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高度分工化 寶馬的自動駕駛中國方法論

發布時間:2019-07-22

高度分工化 寶馬的自動駕駛中國方法論

圍繞自動駕駛話題舉辦「專場發布會」,在「傳統車企」里,這種操作其實并不多見,更別說是傳統豪華品牌。不過在7月 19 號,寶馬集團在「2019 中國創新日」上,向外界完整展示了其自動駕駛研發路徑和在中國的落地計劃。

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按照寶馬的規劃,在 2021 年量產的 BMW iNEXT 電動車上,將會搭載 L3 級別自動駕駛功能,同時,計劃在全球主要市場開展 L4 級自動駕駛車隊測試,中國是這個計劃里的重要組成部分。

具體怎么做?從這次為期半天的活動上,我們能獲得不少信息。

寶馬在中國的自動駕駛「朋友圈」

自動駕駛并不僅僅依靠車企自身就能實現,這個道理顯而易見。尤其是要在中國玩自動駕駛,本土化必不可少,用更流行的話說,這個叫「建立朋友圈」。

這次創新日上,寶馬拉來了三位「朋友」:騰訊、四維圖新、中國聯通。

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寶馬分別和他們簽訂了合作協議:

和騰訊合作,在 2019 年年內建成「高性能數據驅動開發平臺」。具體來說,基于騰訊的云計算、大數據和人工智能能力,搭建用于自動駕駛模擬、測試的私有云平臺。

和四維圖新合作,由他們為寶馬提供用于自動駕駛的高精地圖。

和中國聯通合作,由聯通為寶馬提供 5G 通訊技術和服務。

但凡對自動駕駛有所了解,就會發現,這三個合作指向性非常明確,同時對實現自動駕駛非常重要。

但凡對寶馬有所了解,也會發現,不管是四維、騰訊還是聯通,和寶馬的合作都由來已久:四維圖新是寶馬長期的地圖導航供應商,騰訊和寶馬在車載娛樂領域也早有合作,中國聯通更是從 2G/3G 時代就和寶馬走到了一起。

其實這也是寶馬選擇合作伙伴的策略:在目標和愿景一致的前提下,尋求長期合作。這三家都是寶馬「信得過」的公司,以寶馬的體量,要想在中國快速且有把握地部署自動駕駛研發及落地,這樣的合作策略恐怕是必須的,它有助于最大程度地消除合作方層面的不確定性因素。

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而在這幾個合作方向上,寶馬也走在了大部分更有本土化優勢的國內整車廠前面。不能說這是決定性優勢,但它至少會讓「業內人士」們保持警覺吧?

寶馬的自動駕駛技術解析

這次的創新日,除了幾個重要合作的發布,其實在技術層面也值得關注。寶馬安排了主題為「自動駕駛技術」的 workshop,干貨不少。

在技術層面,寶馬是如何考量的?

這次創新日傳遞出了一個重要信息點:寶馬已經確定了 L3 和 L4 級自動駕駛的傳感器概念、車輛架構,并且完成了相關驗證。

活動現場展示了一臺由寶馬 7 系改裝而來的自動駕駛測試車,這樣的測試車,目前在全球有 80 臺,主要針對 L4 級自動駕駛進行路測。

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基于目前的測試車,寶馬的相關研發人員向我們介紹了其自動駕駛方案,包括傳感器布置、執行策略等。

寶馬自動駕駛傳感器方案:

5 個激光雷達:分別位于車頭下部中央以及車身四角;

3 個長距離毫米波雷達:分別位于車頭下部中央以及車尾兩角;

4 個短距毫米波雷達:位于車身四角;

8 個環視攝像頭:其中 1 個三目攝像頭,位于車頭,另有 5 個側方& 后方攝像頭,分別位于前翼子板、前車門頂端及后擋風玻璃;

2 個監控攝像頭:分別位于前后擋風玻璃;

1 個定位里程傳感器:位于后門。

(以上信息如有差錯,歡迎指正)

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按照寶馬的說法,他們想保證在車身四周每一個方位都至少有三個傳感器。

workshop 上所提到的傳感器方案實際上和展車還有所區別,在展車的車頂上,還有一個由禾賽提供的激光雷達,在 PPT 上并沒有提到。事實上據我了解,目前展示的這套傳感器方案也可能不是最終量產的方案。

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寶馬自動駕駛軟件系統框架:

寶馬的自動駕駛系統,采用高度分工化、高度分層的自動駕駛軟件架構,如下圖:

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寶馬的高精地圖方案采用了緊湊的高精地圖模型,通過地圖元素形態與道路幾何的強關聯,可以實現不依賴 GPS,僅憑單車傳感器實現定位,定位精度達到 20cm,并且具有低運算消耗和低地圖儲存消耗的特點。

這有點類似于 Mobileye 推出的 REM 概念,鑒于 Mobileye 和寶馬的關系,以及 Mobileye 和四維圖新基于 REM 的合作,我猜測它們之間應該有些關聯。

