熟能生巧 体验“实习期”的理想城市NOA

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熟能生巧 体验“实习期”的理想城市NOA

人类之所以能成为智慧生物,就是因为有大脑会思考,并通过学习和总结经验,获得解决问题和创新的能力。那么,如果将这些技能赋予给一辆车,会是怎么样呢?理想汽车给出了答案,它会让汽车变得更像真实的人类驾驶员。本次,我们在北京顺义和望京地区体验了理想城市NOA,其表现到底怎么样,简单聊聊。(本次体验的为工程版,驾驶感受不代表OTA后的正式版本)

熟能生巧 体验“实习期”的理想城市NOA

首先,只有搭载AD MAX的车型未来才会拥有城市NOA功能,这也是其物理基础。理想城市NOA不依赖高精地图,而是像人类一样,以视觉感知为主(激光雷达为辅),来判断前方的路况,并配合全车毫米波雷达等感知硬件来探测侧方和后方的路况。说到这,让我想起了马斯克的一句话“人类开车靠的是眼睛,汽车当然也可以”,所以特斯拉的FSD也是基于视觉的,从这点来看,理想与特斯拉的路线基本相同。

扩展阅读:

首搭地平线征程5 理想L8高速NOA稳如老司机

熟能生巧 体验“实习期”的理想城市NOA

第二点,识别万物更重要,这需要机器更像人类一样,拥有不断学习的能力。识别万物的能力对于现阶段的城市NOA、高速NOA以及未来的L3级自动驾驶来说都是关键。以路面上的障碍物来说,石头、遗撒物品、异形车辆,在基于传统模型的系统里是很难判断出来的。另外,还有很多不能用即有模型来判断的情况,比如前方静止的车辆旁站着一个人,传统模型的世界里没有这样的物体标定,很可能即判断不出来车也分辨不出来人,就很危险。而理想城市NOA通过学习来了解世界知识,这就厉害了,当学到的知识越来越多,再复杂的异形障碍物和交通参与者,都能有效分辨出来。

熟能生巧 体验“实习期”的理想城市NOA
熟能生巧 体验“实习期”的理想城市NOA
熟能生巧 体验“实习期”的理想城市NOA

理想城市NOA采用NPN神经先验网络和TIN信号灯网络,以及增强BEV大模型,做到不依赖高精地图,识别万物,规划决策并持续进化。举个简单的例子,通过不断累积行驶数据和学习,NPN神经网络会清楚知道过路口后的车道线是什么方向、有几条,从而使车辆直行或左右转弯通过路口后,能准确的驶入正确的车道线。毕竟它不依赖高精地图,什么都要靠在自己学。

熟能生巧 体验“实习期”的理想城市NOA
熟能生巧 体验“实习期”的理想城市NOA

在路边停车现象较为严重的望京地区,通过不断学习,车辆在路口右拐后会大概率的选择第二条车道,以避开路边停放的车辆。在实际体验中,也是如此的。

避让前方慢速电动车
避让前方慢速电动车
避让前方停放车辆
避让前方停放车辆
复杂路况博弈,避让前车加塞
复杂路况博弈,避让前车加塞
无保护右转
无保护右转
无保护左转
无保护左转
橙色线条为预判其他车辆的形式路线
橙色线条为预判其他车辆的形式路线

从实际的体验来看,理想城市NOA的整体表现更像是刚拿到驾照的实习期司机,在道路情况不复杂的情况下可以轻松面对,甚至有时候会略微压过道路中线避让右侧车辆,表现得游刃有余。在遇到慢车时,可以自动变道超车,遇到前方施工封闭车道时,也能够变道绕行,在躲避障碍物上,理想城市NOA表现得非常明聪,懂得变通。

但在遇到车辆繁多的复杂路况时,理想城市NOA的表现有点儿过于谨慎。举个例子,过路口时我方直行遇到对面左转车辆,左转车辆明显放慢速度在等我们通过,但理想NOA预判对面车辆的路线与我们的行驶路线重合,会强烈自动刹车,正好停到对方车头位置,对方司机一脸疑惑。如果是人类老司机,这种情况可能会备着刹车,看到对方让行后再及时通过。还有一点,在前方不远处的路口已经是红灯的情况下,老司机会收油滑行,但理想城市NOA会让车辆持续加速到道路限速,快到路口时再开始刹车减速,不仅不太舒适,而且也会浪费电。

熟能生巧 体验“实习期”的理想城市NOA

最后说说理想的通勤NOA,系统会记住并学习你上下班的路线,简单路线1周以内即可激活,复杂路线预计2-3周完成训练。完成训练后,车辆靠自己可完成高速+城市NOA的自动领航。对于不赶着上班和着急回家的人来说,能大大降低你的驾驶强度,只需要监控车辆即可。如果你开车性格比较急,还是自己开会更快。另外,当云端积累了更多人的通勤NOA后,会下放该地区的热点区域城市NOA,这时候你的车即便没有此处行驶的学习经验,也能开启此处的城市NOA,当热点区域城市NOA拼凑完整后,整个城市的城市NOA就完成了。

写在最后

理想城市NOA以老司机的标准来看,它还是处于实习期的新手,在路况复杂的情况下,需要注意及时接管车辆。理想城市NOA预计下半年开放通勤NOA,让我们一起期待它的进步吧。

(责编:王子祺)

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      热门评论

      丫杈兄 丫杈兄河南郑州

      牛逼,离现实越来越近了

      06-30 15:21

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