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江淮汽车:面向特定场景的商用车自动驾驶系统解决方案

盖世直播 谢雨欣 2023-10-27 16:41:14

自动驾驶技术面向商用车特定场景的应用将率先落地,已成共识,头部企业开始聚焦机场场景、港口场景、矿山场景、园区场景等。2023年9月20日,在2023第三届商用车自动驾驶大会上,江淮汽车技术中心智能网联汽车研究院自动驾驶技术高级专家丁钊表示,目前,自动驾驶在商用车领域主要有三个市场——第一个是三个万亿市场,主要是干线物流;第二个是两个千亿市场,包括无人配送业务;第三个是数个百亿市场,比如港口、矿山、机场、园区等。

根据场景特点和业务需求,江淮汽车采用车-路-云协同的系统方案,重点关注车端的融合定位、环境感知、决策规划与控制执行四个方面的技术平台搭建。有了好的技术,还要有合适的商业模式。丁钊称,如果不能实现商用模式闭环,那技术无法长期迭代下去。对此,丁钊分享了江淮汽车的商业模式探索。

江淮汽车:面向特定场景的商用车自动驾驶系统解决方案

丁   钊 | 江淮汽车技术中心智能网联汽车研究院自动驾驶技术高级专家

以下为演讲内容整理:

特定场景的商用车自动驾驶系统解决方案

目前自动驾驶技术将在商用车特定领域进行量产,总体的技术路线已基本达成共识,头部企业也已经开始聚焦机场场景、港口场景、矿山和园区场景等。这些场景有共性的痛点,例如招工难、用工成本高、能耗较大,针对特定场景市场管理难度需求多等,基于此行业上已经有很多技术方案可以解决,主要因为是限定的路线或特定园区,一些不可控因素较少,相对可控,V2X建设投入少。

 

江淮汽车:面向特定场景的商用车自动驾驶系统解决方案

图源:江淮汽车

更重要的是它能实现商业化的闭环,可以促进技术进步,整体来说商用车在特定场景下的落地应用可行性方面没有大障碍。从市场来看,目前自动驾驶商业化在商用车方面有三个市场,第一是三个万亿市场,就包括干线物流。第二是两个千亿市场,其中的无人配送业务市场达到了千亿级别。第三是数百个百亿市场,例如港口、矿山、机场、园区等场景。当前还应先聚焦于数百亿的市场。为什么这样说?实际上要从自动驾驶的路线图谈起。

当前自动驾驶技术落地有三条技术路线,第一条是从商用到民用,对商用车市场来说,运货和运物可以盈利,短期内成本比较高,但因为时间较长,它会产生一些效益来弥补前期的高昂成本,所以后期民营市场还需延后。第二是从载物到载人,从安全角度来说物是有价的,人是无价的,一旦发生交通事故,物可以赔偿,但人很难进行赔偿。第三条是从低速到高速,也可以从安全角度理解,比如发生事故后,低速碰撞产生的危害远小于高速碰撞产生的危害,因此当前阶段应该聚焦于限定场景下的低速载物商用车市场。后期可以在低速场景下进行打磨技术,打磨成熟后再逐步应用到载人的高速场景市场。

根据当前的场景和业务特点,江淮汽车目前采用了车路云协同的系统方案,重点关注车端的技术平台搭建,技术平台涵盖了四个方面,分别是融合定位、环境感知、决策规划与控制执行,基于通用化技术平台,再把技术平台应用于各种车型中,最后把各种车型推向不同的应用场景,在应用场景进行示范应用,进行技术迭代和打磨。

 

江淮汽车:面向特定场景的商用车自动驾驶系统解决方案

图源:江淮汽车

只有好的技术还不行,还要有好的商用模式,如果不能实现商用模式闭环,那技术无法持续迭代下去,尤其是最近两年自动驾驶行业进入寒冬期,很多自动驾驶企业无法实现长期盈利而倒闭。但要说技术不行吗?技术是没有的,主要是因为没有找到好的商业闭环模式实现盈利,目前江淮也在探索这方面的商业模式。

