“乘”風(fēng)破浪輕舟智航殺入城市NOA賽道

冷曉陽(yáng)

2022年11月01日 22:34 原創(chuàng) 來(lái)源：汽車之家發(fā)布于:北京

　　 [汽車之家資訊]　　2020年，輕舟智航推出了第一代專注城市復(fù)雜交通場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛解決方案「Driven-by-QCraft」，適應(yīng)于城市公開(kāi)道路上的多種復(fù)雜路況，并可高效部署于多類車型。

　　在過(guò)去兩年多中，「Driven-by-QCraft」快速迭代，持續(xù)升級(jí)，并在今年5月推出了最新一代的車規(guī)級(jí)前裝量產(chǎn)自動(dòng)駕駛方案，助力車企實(shí)現(xiàn)城市NOA方案的全面落地。

☆來(lái)自詩(shī)人李白，輕舟智航自動(dòng)駕駛品牌名稱正式發(fā)布

　　今天，輕舟正式將其自動(dòng)駕駛解決方案「Driven-by-QCraft」命名為「輕舟乘風(fēng)」，它涵蓋車載軟件、車載硬件和數(shù)據(jù)自動(dòng)化閉環(huán)等多個(gè)方面，可以提供輕舟智航最前沿的感知、PNC等能力，為最終用戶帶來(lái)更安全、更便捷、更舒適的體驗(yàn)。

　　「輕舟乘風(fēng)」取自詩(shī)句「長(zhǎng)風(fēng)破浪會(huì)有時(shí)，直掛云帆濟(jì)滄�！埂�這兩句詩(shī)出自唐代詩(shī)人李白的《行路難》，表達(dá)的是一種歷經(jīng)坎坷，但仍然無(wú)比堅(jiān)定的信念，也充分彰顯了輕舟智航的價(jià)值主張：基于數(shù)據(jù)，成于感知，用PNC引領(lǐng)城市NOA；其遠(yuǎn)景則是攜手生態(tài)伙伴，打造使用廣闊使用范圍的自動(dòng)駕駛解決方案。

☆輕舟智航，殺入城市NOA主賽道

　　城市NOA，今年自動(dòng)駕駛市場(chǎng)被提及最多的專業(yè)詞匯，作為專注L4自動(dòng)駕駛的初創(chuàng)公司，輕舟智航看到了其中的商機(jī)，城市NOA需要處理的問(wèn)題和L4面臨的問(wèn)題非常相似，真正做好城市NOA面臨諸多難題：
　　傳感器和計(jì)算需要符合車規(guī)級(jí)，由此帶來(lái)的成本、功耗限制，需要通過(guò)更強(qiáng)的算法框架優(yōu)化和工程化能力來(lái)解決；面對(duì)更廣泛的ODD使用場(chǎng)景，需要通過(guò)更高效的數(shù)據(jù)利用，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)泛化性；

　　針對(duì)城市中各種復(fù)雜的交通參與者互動(dòng)和博弈場(chǎng)景，需要在確保安全性的前提下，更聰明地進(jìn)行預(yù)測(cè)、規(guī)劃和控制，實(shí)現(xiàn)更高行車效率。

　　因此，城市NOA是輔助駕駛的天花板，也是無(wú)人駕駛的入門檻。而依托L4以及robobus積累的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)，輕舟智能針對(duì)上面的難題，帶來(lái)了自己的城市NOA解決方案。

☆一顆激光雷達(dá)的城市NOA是當(dāng)前階段最務(wù)實(shí)的方案？

　　既然從L4轉(zhuǎn)戰(zhàn)L2，那么輕舟智航的L2方案就很有看點(diǎn)，他們的思路很清晰，主要圍繞單激光雷達(dá)+視覺(jué)傳感器展開(kāi)。輕舟智航的年輕工程師們認(rèn)為，相較于純視覺(jué)方案，一顆激光雷達(dá)的城市NOA可在保證安全性的前提下，實(shí)現(xiàn)更多場(chǎng)景，最優(yōu)性價(jià)比。

　　目前，行業(yè)內(nèi)涵蓋多種輔助駕駛配置方案，下至純視覺(jué)、低算力平臺(tái)的低配方案，上至配備激光雷達(dá)，搭載雙NVIDIA DRIVE Orin或雙地平線征程5計(jì)算平臺(tái)的高配方案。

