【有车以后 话题】说到自动驾驶|自学成才,自己开车?现在的车太牛了,感觉换车势在必行

【有车以后话题】说到自动驾驶 , 大家都知道它是个“不靠谱”的技术 , 目前还有着很多局限 , 车企的任务就是不断完善相关技术 , 使之更靠谱 。 2021年 , 我们终于能教自己的车开车 。
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人教车开车?听着有点拗口 , 其实上它由最新的记忆泊车功能实现 。 记忆泊车和自动泊车有啥差别?我们来一探究竟 。
记忆泊车的原理
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威马W6实现了停车场内无人自主学习泊车功能(HAVP) , 小鹏通过OTA更新让P7实现了停车场内记忆泊车(VPA) , 还有很多车企也即将会推出类似的功能 , 记忆泊车可谓是2021年的风潮 。
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所谓的记忆泊车 , 就是让驾驶员在停车场内教一遍车辆如何泊车入库 。 车辆学会以后 , 再次进入停车场 , 汽车就会自己开到车位里 , 全程不需要驾驶员进行任何操作 。 简单来说记忆泊车分为“教学、学习、复现”三个阶段 。
已经有自动泊车了 , 还需不需要记忆泊车?当然需要 , 大部分上班族其实停车花费的时间就很长 , 记忆泊车能把这部分时间解放出来 , 你到停车场门口就下车 , 接下来的动作就由车辆自己完成了 , 这才是真正的自动驾驶 。
中国技术有多牛?
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早在2017年 , 戴姆勒和博世就研发出了L4级的无人自主泊车功能 , 只不过停车场需要每间隔3个停车位就要安装一个激光雷达 , 成本太高了 。 特斯拉的FSD有智能召唤功能 , 不需要特定的停车场 , 依靠GPS , 车子可召唤至跟前 , 局限是地下车库的GPS信号很弱 。
中国车企能人所不能 , 开发出了记忆泊车功能 , 从技术上来看 , 记忆泊车本质上是利用传感器和摄像头对停车场进行“扫描” , 数据传回“大脑”进行停车场建模 , 开了“地图” , 就能轻松找到“位置” 。
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在停车场内 , 有许多规律可循的场景 , 例如规则的车位线、停放整齐的车辆 , 除露天停车场外 , 还拥有承重柱、墙面等特征物体 。 这些东西是不变 , 计算设备能够一帧一帧拼接出整个感知过程的语义特征图 。 同时 , 依靠轮速计推断车辆位置 , 最终能够画出一张车辆运行的地图 。
【有车以后 话题】说到自动驾驶|自学成才,自己开车?现在的车太牛了,感觉换车势在必行】小鹏和威马两车企的技术路线又有所不同 , 小鹏更注重视觉感知 , 威马更注重传感器融合 。
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小鹏P7在记忆泊车过程中 , 会开启车身全部摄像头 , 包括4个环视摄像头和10个高感知摄像头 。 环视摄像头与高感知摄像头的配合 , 二者配合能够对整个环境进行更精准的建模 。
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威马W6也调用了全部传感器 , 包括1个驾驶行为检测摄像头、2个前视摄像头、4个环视摄像头、5个毫米波雷达和12个超声波雷达 。 其中 , 覆盖在全车四周的6枚摄像头负责以视觉成像形式 , 帮助车辆感知路况和周身环境 。 毫米波雷达和超声波雷达在雨、雾、雪天气下表现优秀 , 露天停车场环境能够发挥出良好的性能 。
值得一提的是 , 小鹏在“看”的过程中就顺便把图建成了 , 完全依靠小鹏搭载的英伟达Xavier自动驾驶芯片 , 算力能够达到30TOPS 。 威马则是看的时候先记下所有的感知数据 , 上传到百度Apollo云端服务器 , 它的云端算力最高能达到100万TOPS级别 , 为所有威马W6提供云端算力 。