江淮在前期搭建技术平台的研究过程中发现,车辆和场景基本上在时刻变化,每年的场景和需求都不一样。如果针对每个场景和每个车型专门开发平台,会导致包括人员投入在内的高昂研发成本,属于不可控状态。因此通过搭建通用化的技术平台,做好各个车型的适配开发,根据业务场景做简单的适配或者定制化开发,这样每个场景和车型开发工作量就相对少了很多,可以减轻研发成本。目前技术平台已经应用于乘用车、RoboTAXI,环卫、小巴以及物流车,未来将继续拓展延伸到专线和干线物流方面的重卡上去。

我们平台秉承着可升级可裁减和成本可控的理念,有三大特点,第一是看的清,第二是算的动,第三是可成长。看的清是采用了激光雷达+毫米波+视觉的多传感器融合方案,可以根据应用场景以及车辆大小进行数量裁减;算得动是采用华为MDC平台,根据传感器的数量和应用场景复杂度,选取不同型号的MDC平台把它应用于开发过程中。因为我们主要聚焦于应用层软件算法开发,开发过程不能受制于平台制约,一旦进行耦合就很难进行技术迭代,因此采用了Autosar的中间件,用Autosar标准进行软件开发。

可升级、可量产的自动驾驶技术平台

感知系统包含了激光雷达、毫米波和视觉相机。激光雷达采用了80线的主雷达作为主传感器,前向车规级固态雷达,周围有四个补盲激光雷达,这个方案是作为基本的标配方案,基于标配方案会根据车辆大小以及应用场景不同进行激光雷达的数量裁减。目前相机和毫米波雷达方面很多技术手段复用于L2+技术的方案,不仅使用它的技术方案,还沿用了它已有的软件算法,可以减少重复投入,一方面可以保证稳定性,另一方面可以降低研发成本。 

江淮汽车:面向特定场景的商用车自动驾驶系统解决方案

图源:江淮汽车

随着技术进步,为实现平台可量产,毫米雷达可以逐步升级为4D的毫米波雷达,激光雷达逐步升级为全固态的车规级激光雷达。相机从当前500万像素升级为超高清800万相机。对于高精定位单元目前是工规级的导航单元,后期全部升级为车规级的量产双频定位系统,这样会把硬件系统和现有量产车平台保持同一个平台,一方面大大减少样件的采购成本,另一方面可以最大限度获取厂家的技术支持。

华为MDC平台采用了全国产化的芯片,有OS系统和Autosar技术标准,可以实现端到端的性能最优,它不光是一个平台,它涵盖了多个算力版本,可以根据应用场景和传感器数量的不同,来选用不同的型号满足开发需求。MDC还有另外两个好处,它的功能安全和信息安全满足了最严格的国标要求,而且还考虑了预期功能安全。

由于业务场景和车型的多变,要求软件要快速迭代快速升级,如果在前期研究采用其他的类ROS系统,肯定不能满足当前需求。因此在进行软件架构设计过程中采用了基于服务的SOA的软件架构,以此满足当前车型迭代技术平台需求,打造软件平台化。软件中间件选取方面,优先采用了Adaptive Autosar技术标准来满足大数据传输和并行计算要求,支撑智能化软件功能安全和信息安全等软件技术开发。

江淮汽车:面向特定场景的商用车自动驾驶系统解决方案
 

图源:江淮汽车

基于华为MDC平台,江淮自主完成软件架构与接口设计,合作方补充关键技术模块,由江淮汽车完成各软件的集成开发,负责测试验证以及搭载和最后的落地应用,通过落地应用过程中发现软件存在的问题再反馈给合作方,由合作方继续进行迭代优化,实现技术平台与合作方的共同成长和共同升级。

在实车搭载方面,江淮汽车是在国内最早采用MDC平台进行软件开发的主机厂。目前在乘用车和商用车平台上都有所搭载,最早MDC在2019年年底实现乘用车搭载,在道路上已经试运行。2020年5月份前后商用车平台首台MDC卡车开始路试。当前采用的MDC300已无法满足当前的算力需求,所以计划下一步正式升级为MDC510pro这款产品。

