解读北京市自动驾驶车辆道路测试通知:离商业落地还有众远?|2030出走钻研室

【要点】

1.自动驾驶车辆道路测试管理实走细目逐渐宽松与完善。

2.13家企业中仅百度一家开展载人测试,单车累计测试里程数屈居第二。

3.车队累计测试里程稳步迅速添长,2019年比2018年大幅升迁577%。

4.百度遥遥领先,幼马智走一骑绝尘,丰田、腾讯添速进展,蔚来脚步放缓。

5.测试改装车型中,自立品牌不输国外品牌。

6.关键感知部件激光雷达的国产化趋势较为清晰。

7.自动驾驶脱离数据中,86%的脱离是由人造接管造成。

8.除却人造接管的关键脱离才是衡量各家企业技术的郑重指标之一。

2020年3月,北京智能车联产业创新中央发布了《北京市自动驾驶车辆道路测试通知(2019)》,通知编制梳理了北京市自动驾驶有关政策、标准、测试环境、测试牌照发放情况、封闭试验场测试情况、盛开道路测试情况等。

基于此,本文打算立足于2018年和2019年,对该篇通知从管理政策、牌照发放、测试里程、企业布局、改装车型、关键部件、人造接管、故障记录等方面稍作解读,期待能够梳理现在自动驾驶政策近况,对比各家自动驾驶企业的技术攻关、测试运营近况,从而晓畅现在自动驾驶走业的集体发展情况。

以下为笔者的几点总结与发现——

(1)自动驾驶车辆道路测试管理实走细目逐渐宽松与完善

第一,车牌续发程序由“可续发1次”到“可续发3次”,意味着拥有测试牌照的测试主体能够全年不中止地参与测试;

第二,测试车队数目由“不超过5辆”变成“不限5辆”,外明政策正铺开数目限定,鼓励车队主体向大周围测试倾向进展;

第三,增补载人、载物、编队走驶测试内容,鼓励企业追求自动驾驶商业化落地模式;

第四,在实车测试基础上新添“实车与仿真结相符”的测试评价模式,升迁自动驾驶车辆道路测试服务。

图1 北京市测试管理实走细目更新情况

(2)13家企业,仅百度一家开展载人测试,单车累计测试里程数屈居第二

如图2所示,2018-2019年度,全市共有13家企业参与道路测试,但仅有百度投放40辆载人测试车辆,其余12家均无载人车辆上路。

与此同时,以单车累计测试里程(累计测试里程数/累计道路测试车辆数)为衡量指标,幼马智走为1.73万公里/辆,百度为1.72万公里/辆,两者基本持平,幼马智走略胜一筹。

图2 北京市测试牌照发放与道路测试情况

(3)车辆累计测试里程稳步迅速添长,19年比18年大幅升迁577%

如图3所示,从2018年3月到2019年12月终,北京市自动驾驶道路测试累计里程表现迅速稳步添长趋势,从2018年岁暮的15万公里上升至104万公里,添长幅度高达5.8倍。

遵命图4每月的测试里程统计来望,除了9、10月清晰放缓之外,其余月份内,2019年每月的测试里程均数倍于2018年。

图3 道路测试累计里程统计

图4 每月道路测试里程统计

(4)百度遥遥领先,幼马智走一骑绝尘,丰田、腾讯添速进展,蔚来脚步放缓

如图5所示,百度以89.39万公里高居榜首,幼马智走以12.13万公里位列第二,两者的累计测试里程远远超过其它企业。

2018年蔚来本位居第三,但在2019年被丰田、腾讯不息赶超,可见其自动驾驶测试在2019年清晰放缓了脚步。

丰田由2018年的0测试公里迅速上升为2019年的1.1万公里,腾讯由2018年259公里迅速升迁至4157公里,都足以外明两家企业在自动驾驶周围的添速布局。

滴滴2019年也在清晰添速测试步伐,但周围仍较幼;美团的测试里程仅133公里,可见其无人配送在测试运营层面的积累仍是微乎其微。

图5 分歧企业累计测试里程对比

(5)测试改装车型中,自立品牌不输国外品牌

现在自动驾驶测试车辆众基于现有量产车型改装。如图6所示,2018年,众家企业选择的改装车型隐瞒国内、外品牌,国外品牌车型为林肯、奔驰、奥迪,国内品牌为蔚来、北汽、哈弗。

2019年,图片中心国外品牌车型新添雷克萨斯,国内品牌新引进比亚迪、东风风光、WEY与红旗。可见改装车型的国产化趋势也较为清晰。

图6 国内外获得牌照测试主体车型对比

(6)关键感知部件激光雷达的国产化趋势较为清晰

如图7所示,国外激光雷达供答商主要为Velodyne,国内供答商主要为禾赛与速腾聚创,且从方案数目供答角度来望,国内供答商的占比已从2018年的20%升迁至40%,虽现在仍是国外品牌占有主导,但国产化趋势也在逐渐展现。

