隨著自動駕駛技術的迅猛發展,各大車企紛紛推出了城市NOA(Navigate on Autopilot)功能,作為展示其智能駕駛技術的一個重要標志。城市NOA作為一種高度集成化的駕駛輔助系統,能夠在復雜的城市環境中自動導航,這不僅展示了車企在自動駕駛領域的技術積累,也預示著未來城市交通的智能化發展趨勢。
據高工智能汽車研究院發布最新數據顯示,2024年1-6月,中國市場(不含進出口)乘用車前裝標配ADAS(含L0級預警、主動安全功能)交付613.85萬輛,同比增長15.51%,前裝搭載率升至63.42%。在高階NOA(L2++)細分市場,今年上半年繼續保持高增長態勢,新車合計標配交付60.82萬輛,同比增長接近兩倍,前裝搭載率超過6%,理想/問界兩個品牌的交付貢獻超過50%。城市NOA作為現階段車企宣傳的重點,有人說它是智駕技術的進步,但也有人說它華而不實,那城市NOA是否可以成為智駕功能的評判標準呢?
什么是城市NOA?
城市NOA,即“城市自動導航駕駛”,是一種高度智能化的駕駛輔助系統,專為應對復雜的城市交通環境而設計。它能夠在城市道路上實現自動導航,包括自動規劃行駛路線、智能變道、識別和響應交通信號燈、自動通過交叉路口、以及避讓行人、非機動車和其他障礙物等功能。城市NOA系統依賴多種核心技術的集成,包括高精度地圖、傳感器融合(如激光雷達、攝像頭和毫米波雷達等)、人工智能和機器學習算法、實時通信技術(如V2X)以及強大的車載計算平臺。
這些技術共同作用,使得城市NOA系統可以在復雜且動態變化的城市交通環境中,實時感知周圍情況,做出智能決策,并執行精確的操作。通過減少駕駛員的操作負擔,城市NOA不僅提升了駕駛的便利性,還提高了行車的安全性,推動了自動駕駛技術在城市中的應用和發展。
城市NOA的技術構成
城市NOA的實現離不開感知、決策和執行這三個關鍵要素。為了讓城市NOA變得更加智能,必須在車輛上安裝雷達、攝像頭等多個感知硬件設備,通過大數據學習等功能讓車輛變得更加智能,城市NOA,更需要諸多技術的支持。
1.高精度地圖技術
高精度地圖是城市NOA的基礎,它可以提供詳細的道路信息,包括車道邊界、交通標志、信號燈位置等。高精度地圖的更新和維護是一個持續的過程,尤其是在城市環境中,任何微小的變化(如道路施工或交通標志變更)都可能影響自動駕駛系統的決策。高精度地圖不僅要求精確度,還要求實時更新能力,以確保自動駕駛系統在動態變化的環境中能夠做出正確的判斷。而隨著越來越多車企在智駕行業的探索,高精度地圖成本高、時效性強等弊端也逐漸顯現,無圖方案成為現階段眾多車企討論的熱點。
2.傳感器融合技術
傳感器是城市NOA感知周圍環境的“眼睛”。通常包括激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、超聲波雷達等多種傳感器。這些傳感器能夠捕捉到車輛周圍的動態和靜態物體信息,包括車輛、行人、道路標志等。傳感器融合技術則是將來自不同傳感器的數據進行整合,形成一個全面、準確的環境感知模型。這種技術能夠彌補單一傳感器的局限性,提升系統對道路、障礙物、行人和其他車輛的感知精度和可靠性,從而支持車輛在各種復雜駕駛場景中做出更安全的決策。
3.人工智能與機器學習技術
