訊以及感知模組等提供的資訊生成安全舒適的行駛軌跡傳送給車輛控制模組。車輛控制模組根據行駛軌跡控制車輛行駛。對於路段上的障礙物,尤其是高速運動的障礙物,出於安全考量,運動規劃模組採取變道行駛或者減速剎車的策略來規劃行駛路徑以避免車輛與障礙物碰撞。然而這種避障方式導致車輛行駛的平穩性較差。也就是會出現突然的高速閃躲,讓車內乘員始料未及,可能導致危險情況發生。

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之前,我們在上一次的解析文章中提到,小米將採用高精地圖,而這一次的專利中,小米直接表明了將採用百度的高精地圖:自動駕駛車輛採用的路徑規劃方法是百度Apollo EM Motion Planner提供的方法。Apollo的功能架構包括高精地圖模組(HD Map),用於提供高精度地圖資訊。定位模組和感知模組用於提供當前車輛周圍動態環境。預測模組用於提供預測的未來環境資訊。路由模組用於基於專用的路由地圖,輸出車輛在從出發點到目的地的過程中經過的所有路段。運動規劃模組,用於接收所有資訊生成安全舒適的軌跡傳送給車輛控制模組。

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其中,運動規劃模組對於路段上的障礙物,尤其是高速運動的動態障礙物,出於安全考量,運動規劃模組會採取變道行駛或者減速剎車的策略來規劃行駛路徑以避免車輛與障礙物碰撞。然而,由於較大的換道動作、或者由於減速剎車帶來的速度變化過快所導致的大幅度動作會導致車輛行駛很不平穩。例如,急剎車、急劇減速、猛然變道等所帶來的車輛行駛不平穩現象。所以車輛會在探測到障礙物後,用複雜的函式運算確定一個物體的軟邊界,再透過車輛自身位置和後續探測資料,經過其他函式運算確定硬邊界,從而提前規劃躲避路徑,讓躲避障礙物變得更輕鬆,車內駕乘體驗更好。

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但我們看到的,這一次主要針對的是移動障礙物,沒說是卡羅拉、軒逸和雷凌,不要過度聯想……但現在的自動駕駛對於固定的靜止障礙物的識別度並不夠,上一次特斯拉撞飛機,蔚來、小鵬高速上撞故障車,都是靜止物體的鍋,所以也希望更多企業能夠對於解決靜止障礙物的躲避識別,做出更多研究和開發。

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小米的綠波通行,會更順暢?

小米的專利中,還有一點也是我們上一次文章中說中的,關於車路協同的技術。在自動駕駛技術中,城區無人駕駛是一個非常難解決的場景,一是由於城區高精度圖製作成本高,建圖的精度有限,即使構建起來的地圖也只是包含道路相關元素資訊,沒有考慮道路的更多相關動態屬性。二是城區交通複雜,車道線、紅綠燈等規則多變且繁複,同時道路又存在遮擋、磨損等多樣性情況。在這種情況下,瞭解道路元素更豐富的資訊,會有利於無人駕駛城區場景的落地。其中,最重要的就是紅綠燈的問題,雖然現階段對紅綠燈的識別檢測問題已經被廣泛研究,但是尚未有自動獲取每個紅綠燈的倒計時的方法,無法準確的估計城區路口每個紅綠燈的倒計時狀態,進而無法滿足高精度的實時觀測交通狀態,阻礙城市交通網的建立,影響使用者體驗。

蔚小理已經用上的自動駕駛技術,小米2年後再用,晚不晚?

這項專利的實施,先要獲取待計算的交通燈所對應路口的歷史車輛資料,再根據歷史車輛資料,確定至少一個目標車輛的車輛資料,然後基於至少一個目標車輛的車輛資料,確定每個目標車輛在路口的停止時刻和啟動時刻,最後根據每個目標車輛在路口的停止時刻和啟動時刻確定交通燈的紅燈時長。與現有技術相比,透過檢測路口車輛狀況,自動獲取倒計時長,為城市動態高精地圖的每個紅綠燈提供倒計時屬性,進而規劃出合理的速度和路線,提高自動駕駛技術的精度,提升交通效率和乘客的舒適性。這項技術對於落戶在亦莊的小米來說,驗證實現起來較為容易,因為亦莊有著目前國內幾乎最完善的車路協同基礎設施,每個紅綠燈上都有車路協同的接發裝置,百度的阿波羅已經在這裡跑了很長時間了。

蔚小理已經用上的自動駕駛技術,小米2年後再用,晚不晚?

小米的一個個自動駕駛專利密集地被審批、上線,可以看出小米軟體研發速度相當之快,這一次還有關於車道保持、多相機模組配合的專利,我們之後也會再進行解析。

蔚小理已經用上的自動駕駛技術,小米2年後再用,晚不晚?

2022年已經過半了,離雷布斯的新車量產滿打滿算也就還有兩年時間,新勢力們最近搶眼的表現或許會促使小米造車再度提速。這一次我們已經明確看到了,小米汽車將使用百度的高精地圖技術,而百度的親兒子集度,也和小米一樣落戶在了亦莊,兩個實力更強大的新勢力造車企業,會在北京亦莊的土地上展開角逐。

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