蔚来、小鹏、理想自动驾驶能力的纵向演进与横向比较
随着“智能化”浪潮的到来,国内外各大车企开始了自动驾驶领域的军备竞赛;国内造车新势力如蔚来、小鹏、理想等都在摩拳擦掌、各展神通,只为到2025年之前能够获得自动驾驶赛道的一张入门券;
一、自动驾驶系统纵向演进路径
1. 蔚来-自动驾驶系统纵向演进路径
2017年12月,在蔚来日“NIO Day”首次发布了驾驶辅助系统NIO Pilot; 2019年6月,车机系统NIO OS通过OTA升级到NIO OS 2.0.0版本,NIO Pilot系统完成首次重大升级,新增了7项功能,包括高速自动辅助驾驶、拥堵自动辅助驾驶、转向灯控制变道、道路交通标识识别、车道保持功能、前侧来车预警、自动泊车辅助系统;
2020年2月,车机系统NIO OS升级到2.5.0版本,NIO Pilot系统新增自动紧急制动(行人及自行车)、超车辅助以及车道内避让功能;
2020年10月,车机系统NIO OS升级到2.7.0版本,NIO Pilot系统加入了高精地图的使用,新增了自动辅助导航驾驶功能(NOA);在后方横穿车辆预警功能的基础上,增加了主动制动功能;将驾驶员疲劳监测功能进行了升级,新增了摄像头对对驾驶员面部、眼部以及头部姿态特征的识别信息,通过多种信息进行综合判定;
2021年1月,车机系统NIO OS升级到2.9.0版本,NIO Pilot系统新增视觉融合全自动泊车、车辆近距离召唤;对NOA功能进行优化:增强了该功能在主动变道与汇入/驶离主路场景下的稳定性;
2021年1月,在蔚来日“NIO Day”发布了自动驾驶系统NAD,包含NIO Aquila蔚来超感系统和NIO Adam蔚来超算平台;并且将逐步实现覆盖高速、城区、泊车等全场景下的点到点的自动驾驶功能体验。
小鹏-自动驾驶系统纵向演进路径
2019年1月,首次向小鹏G3用户推送OTA升级,升级的Xpilot2.0系统新增了车辆钥匙召唤功能;优化了自动泊车功能:自动泊车将适配更多场景,支持带有阴影的停车位,地锁识别更加精准; 2019年6月,通过OTA向小鹏G3用户推送Xmart OS 1.4版本,升级完成后的小鹏G3将具备ICA智能巡航辅助功能(60km/h以上LCC车道居中辅助);
2019年7月,通过OTA向G3用户推送了Xmart OS 1.5版本,升级完成后的小鹏G3将具备自动变道辅助、交通拥堵辅助等驾驶辅助功能;
2020年第二季度:XPILOT 3.0硬件系统在小鹏P7上实现搭载应用; 2020年第四季度:XPILOT 3.0的基础功能完成交付,即通过OTA开放ACC/LCC/ALC等功能; 2021年第一季度:通过OTA向P7用户推送了Xmart OS 2.5.0版本,通过这次升级,搭载XPILOT 3.0系统的小鹏P7具备了高速道路-NGP自动导航辅助驾驶功能; 2021年6月:开始了Xmart OS 2.6.0版本的公测,通过这次升级,Xpilot3.0系统新增停车场记忆泊车、智能远光灯以及驾驶员状态监测;同时对NGP自动导航辅助驾驶功以及车道居中功能进行了优化;
Xpilot 3.5增加了城市场景NGP功能,并对停车记忆泊车功能进行了优化 计划于2021年第四季度开始向用户交付小鹏P5, Xpilot3.5系统中的城市场景NGP功能将于年底开始内部用户测试,并于2022年初通过OTA提供给用户;
理想车型开发与自动驾驶系统纵向演进路径
理想汽车的自动驾驶研发进展与蔚来、小鹏这两家相比稍微靠后一些,但自从2020年7月公司赴美IPO,以及9月原伟世通首席架构师王凯加入理想后,理想汽车明显加快了自动驾驶领域的研发步伐;
注:√ 有此配置,×无此配置
摄像头方面-增加了侧视和后视ADS摄像头;但是ADS前视却由3个摄像头变成了2个摄像头; 注:原因推测-NAD系统采用ADS前视摄像头*2+侧前视摄像头(瞭望塔式布局)*2+前置激光雷达*1,完全能够覆盖到NIOpilot系统采用三目摄像头情况下的视野探测范围;
激光雷达-增加了一个前置激光雷达 新增C-V2X通讯模块;
NIO Pilot 传感器配置(图片来源:蔚来官网)
52°中距离摄像头:主要用于一般性道路状况监测 28°长焦远距离摄像头:探测远距离目标和红绿灯 150°广视角近距离摄像头:探测车身侧面和短距离插队的车辆
三目摄像头功能实现(图片来源–蔚来官网)
毫米波雷达功能实现(图片来源–蔚来官网)
蔚来超感系统(图片来源–蔚来官网)
