发布网友 发布时间:2023-07-15 08:32
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热心网友 时间:2024-11-02 22:21
基于当前智能辅助驾驶发展越来越成熟,智能辅助驾驶已经不只适用于有标识线的路段,甚至很多时候智能辅助驾驶有了“人的意识”,而这一切也源于Ai大数据支持。
近日,教授有幸在北京体验了理想L9城市NOA功能,此次试乘从理想北京顺义研发总部出发,前往望京昆泰酒店,途中经过77个路口,包括11个右转路口,10个左转路口,5个无保护左转。
原本教授,并不知道北京望京路段是有多复杂,而通过此次试驾则真正体会到理想为什么会选择这条线路,因为有这么一句话“搞定望京就等于搞定北京”,毕竟望京又是北京路况最复杂的街道路段之一,而此次试驾共计分为两个阶段,第一段是模拟理想员工回家路线;第二段是挑战地狱级路段(望京)。
要了解理想NOA的强大之处,想必是要先了解这套技术的逻辑。据理想汽车介绍,城市NOA功能主要基于NPN神经先验网络,借助云端大模型对复杂的路口特征的提取,来强化车端对物体的识别,所以车辆可以做到不依赖高精地图实现智能领航辅助,简单来说,就是车辆不断通过实时地图模型更新,满足车型提前预判。
其次,理想NOA还能不断通过学习驾驶者的驾驶习惯,模拟出车辆遇到不同情况,驾驶者将会做出怎样的应对方式,让城市NOA在保证安全、符合交规的前提下实现更像人类驾驶员的决策和规划。当然,Ai的逻辑就是通过数据的叠加,以及算法让其做出更多可能性操作。
所以当车辆面对路口信号灯变化下,理想NOA也能通过大数据算法进行判定,面对不同信号灯时车辆应该提前走哪条路并且看哪个信号灯,例如直行为红灯,左转为绿灯时,车辆也能提前借助驾驶者习惯或者导航路线,搭配各路段信号灯可通行的数值,选择最高数值的路段与行为进行操作,包括无保护转弯下。
最让教授印象深刻的一个就是,当驾驶者行驶在一个非常多车的路段停车时,即便主驾驶还没有看到很多车辆前方有人进行穿插时,城市NOA的模型已经提前通过“脑补”进行感应,包括在一个准备通过信号灯路段时,因前车遮挡“鬼探头(外卖员)”迅速穿插出现时,城市NOA也是比驾驶者更早地进行预判与操作。
由于第一段(模拟理想员工回家路径)主要是在郊区路段,整体状况并不复杂,所以车辆在开启理想NOA功能下,面对乡间小路会车、城镇道路跟车与行驶下,车辆都基本做到准确无误的行驶与通过。
不过在这一路段,车辆行驶于双车道时,对向车辆仍要强行超车时,理想NOA功能是没有做出避让的,为了防止车辆在最紧急情况下出现急刹,驾驶者选择接管避让,对此,理想工作人员也做出解释,当理想NOA面对它人违规驾驶下,车辆预判还是会有些迟缓,但其实在往后比较缓慢的双车交汇时又或者左右侧车辆加塞时,理想NOA还是会做出避让行为的。
不可否认,除了上述情况,理想L9在开启理想NOA功能后,基本能够准确、安全地按照路线行驶到目的地。据悉,这只是理想通过两周的“训练”完成的模型大数据。
所以在进行更困难的“望京路段”下,理想NOA表现还是相对从容的,不管是面对无实线路段下的变道、意图超车、无保护路况转弯、公交驶离下的避让,以及随时停下的车辆等等,理想NOA都有着很多与人相似的驾驶逻辑以及操作。
有利也有弊,因为理想汽车的NOA系统在面对各种复杂情况下,是更倾向作出较为保守的通行策略,如等待其他车辆或行人先行通过、再向前行驶,这也让车辆在过十字路口时较为缓慢,以至于对向车辆需要等待,还有就是每次车辆过弯都会选择中间车道以保证安全性,并没有选择最贴近路肩的道路。
除了上述提到的“狭路相逢”进行一次接管,此次驾驶者还进行了一次接管,那就是当车辆即将进入右转专用道时,此时又有公交进行阻挡,而理想NOA系统本能反应是进行等待,但又基于后车拥堵,驾驶者本想通过踩下油门踏板进行超车下,理想NOA却选择执行进入右转车道的指令,因此需要进行接管。
还有一个相对惊心动魄的情况,就是当右侧有车辆遮挡时,左后方又有大车正在行驶,理想NOA居然选择左转加速超车,并且能迅速完成动作,不得不说,这保持了通行效率,并且显得非常“老司机”,看来这套NOA在软件调校下还是比较“进攻”的。
借理想方面介绍,目前理想NOA系统只能算一个“婴儿期”,所以还需要继续成长,但也明显比此前的“出生期”要优化了不少。通过此次试驾来看,可以感受到理想NOA系统提升确实很明显,基本可以做到老司机般的操作,而这城市领航功能也是当下智驾的最高要求,理想乃至于其他品牌都有着很长的路要走,但无可否认理想在努力将其完善。
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