在城市復雜的交通環境中,車輛需要不斷學習和適應新的情況,這離不開人工智能和機器學習技術的支持。通過大量的交通數據,自動駕駛系統能夠訓練出有效的決策模型,并在實際駕駛中不斷優化。深度學習算法在識別交通標志、行人、車輛行為預測等方面表現出色。此外,強化學習在決策策略的優化上也起到了至關重要的作用,能夠幫助車輛在復雜環境中做出更加安全的決策。
4.決策與規劃技術
決策與規劃是城市NOA的核心環節。在獲得感知信息后,系統需要根據當前環境和駕駛目標進行決策和路徑規劃。這包括避障、車道選擇、速度控制等多方面的內容。決策規劃技術的復雜性體現在其需要綜合考慮多種因素,如交通法規、道路狀況、其他車輛和行人的行為等。為了確保安全性,決策算法通常會設計多種冗余機制,以應對各種可能的突發情況。
5.車載計算平臺與通信技術
城市NOA需要強大的計算能力來處理大量的傳感器數據、進行實時的環境感知和決策,因此高性能的車載計算平臺至關重要。此外,V2X(Vehicle-to-Everything)通信技術也是城市NOA的一個重要組成部分。通過車與車(V2V)、車與基礎設施(V2I)、車與網絡(V2N)的通信,車輛可以獲得更多的環境信息,如前方的交通狀況、信號燈狀態等,從而優化其駕駛策略,在將來,智駕最前沿也將圍繞V2X技術和大家進行探討,歡迎大家持續關注。
城市NOA的挑戰
盡管城市NOA集成了多項先進技術,但出行不同于其他需求,安全性必須得到保證,復雜的交通環境讓人類駕駛員也難以靈活處理,因此城市NOA在實際應用中仍面臨諸多挑戰,這些挑戰將直接影響其可靠性,甚至會影響到乘客的安全。
1.城市環境的復雜性
城市道路的復雜性遠超高速公路,不僅因為道路結構更加復雜,還因為存在大量不可預測的動態因素,如行人隨意穿行、非機動車突然變道,甚至不按交規行駛等。此外,城市環境中的信號燈、交通標志、道路施工等情況也多變且難以預測,這對城市NOA的感知、決策和執行提出了極高的要求。
2.傳感器的局限性
盡管傳感器融合技術能夠提高環境感知的準確性,但傳感器本身仍存在一定的局限性。例如,激光雷達在惡劣天氣條件下的性能可能會下降,攝像頭在光線不足或過強時也容易失效。而且,傳感器的探測范圍和精度也有一定限制,這使得系統可能無法及時感知到所有的潛在危險。
3.算法的魯棒性
算法的魯棒性是影響城市NOA可靠性的關鍵因素之一。在實際駕駛中,車輛可能會遇到一些未曾遇到過的情況,這時算法的反應能力和適應性至關重要。如果算法在這些情況下表現不佳,可能會導致嚴重的后果。此外,算法的魯棒性還需要在不同的硬件平臺和不同的城市環境中進行廣泛測試,以確保其具有足夠的泛化能力。現階段,端到端的方案被越來越多車企應用,通過端到端,自動駕駛系統夠自行學習、感知并做出決策。
4.數據的時效性與準確性
在城市NOA中,數據的時效性與準確性直接影響決策的有效性。高精度地圖的更新速度、傳感器數據的實時性以及通信數據的傳輸延遲等因素都會對系統的整體性能產生影響。如果某一環節的數據出現延遲或錯誤,可能會導致系統做出錯誤的判斷,從而引發安全問題。
5.法律與倫理挑戰
城市NOA的推廣還面臨一系列法律和倫理問題。例如,當發生交通事故時,責任如何劃分?如果系統在緊急情況下需要做出權衡,應該優先保護車內乘客還是路上行人?這些問題不僅涉及技術層面,還需要社會、法律等多個領域的共同探討和解決。
如何讓城市NOA更具保障?