类型:双轴旋转镜扫描式混合固态激光雷达 探测距离:250m@10%反射率 FOV(H&V):120°*30° 角分辨率(H&V):0.06°*0.06° 激光波长:1550nm
7颗ADS摄像头(8MP):前视*2(前风挡)+ 侧前视*2(车顶前部两侧)+ 侧后视*2(翼子板) + 后视*1(车顶后部居中)
ADS摄像头布置位置示意图
减小盲区:在城市场景下,传感器视线很容易被绿化带和车辆遮挡,相较于安装在 B 柱和后视镜的摄像头,部署在车顶的高位侧前摄像头,能够减小盲区; 作为前向视觉冗余:布置在车顶高位侧前摄像头,因位置高,故视野广,提高了前向视觉的冗余度。即使前向主摄像头不工作,依靠两个高位侧前摄像头,仍然可以实现前向视觉的完整感知。
蔚来ET7侧前视摄像头(图片来源-蔚来官网)
2. 小鹏 - 自动驾驶系统感知解决方案
注:√有此配置,N/A 不适用,— unknown
ADS摄像头:前视摄像头由单目升级成三目摄像头+1颗前置单目摄像头,增加侧视(4颗)和后视(1颗)共5颗摄像头 增加了1颗驾驶员监控摄像头 毫米波雷达:新增了两颗后置角雷达 新增了高精地图的应用
ADS摄像头:前视中去掉了1颗前置单目摄像头 注:原因推测- Xpilot3.5 系统中在车辆前部布置有两颗激光雷达,完全可替代之前的单目摄像头,起到感知冗余的作用。 激光雷达:新增了2颗前置激光雷达
注:紫色圆圈-前置中距毫米波雷达*1,橙色圆圈-后置近距毫米波雷达*1,绿色圆圈-环视摄像头*4,蓝色圆圈-前置主摄像头*1,红色圆圈-超声波雷达*12。
中距离雷达:拥有广角/窄角两种探测角度,探测距离分别为:100米和160米;布置于前保险杠中间位置,主要用于前方目标物的探测与追踪。
近距离雷达:探测距离0.36~80m;布置于后保险杠两侧,主要用于车身两侧后方障碍物的探测
感知传感器:ADS摄像头*9+环视摄像头*4+毫米波雷达*5+超声波雷达*12+DMS摄像头*1
9颗ADS摄像头:前置三目(前风挡)+前置单目(前风挡)+侧前视*2(后视镜底座)+侧后视*2(翼子板)+后视*1(牌照板上部)
长距离窄视角摄像头(28°):主要用于前向移动物体探测,如自动紧急制动,自适应巡航,前向碰撞预警
性能参数:探测距离150m以上,分辨率-1828*948,像素-2MP,帧率-15fps
中距离主摄像头(52°):主要用于交通信号灯识别、车道识别以及前方移动物体的探测, 如 交通信号灯探测,自动紧急制动,自适应巡航,前向碰撞预警,车道偏离预警
性能参数:像素-2MP,帧率-60fps
短距离广视角摄像头(100°):主要用于防加塞、雨量探测以及交通信号灯识别
性能参数:像素-2MP,帧率-60fps
作用:作为前置三目摄像头感知失效情况下的感知冗余传感器
类型:双棱镜扫描式混合固态激光雷达 探测距离:150m@10%反射率) FOV(H&V):120°*30° 角分辨率(H&V):0.16°*0.2° 激光波长:905nm
b.8颗ADS摄像头:前视*3(前风挡,2MP像素)+ 侧前视*2(后视镜底座)+ 侧前视*2(翼子板)+ 后视*1(牌照板上部)
小鹏P5 – ADS摄像头布置位置示意图
3. 理想-自动驾驶系统感知解决方案
注:√有此配置 ,N/A 不适用,— unknown,(E)据推测
b.增加了毫米波雷达数量:新增加了4个角雷达
注:上图可以看到前风挡位置有3颗摄像头:a. 上方的2颗中只有②为ADS摄像头,即用于行驶过程中的驾驶辅助摄像头;b. 另外1颗摄像头①为数据采集与收集摄像头,专门用于收集道路信息和驾驶场景等数据信息,便于后续对相关算法的训练与优化;c. 最下方的③摄像头为行车记录仪摄像头;
2)2021款理想One – 感知系统
重点传感器介绍:
a. 前置单目摄像头:8MP像素,水平视角120°,探测距离200m
3)理想X01 - 感知系统
感知系统配置:激光雷达*1+ADS摄像头*8(E)+环视摄像头*4+毫米波雷达*5(E)+超声波雷达*12+DMS摄像头*1
三、自动驾驶系统 - 计算平台
附表2. 三家造车新势力自动驾驶系统计算平台对比
1.蔚来 – 自动驾驶系统计算平台
a. EyeQ4性能参数:算力-2.5 TOPS,功耗-3W,响应时间-20ms,制程工艺-28nm,芯片类型-ASIC
b. S32V 性能参数:算力-9200 DMIPS,处理器-4核64位CPU Arm®Cortex®-A53 1GHZ ,4核32位CPUArm®Cortex®-M4 133MHZ
4*高性能专用芯片:2颗主控芯片+1颗冗余备份芯片+1颗群体智能与个性训练专用芯片