图7 激光雷达国内外品牌对比

(7)自动驾驶脱离数据中,86%的脱离是由人造接管造成

引用:“自动驾驶脱离是指自动驾驶车辆展现编制故障或遇到无法处理的场景时,车辆控制权限切换为人类驾驶员的事件。

编制故障定义:编制监测到变态发出接管信号引发的接管。

策略弱点定义:因为算法模块策略因为导致的非预期的车辆走为引发的接管。

人造坦然退守定义:超过设计ODD,车辆编制无法解决时的接管。

人造接管定义:因为测试需要或人造因为造成的接管。

注:ODD运走设计域是指自动驾驶编制被设计的首作用的条件及适用周围”

如图8所示,在一切的自动驾驶脱离数据中,86%为人造接管,仅14%为关键脱离。人造接管是因为测试人员更换数据记录设备、需重新规划路径或幼我因为等非自动驾驶技术性弱点导致;关键脱离是指因为策略弱点、人造坦然退守、编制故障造成的脱离记录,详细的脱离因为见图9。

关键脱离是由自动驾驶技术性弱点导致的,这些记录是供企业迭代算法、升迁自动驾驶编制安详性和坦然性的主要案例。对关键脱离数据的积累分析,对企业、走业共同升迁自动驾驶技术程度具有主要意义。

图8 自动驾驶脱离类别占比

(8)除却人造接管的关键脱离才是衡量各家企业技术的郑重指标之一

2020年2月,美国添州机动车管理局(DMV)发布《2019年自动驾驶接管通知》,有片面门析师将Disengagements(人造干预频率)行为衡量企业自动驾驶技术益坏的标准。技术越益,接管干预次数越少;技术越差,接管干预次数越众。

该项评价指标引首了不幼的争议。第一,企业能够出于坦然性考虑,选择保守的测试策略,从而人造干预频率较高;第二,每家公司测试的路段、路况千差万别,有些测试场景稀奇复杂,导致人造干预频率较高;第三,接管数据是公司自立上报的,不倾轧有虚报的成分。所以,不详层面的“人造干预频率”并纷歧定能够代外企业的技术益坏。

然而,倘若能够在相通的测试环境、义务、场景条件下,除往86%人造接管的试验记录,用盈余14%关键脱离所对答的接管记录代外各家企业在相通测试条件下的性能外现,并转化为新的“人造干预频率”指标,将能够有效弥补以前指标的不能,从而成为衡量各家企业自动驾驶技术的郑重指标之一。

(9)柔件、硬件、算法不能仍是自动驾驶急需解决的题目

如图9所示,从脱离类别和因为方面来望,编制故障、策略故障、人造坦然故障照样逆映了现在自动驾驶在柔件、硬件、算法方面的缺少。

柔件方面,地图添载变态、地图标注变态、编制时延变态为主要故障记录;

硬件方面,传感器故障、车辆及硬件变态、车辆EPS控制器故障、数据记录设备故障等成为车辆脱离的高频记录。

算法方面,定位偏离、与社会车辆的博弈、对复杂场景的理解(感知策略)以及答急情况下的处理能力(决策规划与控制策略)仍窒碍着自动驾驶行使落地。

图9 道路测试脱离类别及脱离因为(上)

图9 道路测试脱离类别及脱离因为(下)

总结:

无可否认,永远来望,自动驾驶存在诸众落地行使场景,如无人接驳、无人外卖、无人清扫、无人零售、无人快递、无人巡检等,以上行使也将带来重大的商业、社会价值。

然而,综不都雅整个北京市自动驾驶车辆道路测试通知来望,盛开道路下大周围(超出设计ODD)、大周围(车队级别)的自动驾驶行使仍面临诸众柔件、硬件、算法层面的瓶颈,离周详商业落地照样是遥不可及。哪怕是把视线放到封闭园区矮速载物的浅易场景,美团133公里(2018-2019年)的测试里程记录也让人张口结舌。

但从以上冷冰冰的数据中,照样能够望到以百度、幼马智走为首的一批企业正风起云涌的攻关自动驾驶难题,不论是百度大周围的测试车队与测试里程,幼马智走排名第一的单车累计测试里程,改装车型及关键零部件激光雷达的国产化趋势,亦或是诸众于2019年奋首直追的自动驾驶企业,这些表象都外清新吾国的自动驾驶进程正在添速向前迈进,憧憬2020年的自动驾驶车辆道路测试数据……

图|网络及有关截图

作者介绍:郭家辉,同济大学博士钻研生在读。

2030 Mobility Research Laboratory

中国首个一切由博士构成的

汽车新出走深度钻研布局

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