大疆車載研究：依靠獨(dú)特技術(shù)路線領(lǐng)先NOA市場

佐思汽研發(fā)布《2024大疆車載自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)分析報(bào)告 暨 汽車新四化每周觀察2024年4月第2期》。

2016年，大疆內(nèi)部的技術(shù)人員就已經(jīng)將一套雙目+視覺融合的定位系統(tǒng)搬入車上并使其成功運(yùn)行起來。大疆在無人機(jī)領(lǐng)域積累的感知、定位、決策、規(guī)劃等技術(shù)，順利遷移到智能駕駛領(lǐng)域。

大疆車載的創(chuàng)始管理團(tuán)隊(duì)也幾乎來自于大疆無人機(jī)項(xiàng)目。項(xiàng)目成立之初，大疆車載團(tuán)隊(duì)成員僅10人左右，主要從大疆當(dāng)時(shí)飛控部門、視覺部門臨時(shí)抽調(diào)各代表人組成。
大疆稱自己是專注于智能機(jī)器人研究的公司，無人機(jī)和自動(dòng)駕駛汽車都是智能機(jī)器人的不同形態(tài)。依靠獨(dú)特技術(shù)路線，大疆在NOA的量產(chǎn)落地上保持領(lǐng)先。據(jù)大疆車載估計(jì)，2025年將有約200萬臺(tái)乘用車搭載大疆車載的智駕系統(tǒng)上路。

持續(xù)優(yōu)化雙目視覺傳感器

大疆的核心技術(shù)之一就是雙目視覺。即使在其他傳感器如GPS失效的情況下，基于雙目相機(jī)的視覺感知，無人機(jī)也可完成懸停、避障、測速等功能。

將雙目視覺技術(shù)應(yīng)用到自動(dòng)駕駛汽車后，大疆車載根據(jù)自動(dòng)駕駛不同等級(jí)的需要，持續(xù)優(yōu)化雙目視覺傳感器。

根據(jù)NOA的需要，大疆車載于2023年推出第二代慣導(dǎo)立體雙目視覺系統(tǒng)，通過加入定制的光學(xué)偏振片來取消整體遮光罩，并通過更優(yōu)異的自標(biāo)定算法取消了剛性連接桿。這使得傳感器的安裝更加簡單，兩顆攝像頭的距離也可以在180毫米到400毫米間靈活配置。取消剛性連接桿是雙目視覺傳感器的巨大進(jìn)步，讓雙目攝像頭的應(yīng)用場景大幅度拓展。

來源：大疆車載

根據(jù)L3級(jí)自動(dòng)駕駛的需要，大疆車載在2024年又推出了激目系統(tǒng)，將激光雷達(dá)、雙目、長焦單目與慣導(dǎo)組合起來。相較于目前市面上普遍的“激光雷達(dá)+前向攝像頭”方案，成本可降低30%~40%，同時(shí)實(shí)現(xiàn)100%性能表現(xiàn)和功能替代。由于做了一體化設(shè)計(jì)，“激目”方案還可以整體內(nèi)置于車艙內(nèi)，降低綜合裝配成本。

“激目”方案能夠進(jìn)一步提升車輛縱向控制安全感。得益于激光雷達(dá)精準(zhǔn)的測距能力、對(duì)光照的魯棒性等特點(diǎn)，“激目”方案在近距離加塞應(yīng)對(duì)，城區(qū)復(fù)雜車流、VRU應(yīng)對(duì)，任意障礙物避障、繞行，夜晚VRU、障礙物避讓等場景下，進(jìn)一步提升智能駕駛系統(tǒng)的安全感和舒適性。

將無人機(jī)技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)采集和仿真

自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)采集的方式有三種， 其中最常用的是車端采集，但有效數(shù)據(jù)占比低，且容易干擾周圍車輛的真實(shí)行為，也無法錄到傳感器盲區(qū)的數(shù)據(jù)。另一種是場端采集，靈活性較差，由于角度歪斜，畫面精度較低，數(shù)據(jù)可靠性不足。

三種自然交通數(shù)據(jù)采集與典型駕駛場景提取方式

根據(jù)亞琛工大的汽車技術(shù)研究機(jī)構(gòu)fka深入研究，和大疆自身近2年的實(shí)踐發(fā)現(xiàn)，無人機(jī)航測采集數(shù)據(jù)具有明顯優(yōu)勢。無人機(jī)采集場景數(shù)據(jù)更為豐富完整，可以不受遮擋，直接采集到目標(biāo)車輛盲區(qū)的所有車輛空中客觀拍攝，可以反映更加真實(shí)且無干擾的人類駕駛行為，更高效采集特定路段、特殊駕駛場景數(shù)據(jù)，如上下匝道、頻繁加塞等。

純視覺自動(dòng)駕駛落地為什么突然加速？

為什么進(jìn)入2024年以來，純視覺技術(shù)方案的落地速度突然加快？答案是大模型。研究顯示，真正的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)想要達(dá)到量產(chǎn)應(yīng)用條件，至少需要經(jīng)過約170億公里的道路驗(yàn)證。原因在于 ，即使現(xiàn)有技術(shù)已經(jīng)能夠應(yīng)對(duì)95%以上的常見駕駛場景，但最后5%的Corner Case依舊有可能會(huì)出現(xiàn)問題。

一般學(xué)習(xí)一個(gè)新的Corner Case需要收集超過一萬的樣本，整個(gè)周期在2周以上。即使一個(gè)團(tuán)隊(duì)擁有100輛自動(dòng)駕駛車輛，24小時(shí)不間斷地進(jìn)行道路測試，積累數(shù)據(jù)所需要的時(shí)間也是以“百年”為單位——這顯然不切實(shí)際。

通過大模型快速進(jìn)行真實(shí)場景還原，并在各種復(fù)雜場景生成Corner case用于模型訓(xùn)練，大模型（譬如盤古大模型）可以讓自動(dòng)駕駛的Corner Case閉環(huán)周期從兩周以上縮短到兩天內(nèi)。
目前，大疆、百度、鑒智、廣汽、特斯拉、曠視等紛紛推出了純視覺自動(dòng)駕駛解決方案，本期周報(bào)對(duì)純視覺自動(dòng)駕駛路線進(jìn)行了總結(jié)分析。