在感知層面,寶馬的自動駕駛方案也會采用和四維圖新合作的實時環境更新技術。這個技術有助于應對頻繁變化的道路情況,比如,當一條道路的標線相比上周發生變化時,車上的傳感器就會檢測到這個變化,并且進行實時更新。

寶馬自動駕駛的決策算法與控制邏輯

這一整套自動駕駛決策和控制邏輯,主要由上層路徑規劃、交通規則邏輯模塊、預測模塊、底層路徑規劃、控制 ECU 等部分構成。

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其中值得一提的是交通規則邏輯模塊,寶馬在設計和開發之初,就考慮到了全球各個地區的不同交通規則問題,因此在每個地區所運行的自動駕駛車,都會遵守當地交通規則和習慣。這些交通規則,會影響到自動駕駛系統的路徑規劃。

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另一個影響路徑規劃的是預測模塊。在這方面,寶馬也針對中國交通路況進行了有針對性的設計,比如,對于電動自行車和自行車的不同運行習慣,他們也做了差異化的預測模型,而針對行人,則采用高度謹慎的預測原則,比如,只要行人出現在人行道上,車輛就會停車讓行。

「安全」是主旋律

如何保障自動駕駛測試車的安全?畢竟,如果 Uber 那樣的致死案件發生在寶馬身上,后果會是災難性的。

寶馬將測試安全分為三部分。

首先是自動駕駛車自身的安全及冗余控制系統。當車輛檢測到剎車、加速踏板被觸碰時,會立即退出自動駕駛模式,進入人工接管模式。

其次是對于測試駕駛員的安全要求,每個測試員都會經過大量的傳統駕駛培訓以及「緊急狀況應對」駕駛培訓,然后才可以「上崗」。

第三是對自動駕駛系統進行大量的測試和驗證,又分為日志數據測試、軟件在環仿真、硬件在環仿真、封閉區測試、帶安全駕駛員的公開道路測試這幾個層面。

按照寶馬的說法,在推出 iNEXT 量產車之前,他們將進行超過 500 萬公里的實際道路測試,以及超過 2.4 億公里的電腦模擬測試,并且覆蓋盡可能多的交通場景。測試采用「循環測試法」,也就是說,在測試任何一個新的或優化的功能時,那些已經驗證過的其他功能也要進行再次驗證,以此保證車輛的安全與可靠。

提供一個數據:每臺寶馬自動駕駛測試車,每個小時會產生約 8TB 的數據。

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「人」是自動駕駛研發的關鍵

在自動駕駛研發里,那些非技術因素,也同樣重要。前面已經介紹了寶馬選擇合作伙伴的情況,在這部分我們來說說寶馬自身,也就是支撐起自動駕駛研發的組織架構和行為模式。

和很多傳統車企研發人員交流時,他們都認為,傳統整車廠的人員和組織架構并不太適用于創新技術和功能的高效研發。那么寶馬是怎么做的?

2018 年 4 月,他們在德國慕尼黑建立了可以容納 1800 人工作的「自動駕駛研發中心」,以「數據驅動研發」為核心戰略。另外,針對自動駕駛,寶馬也采用了非傳統的研發組織架構和「敏捷開發方式」——一個個特戰小組式的「功能團隊」可以獨立或協同完成指定功能的開發、驗證和成果交付。

而寶馬在中國的自動駕駛本土化研發開始于 2014 年,他們試圖探索的是在中國典型場景下的本土化自動駕駛方案。中國的自動駕駛研發團隊主要 base 在上海,這是寶馬在中國的三大研發中心之一,主要面向未來設計、自動駕駛和云端互聯、數字化領域展開研發,另外,還有以電動化為主攻方向的沈陽研發中心,以及以測試、本土化、捕捉用戶需求為主攻方向的北京研發中心,這三個研發中心共有 1000 多名研發人員,這次創新日就是在北京研發中心舉辦的。

據寶馬介紹,在自動駕駛研發上,中德團隊采用的是相同的系統和軟件。

總結

其實在目前的量產車里,寶馬也算是落地自動駕駛較為積極的豪華品牌車企,新一代的 3 系、7 系、X5、X7,都搭載了可以在擁堵場景下解放雙手的 L2 級駕駛輔助系統(通過駕駛員注意力監控系統實現)。另外,在準備于 2021 年量產的 iNEXT 電動車上,搭載 L3 級自動駕駛系統,并在技術上支持 L4 級自動駕駛。

在寶馬的宣傳中,提到了要「穩步推進自動駕駛落地」,一方面,這是指從 L2-L4 的漸進式發展路徑,另一方面,也意味著「安全」會是寶馬自動駕駛研發的主旋律。

當然,實現目標的具體方法論可能會因時而異,這取決于紛繁變化的內外部環境,但可以確定的是,不管如何變化,在寶馬的自動駕駛藍圖里,中國會非常重要。

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作者:劉時笑

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