城市NOA的出現,讓大家看到了自動駕駛落地的曙光,但也有很多人對其安全性和可靠性提出了質疑,為了提高城市NOA的可靠性,車企和軟件供應商在設計和實施過程中采取了多種策略。
1.多冗余設計
在感知、決策和執行層面引入多冗余設計是提高系統可靠性的重要手段。例如,使用多種類型的傳感器互為備份,即使某一傳感器失效,系統仍能繼續正常工作。此外,在決策算法上也引入了多種冗余機制,確保系統在極端情況下仍能做出安全的決策。
2.持續的數據收集與優化
自動駕駛系統的持續優化依賴于大量的真實駕駛數據。通過在全球范圍內部署測試車輛,不斷收集和分析駕駛數據,車企能夠不斷優化算法,提高系統的魯棒性和適應性。與此同時,實時更新高精度地圖和交通信息,確保數據的時效性和準確性,也是可靠性保障的關鍵。
3.全面的仿真測試與實際道路測試
在系統正式上路前,必須經過大量的仿真測試和實際道路測試。仿真測試能夠模擬各種復雜的城市場景,測試系統在不同情況下的反應能力。而實際道路測試則能夠幫助發現仿真測試中難以發現的問題,并驗證系統在真實環境中的性能。通過不斷迭代測試和優化,城市NOA系統的可靠性可以得到有效提升。
4.法規與標準的制定與遵循
隨著城市NOA技術的發展,相關法規和標準的制定也在逐步推進。這些法規和標準為系統的設計和實施提供了明確的指導,有助于提升技術的整體水平。此外,法規的出臺也能夠在一定程度上規范市場,避免低質量產品的出現,保障用戶的安全。如中華人民共和國交通運輸部于2023年11月21日印發的《自動駕駛汽車運輸安全服務指南(試行)》中,就圍繞自動駕駛在城市道路、公路等用于社會機動車通行的各類道路上行駛時的適用范圍、基本原則、應用場景、自動駕駛運輸經營者、運輸車輛、人員配備、安全保障和監督管理等八部分進行了明確規定。
城市NOA的未來發展展望
盡管目前城市NOA仍面臨諸多挑戰,但其發展前景十分廣闊。隨著人工智能、傳感器技術、通信技術的進一步發展,城市NOA的技術水平將不斷提高,可靠性也將得到進一步保障。未來,城市NOA有望成為智慧城市的重要組成部分,為城市交通的智能化、綠色化發展貢獻力量。
1.更高級別的自動駕駛功能
城市NOA目前還處于輔助駕駛階段,未來隨著技術的成熟,城市NOA有可能逐步進化為更高級別的自動駕駛功能,甚至達到完全自動駕駛的水平。屆時,車輛能夠在沒有人類干預的情況下,在復雜的城市環境中自由行駛,這將極大地改變人們的出行方式。如現階段蘿卜快跑在武漢提供的無人出租服務,多次在媒體平臺占據榜首,甚至有人直言“自動駕駛真的來了”。
2.與智慧城市的深度融合
未來,城市NOA將與智慧城市的發展深度融合。通過V2X通信,車輛可以與城市的智能交通系統進行實時互動,從而獲得更豐富的交通信息,并做出更加優化的駕駛決策。此外,智慧城市的基礎設施,如智能交通信號燈、智能停車場等,也將為城市NOA的實現提供有力支持。
3.法律與倫理的規范化
隨著城市NOA的推廣,相關法律和倫理問題也將逐步得到規范和解決。未來,政府、車企、技術提供商和社會各界將共同努力,制定更加完善的法律法規和倫理準則,確保城市NOA的安全性和社會接受度。
結論
城市NOA作為自動駕駛技術在城市環境中的高級應用,代表了智能駕駛技術的一個重要發展方向。其技術構成涵蓋了高精度地圖、傳感器融合、人工智能、決策與規劃、車載計算平臺與通信技術等多個領域。為了提高城市NOA的可靠性,車企和軟件供應商在設計和實施過程中采用了多冗余設計、持續的數據收集與優化、全面的仿真測試與實際道路測試、法規與標準的制定與遵循等多種策略。盡管如此,城市NOA的未來發展仍需依賴技術的進一步突破、法律與倫理的規范化,以及社會各界的共同努力。總的來說,城市NOA的發展前景廣闊,但要實現其廣泛應用并真正改變人們的出行方式,還需克服諸多技術和非技術障礙。隨著時間的推移,城市NOA有望成為智慧城市的重要組成部分,為城市交通的智能化、綠色化發展貢獻力量,同時也為人們的日常生活帶來更多便利和安全。
審核編輯 黃宇
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