自动驾驶技术发展究竟如何,i-VISTA自动驾驶挑战赛告诉你答案 | 图解

姚圣祺
1/ 21 2018年8月24日,中国汽车工程研究院(简称中国汽研)举办了i-VISTA的自动驾驶挑战赛。当前自动驾驶技术发展迅速,不少新车型都不同程度地配备了ADAS高级驾驶辅助功能。那么车企在自动驾驶技术的发展又如何呢?
  • 2018年8月24日,中国汽车工程研究院(简称中国汽研)举办了i-VISTA的自动驾驶挑战赛。当前自动驾驶技术发展迅速,不少新车型都不同程度地配备了ADAS高级驾驶辅助功能。那么车企在自动驾驶技术的发展又如何呢?
  • 什么是i-VISTA? i-VISTA(Intelligent Vehicle Integrated Systems Test Area的缩写)意思是智能汽车集成系统试验区。
  • i-VISTA自动驾驶挑战赛共分为5个部分,它们分别是:AEB自动紧急刹车系统挑战赛、APS自动泊车系统挑战赛、自动驾驶城市交通场景挑战赛、自动驾驶商业化进程挑战赛、自动驾驶创新应用挑战赛。
  • 在技术方案上,大部分参赛队都采用了激光雷达+毫米波雷达+摄像头的传感器方案。参赛队伍使用的传感器基本非常接近,决定自动驾驶性能的关键是在于对物体识别与计算上的算法不同。
  • AEB挑战赛(自动紧急刹车) AEB自动紧急刹车是目前不少车型都配备的功能,这套系统可以在有撞车危险时自动进行刹车,以避免因为驾驶员注意力不集中而引发撞车的事故。
  • AEB自动紧急刹车测试中会有2个障碍物:模拟车辆和模拟行人,它们均是静止不动的。参赛车辆会以10km/h、20km/h、30km/h、40km/h、50km/h的速度驶向模拟车辆。
  • 在模拟行人的测试中,测试速度分别是10km/h、20km/h、30km/h。
  • 根据评分规定,车辆主动制动后到停止,与障碍物之间的距离越近,得分就越高。
  • 撞倒模拟路牌的情况会出现但是并不多见,仅有几次车辆将其撞出,其原因是AEB系统在车速超过60km/h时是会失效的。
  • 大多AEB系统会使用毫米波雷达进行,测速测距的任务,但是毫米波雷达在时速超过60km/h的时候会失效。
  • 有些AEB会使用摄像头来完成测距任务实现刹车,摄像头就像人的眼睛,感知距离短,大概在100米左右,而且摄像头的感光器尺寸和分辨率有限,只能识别较近的物体。 除此之外,摄像头不能精确计算与物体的相对距离,还会受到能见度的影响,简单的理解,人眼无法识别的目标,摄像头也无法识别。
  • APS挑战赛(全自动泊车) APS全自动泊车挑战赛,是将搭载自动泊车功能的车型在特定的场景中完成泊车任务,但是大多需要人工进行换挡、踩油门、踩刹车等动作。此次测试的则是全自动泊车功能,要求功能启动之后,不需要驾驶者进行任何操作。
  • APS挑战赛分为三个部分,分别是垂直车位、斜向车位、平行车位。
  • 车辆必须在规定的3分钟内完全停入车位,且车轮不能压线,车身不能超出规定的范围,有点像考驾照科二的规定,不过这次不需要驾驶员自己完成,全部交给车辆来完成。
  • 全自动泊车其实对传感器的要求不高,主要是超声波传感器和全景摄像头,所以这项技术普及率较高,但是由于每家车企对其的算法调教不同也会出现判断失误或者监测不到的情况。
  • i-VISTA自动驾驶挑战赛的自动驾驶城市交通场景挑战赛是模拟了一条非常贴近我们日常用车场景的赛道,包括14个普通场景和4个复杂场景,其涵盖了十字路口、环岛、弯道等交通场景。
  • 在模拟十字路口场景中,参赛车辆通过其搭载的摄像头,来完成对红绿灯以及路牌的信息收集,并且快速计算器是否制动或者继续行驶。
  • 在这个场景中,右边的三辆车是模拟并线的车辆。参赛车辆在检测到它们之后,主动制动并且停车,待模拟车辆通过之后,在自动前进。
  • 避让行人是日常出行中比较重要的场景。国内的司机普遍没有避让行人的习惯,甚至会跟行人抢行。这个问题可能需要等到自动驾驶普及之后才会得到解决了。 模拟假人在牵引绳的带动下走过斑马线,测试车应及时在斑马线之前停下来等行人通过。
  • 前文提到的4个特殊场景是隧道、驼峰桥、异形十字路口、危险车辆避让。其中隧道的难点在于,里面的信号很差,会导致车辆的GPS失效。在失去高精度定位的帮助之后,车辆只能依靠自身的传感器识别道路。
  • 现在国内的自动驾驶技术到底是什么水平,该项技术能帮助驾驶员完成多少任务?直到现在人们对自动驾驶技术的安全性都还存在多多少少的质疑。这种状态对于自动驾驶的推广和普及是非常不利的,因为自动驾驶的发展需要全社会的支持。 i-VISTA自动驾驶挑战赛是通过比赛的形式不断完善自动驾驶技术中出现的不足,它一方面让消费者们对自动驾驶有了新的认知,另一方面也使企业、院校之间能够加强交流,促进技术的进步和发展。
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