　　在當(dāng)前階段，由于道路上充滿復(fù)雜多樣的障礙物和Corner Case場(chǎng)景，純視覺(jué)方案很難應(yīng)對(duì)中國(guó)的城市NOA需求。而激光雷達(dá)能夠提供精確的3D測(cè)距，可以及時(shí)捕捉準(zhǔn)確物體的位置、形態(tài)、大小、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等信息，便于系統(tǒng)及時(shí)做出更為安全且舒適的規(guī)避動(dòng)作，有效應(yīng)對(duì)多種Corner Case難題。

　　輕舟智航的城市NOA主張是在保證安全性的前提下，實(shí)現(xiàn)高性價(jià)比。同時(shí)，他們也認(rèn)為這是當(dāng)前激光雷達(dá)方案中最務(wù)實(shí)的城市NOA方案，有望更快「上車」，推動(dòng)城市NOA的快速落地�？傮w來(lái)說(shuō)，輕舟智航的城市NOA也屬于輕地圖，重感知的范疇。

　　至于特斯拉的純視覺(jué)路線，可能真的不夠中國(guó)特色。

☆多傳感器融合，輕舟智航帶來(lái)的思路夠新嗎？

　　主流的融合方案包括前融合（數(shù)據(jù)級(jí)融合）、中融合（特征級(jí)融合）和后融合（目標(biāo)級(jí)融合）三種。不同融合方案各有優(yōu)劣，有效的融合結(jié)果才能給下游任務(wù)輸出可靠的信息，為車輛做出安全的預(yù)測(cè)和決策提供保障。

　　前融合可以實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量的融合效果，但對(duì)于不同傳感器的時(shí)間同步性和空間標(biāo)定的要求非�？量獭６笕诤系慕怦钚愿鼜�(qiáng)，但依賴經(jīng)驗(yàn)豐富、工程素養(yǎng)良好的工程人員編寫基于經(jīng)驗(yàn)的規(guī)則，同時(shí)需要大量的仿真、實(shí)車測(cè)試以獲得更廣的覆蓋度，并且可擴(kuò)展性有限，工程投入邊界收益低。

　　輕舟智航的感知算法通過(guò)「前中后穿插融合」，通過(guò)激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、視覺(jué)等多傳感器融合，感知模型可在不同階段充分利用不同傳感器信息，讓不同傳感器優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，可以避免單模信息丟失，實(shí)現(xiàn)更早的多傳感器信息共享，得到更優(yōu)傳感器融合結(jié)果，從而可以更準(zhǔn)確更精細(xì)地感知?jiǎng)屿o態(tài)物體及狀態(tài)信息，避免各類誤檢和漏檢，精度高且魯棒性強(qiáng)。

　　既然說(shuō)到感知，接下來(lái)我們自然而然就應(yīng)該聊到感知方案。就像前段時(shí)間小鵬汽車在科技日上推出的Xnet多相機(jī)、多幀數(shù)據(jù)輸入方案，輕舟智航OmniNet也是類似的方案。

　　以一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可實(shí)現(xiàn)視覺(jué)、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)在BEV（Bird’s Eye View）空間和圖像空間上輸出多任務(wù)結(jié)果。相較傳統(tǒng)方案，OmniNet在實(shí)際應(yīng)用中可節(jié)省2/3的算力資源，并擁有更高的感知融合精度和模型迭代效率，而且可以低成本適配不同廠家的傳感器配置，更輕量、更高效、更靈活地滿足城市NOA的量產(chǎn)需求。

　　輕舟智航此次提出的OmniNet是應(yīng)用于前中融合階段、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)/特征融合的全任務(wù)大模型，也是首個(gè)可在量產(chǎn)計(jì)算平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)時(shí)序多模態(tài)特征融合的大模型。利用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將視覺(jué)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等數(shù)據(jù)通過(guò)前融合和BEV空間特征融合，讓本來(lái)獨(dú)立的各個(gè)計(jì)算任務(wù)通過(guò)共享主干網(wǎng)絡(luò)（backbone）和記憶網(wǎng)絡(luò)（memory network）進(jìn)行高效多任務(wù)統(tǒng)一計(jì)算，最終同時(shí)在圖像空間和BEV空間中輸出不同感知任務(wù)的結(jié)果，為下游的預(yù)測(cè)和規(guī)劃控制模塊提供更豐富的輸出�！　�

☆城市NOA時(shí)代，PNC定高下？

　　PNC，又一個(gè)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的名詞，它的全稱是Planning and Control，在車端涵蓋導(dǎo)航、預(yù)測(cè)、決策、規(guī)劃、控制等核心模塊，以及HMI、環(huán)境感知、地圖定位等支持模塊。

　　PNC的離線模塊可以收集、查詢、測(cè)試數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型，通過(guò)仿真分析模型和算法效果，最后再將模型和算法效果反哺給車端模塊。簡(jiǎn)單的說(shuō)，它就是打磨城市NOA的訓(xùn)練場(chǎng)，在這個(gè)訓(xùn)練場(chǎng)，輕舟智航可以更迅速且精準(zhǔn)的完成對(duì)NOA的基礎(chǔ)功能訓(xùn)練和特殊場(chǎng)景升級(jí)，從新手快速成長(zhǎng)為老司機(jī)。

☆獨(dú)家的時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃

　　通常來(lái)說(shuō)，業(yè)界采用的是「時(shí)空分離規(guī)劃」，也就是把「對(duì)軌跡的規(guī)劃」拆分成兩個(gè)子問(wèn)題，即路徑規(guī)劃（path planning）和速度規(guī)劃（speed planning）。路徑規(guī)劃對(duì)應(yīng)于橫向控制，即方向盤；速度規(guī)劃對(duì)應(yīng)于縱向控制，即剎車或油門，這種決策機(jī)制也就是通常所謂的「橫縱分離」。

「時(shí)空分離規(guī)劃」相當(dāng)于先為車輛「鋪好」一段鐵軌，再在鐵軌上計(jì)算速度。這種方式非常依賴手寫規(guī)則調(diào)整車輛行為，也非常依賴大量路測(cè)來(lái)驗(yàn)證算法。

　　輕舟智航自研「時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃算法」打破了思維定勢(shì)，同時(shí)考慮空間和時(shí)間來(lái)規(guī)劃軌跡，而不是先單獨(dú)求解路徑，在路徑基礎(chǔ)上再求解速度從而形成軌跡。將「橫縱分離」，升級(jí)為「橫縱聯(lián)合」，能直接在x-y-t（即平面和時(shí)間）三個(gè)維度的空間中直接求解最優(yōu)軌跡。

　　同時(shí)考慮空間和時(shí)間的「時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃算法」，也是公認(rèn)的更優(yōu)的規(guī)劃算法，更適合國(guó)內(nèi)復(fù)雜的路況。

　　這種策略讓車輛在行駛時(shí)，能夠比普通駕駛員甚至老司機(jī)「開(kāi)得更好」，特別是在面臨動(dòng)態(tài)障礙物的交互時(shí)，能提前把握最好的時(shí)機(jī)，選出最佳行車軌跡，更流暢地完成車輛間的博弈，并且不會(huì)出現(xiàn)反復(fù)急剎的情況。

　　不僅如此，在多車道行駛時(shí)，車輛還可以通過(guò)判斷前方車流量和車速，靈活地變道選擇更快的路線，而不會(huì)「死板地」跟著前車緩行。更聰明、更靈活，行車效率更高效。

　　因此，采用「時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃」的車輛，可在保證安全性的基礎(chǔ)上，用更短時(shí)間、更舒適的體驗(yàn)，把乘客帶向目的地。而且越是在復(fù)雜的路況環(huán)境中，越能帶來(lái)更為顯著的效率和體感提升。

　　寫在最后：

　　從目前的情況看，輕舟智航已不再單純是一家做Robobus的L4自動(dòng)駕駛公司，更是在快速推進(jìn)自動(dòng)駕駛前裝量產(chǎn)，同時(shí)它也有成為最好的自動(dòng)駕駛解決方案供應(yīng)商的野心。

　　而隨著越來(lái)越多供應(yīng)商入局城市NOA，輕舟智航也面臨的很多挑戰(zhàn)。不可否認(rèn)，L4級(jí)自動(dòng)駕駛積累的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)、PNC、感知融合模型等技術(shù)確實(shí)給了它競(jìng)爭(zhēng)的資本，但更快的被車企認(rèn)可，拿下更多前裝訂單，依然是當(dāng)務(wù)之急。好消息是輕舟智航已經(jīng)拿下了某家車企的訂單，而它的產(chǎn)品也即將亮相，最終能否贏得消費(fèi)者的青睞，也將成為輕舟智航的“期末考試”，我們一起期待吧。（圖/文汽車之家冷曉陽(yáng)）