熱點評!當智能重卡駕駛座“無人”,駛上東海大橋,是什么感覺?
當測試員小周又一次坐上5G智能重卡的副駕位,車內與他一起的,依舊是那位搭檔了很久的安全員謝師傅。但與此前唯一不同的是,謝師傅并沒有坐在駕駛位上,而是坐到了后排。此刻的5G智能重卡,主駕位上空無一人。
(資料圖片僅供參考)
近日,友道智途智能重卡減員化測試正式進入第二階段,兩車編隊行進,第二輛車以主駕無人的形式正式駛上東海大橋。
“在智能重卡減員化測試第一階段,友道智途在實現1500公里零接管目標之后,我們就相信,二階段的測試肯定是水到渠成了。” 友道智途首席架構師、智駕中心副總經理張顯宏強調,“一階段的1500公里零接管,是連續1500公里零接管,過程中只要安全員動一次方向盤,踩一次剎車,我們這個公里數就要清零,從頭再來。”
緊張的氣氛,只持續了兩天
但即便如此,減員化二階段測試正式啟動,智能重卡上橋那一刻,無論是前方一線駕駛艙內,還是后臺控制中心,空氣的流動仿佛也比平時慢了些許。
“第一次上橋,我們從后臺監控里清楚地看到,包括安全員和測試員在內,兩個人都有些緊張,雖然我們自動駕駛過程中安全員‘零接管’已經是一種工作常態,但車輛以主駕無人的形式駛上東海大橋,還真是國內首次。”張顯宏告訴《上海汽車報》記者,“別說他們,二階段測試開始前幾天,我們后臺控制中心都擠滿了人,雖然心里都知道我們的智能重卡肯定能邁過這道坎,但因為方向盤后面是真的沒人了,就還是免不了緊張、激動而要盯著監控。”
緊張的氣氛僅僅持續了兩天不到,從第三天開始,從監控中很明顯就能看到,駕駛室內的安全員和測試員無論是姿態還是神情越來越放松,后臺控制中心內聚攏起來的工程師也恢復了正常的工作節奏。
邁過了心理上的這道坎,二階段測試工作很快進入了常規熟悉的節奏。截至目前,智能重卡減員化二階段測試已經零接管安全行駛超過了1000公里,并且正在日復一日不斷刷新著新的里程數。
越來越“老司機”的智能重卡
在友道智途智能重卡以兩車編組,第二輛車以主駕無人的形式行駛在東海大橋上的過程中,通過大橋管理方獲知的數據,同一時間段在全長36公里的大橋上行駛的車輛,最多時超過4000輛。
路上車多了,意外情況發生的概率也就大了。據了解,在智能重卡減員化二階段測試過程中,也發生過前面出現維修工程車輛走走停停,并且不斷變道和減速的情況。面對這種突發“考驗”的時候,智能重卡表現出了完全可以媲美“老司機”的操作,車組減速、變道、加速、超車、回歸車道一氣呵成,毫無生澀,尤其是車組里的第二輛車,還是處于“真”無人的駕駛狀態。
“當時,我就在車上。”張顯宏笑著告訴記者。
記者曾經體驗過智能重卡在大橋上的行駛過程,真實場景中,智能重卡不可能一直以(全車隊)編組狀態從頭運行到尾,中間必然會遭遇各種考驗,也不大可能一直會存在五車編隊同時變道的理想空間,所以兩車編組、三車編組,甚至是單車行進都是有可能出現的情況,需要進行靈活的策略組合。“我們結合實際換道空間和交通場景來決策。未來,五輛車可以根據實際路況和場景,通過智能算法靈活、自由拆解編組隊列,在保證安全的條件下提高效率,不斷提速。”張顯宏補充道。
算法升級,安全升級
“比如,我們相鄰左車道有輛大卡車,經過它的時候,智能重卡就會像老司機一樣往右邊離他遠一點進行避讓、偏離、繞行。”張顯宏表示。
據了解,從減員化一階段測試開始,友道智途就不斷對算法、感知和規控(規劃控制)進行迭代升級,一次次降低了智能重卡對路面目標的誤檢率。同時,通過算法層面的升級,車輛行駛過程中的舒適性也得到了進一步提升。
在早已實現厘米級高精度定位的基礎上,友道智途交出了一份“一題多解”的“全冗余系統架構”全新答卷——當某一個點出現風險和故障,其他冗余備份及時無感替補,避免風險。RTK衛星定位、視覺、激光雷達、毫米波雷達,成為這道題目的多個解答,互為補充。智能重卡擁有3×360°(3種不同的傳感器,包括激光、視覺和毫米波,每一種都可實現360°感知)的超遠距離感知能力,為“減員化”測試保駕護航。
而與之相匹配的是友道智途今年自建的、專為高精定位服務的“點云地圖”,讓智能重卡的“視力”從1.5變成了2.0。如果路面要素有變化,比如道路虛實線的改動等,智能重卡基本上當天就能完成地圖的更新迭代。
除了算法上的升級,友道智途還加強了智能重卡的“應急降級”體系。在模擬故障的測試中,友道智途模擬了傳感器故障、智駕系統故障、整車自動轉向故障等各種情況,車輛在行駛過程中,當系統自動檢測到某些異常狀態時,如果智能系統判斷無法在第一時間恢復,智能重卡會先一步主動降速,并通過對路況的智能分析和判斷,自動決策在安全條件下靠邊停車,等于給智能重卡加上了一把環環相扣的保險鎖。
“與減員化二階段測試同步進行的,還有我們正在升級途中的鴻鵠2.5系統。”張顯宏告訴記者,“這次升級不僅會將硬件換成更大算力的計算平臺,感知算法也將迭代成將激光與視覺聯合標注的3D算法,感知的‘強強聯手’將達成‘1+1>2’的效果。同時,我們的規控也將進一步迭代,通過深度學習預測來提升智能重卡的擬人化決策。”
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