—— 2主控芯片:实现NAD算法的全栈运算,包含多方案相互校验感知,多源的高精度定位,多模态的预测与决策;充足的算力确保NAD系统能够游刃有余地去处理复杂交通场景;
—— 1冗余备份芯片:任何一个主芯片失效,NAD都可以确保安全
—— 1群体智能与个性训练专用芯片:可以加快NAD的进化进度,同时又可以针对每个用户的用车环境进行个性化的本地训练,提升每位用户的自动驾驶体验;
超级图像处理流水线:超高带宽的图像接口,ISP每秒可处理64亿像素 超高骨干数据网络:将所有传感器和车辆系统的信号输入实时无损地分配到每一算力核心
2.小鹏–自动驾驶系统计算平台
1)XPilot 2.5 自动驾驶计算平台
硬件:采用 Mobileye的EyeQ4 模块
2)Xpilot 3.0自动驾驶计算平台
Xpilot3.0 计算平台:英伟达Xavier SoC+ 英飞凌Aurix MCU
b.英飞凌Aurix MCU:(RISC处理器核心、微控制器和DSP整合在一个MCU)
通过下面的Xpilot3.0系统的软件堆栈可以看出:
自研部分包括:XPU的平台软件(Xpilot系统架构)以及Xpilot 系统应用层软件:包括OTA、诊断服务、虚拟化、摄像头服务、CAN服务、自动驾驶应用(感知、定位、预测、路径规划等)等
Xpilot 3.0系统软件堆栈(图片来源–小鹏)
3.理想–自动驾驶系统计算平台
1)2020款理想One搭载的自动驾驶计算平台
图像感知处理模块:采用Mobileye EyeQ4芯片
控制决策模块:由易航智能研发
2)2021款理想One搭载的自动驾驶计算平台
处理芯片:地平线征程3*2
3)理想X01搭载的自动驾驶计算平台
硬件:
自动驾驶域控制器:德赛西威
主控芯片:SP控制器芯片-英伟达Orin-x
操作系统:理想X01将搭载其自研的实时操作系统Li OS
Li OS基于Linux内核深度定制开发,定制开发的部分包括:a. 内核的文件系统、IO系统和Boot引导等核心部分; b. 与其它应用层通讯的中间件部分;应用层部分则选择与战略供应商合作开发;
四、自动驾驶系统 – 功能实现
3)NAD系统会在NIO Pilot系统的基础上,新增一些基于场景的、集成式的高阶自动驾驶类功能:换电站自动泊车,NAD低速及泊车自动驾驶等功能
注:带“*”的功能,属于选配装置,后期订阅付费后可通过OTA升级获取
1)Xpilot 3.0相比Xpilot 2.5:
2)Xpilot 3.5相比Xpilot 3.0:
稳定性提升:可更好地解决黑夜、逆光、弱光、隧道明暗交替等疑难场景; 新增城市场景NGP-自动导航辅助驾驶功能 提升停车记忆泊车功能体验:在停车场更好应对出入库车辆、对向来车、行人穿梭、连续直角弯等复杂场景
3. 理想–自动驾驶系统功能实现
理想-自动驾驶系统实现的功能对比
1)2020款理想One:主要是实现L2级驾驶辅助功能,在L2+高级别驾驶辅助功能上有所欠缺;
b. 前向传感器的感知能力具有一定的局限性
结语
1. 从三家造车新势力的自动驾驶研发规划及自研布局来看,他们的战略布局方向较为一致,均是想要打造全栈自研的自动驾驶能力;因为未来车型的硬件将会趋同,企业的软件能力或者说软硬件一体化能力将是其核心壁垒;
2. 在未来高阶自动驾驶的感知解决方案上,三家造车新势力均将采取激光雷达+毫米波雷达+摄像头多种传感器冗余感知的“强感知”路线;但自动驾驶技术的进化,除了要软硬结合外,数据更是关键,只有不断积累中国复杂路况下的本土用户数据,持续优化软件算法,才能打造出差异化的自动驾驶体验;中国本土企业更了解中国特色的道路场景,中国用户的驾驶习惯,所以有机会能更先一步迭代出在中国场景下体验更好的自动驾驶技术;比如适用中国道路下的一些特色功能:加塞预警、夜间超车提醒、大货车规避等;
4. 在量产车型的功能实现方面,更加注重用户具体使用场景的落地;从用户场景出发,逐步实现停车、高速、城区三大场景下点到点的自动驾驶;
5. 当前自动驾驶技术处于不断迭代发展的阶段,OTA可以实现车辆软件快速迭代,进而能够持续为已经交付给用户的车辆增加新的功能或优化现有功能;但新功能的OTA也是跟硬件强相关的,如果硬件不支持,单靠软件照样无法实现。但现在量产车型上安装的硬件大都还无法做到一步到位,OEM只能凭各自的实力尽力而为-“能向前兼容,尽量向前兼容”。
备注:
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