数据闭环与迭代系统

再好的技术方案也需要逐步迭代和升级,因此数据迭代系统是不可或缺的。由于车路云协同包括数据传输都需要与车端进行交互,有个核心关键零部件是通信域控制器,江淮自主开发了这款产品。为了满足当前的系统架构更新需求,快速进行软件算法迭代开发,已联合大唐高鸿开发了V2X+5G的通信域控制器,目前已经达到量产状态,在小巴以及物流车上做了小批量的试用。

江淮汽车:面向特定场景的商用车自动驾驶系统解决方案
 

图源:江淮汽车

在数据闭环链路建设方面,目前已经完成了数据闭环链路的搭建,属于技术研究状态,主要服务于算法厂家,在开发算法过程中,算法的迭代升级由厂家应用这套通讯链路进行软件算法的迭代优化。软件算法在完成交付后,可以进行自主的训练和迭代优化,而不是依赖于厂家下一步的操作。这个系统加速了我们的研发进度,减少了整个过程中的人工投入,自动化过程通过采用软件标注或者训练脚本进行实现,效率得到提升。

针对商用车领域江淮搭建了自主云平台,用于规控模块的算法开发,目前已经实施并应用于小巴车和物流车上,下一步准备把系统进一步拓展,完成图像方面以及环境感知方面的算法开发数据闭环。如果商用车想实现量产,需要可靠优质的生态合作伙伴,因此研究过程中也加大了高校院所以及企业的合作,通过开展战略合作、联合实验室建设等来进行相互合作。通过培养供应商,把合作方产生的研究成果、关键零部件和关键技术等应用到量产车型上实现量产。

当前研究进展

目前在一些典型场景上都有覆盖,例如自动驾驶的巴士、环卫和货运。联合大众安徽共同合作,开发自动驾驶小巴用于大众安徽研发中心和合肥一工厂之间的日常摆渡使用,自动驾驶的路线总里程在20公里左右,整个过程完全实现自动驾驶不需要人工接管,这款车也是江淮汽车首次在小巴车领域进行探索和应用。

江淮汽车:面向特定场景的商用车自动驾驶系统解决方案
 

图源:江淮汽车

江淮汽车也在研究自动驾驶环卫,主要探索自动驾驶环卫对车辆底盘和上装的技术需求,因此针对于环卫场景专门设计了加强型底盘以及大电量的动力电池,包括线控底盘也做了专属开发设计。对于上装模块也做了智能化的改进,确保合作方拿到车辆之后能快速的进行部署应用到实际应用场景中去。

最后给大家共享一下江淮汽车在商业模式探索方面的研究成果。传统模式下由自动驾驶服务商提供相关技术到达车辆提供商,车辆提供商再把车辆提供给物流运力提供商,物流公司再把当前车辆运力服务提供给特定场景的应用需求方,这个过程中涉及到什么问题?物流运力提供商是否具备自动驾驶迭代能力,因此我们在探索以下两种模式。

第一种是自动驾驶技术提供商提供相关技术,提供到车辆与运力服务商,车辆与运力服务商再把相关运力和车辆提供到特定场景应用需求商那里,对于车辆运力服务商基本具备了问题搜集、问题整改以及需求分析的能力,可以把问题进一步外包并反馈给自动驾驶提供商进行整改,这样虽然也能实现技术迭代,但迭代速度因为不是专业的技术团队,会导致速度上有所降低。

第二种新模式,车辆提供商提供车辆,物流公司提供相关的后勤保障和正常物流的维护,自动驾驶与运力服务商作为轻资产运营的组织,它用运力结算、资产结算等多种方式和应用需求商提供相关的服务和运力服务,这个过程与传统的通过运费结算模式有区别,目前这种模式还在进行探索。

(以上内容来自江淮汽车技术中心智能网联汽车研究院自动驾驶技术高级专家丁钊于2023年9月20日在2023第三届商用车自动驾驶大会上发表的《面向特定场景的商用车自动驾驶系统解决方案》主题演讲。)

本文地址:https://auto.gasgoo.com/news/202310/27I70367486C109.shtml

 
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