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特斯拉、吉利车上的那些 ADAS 系统你都会用吗?

钛媒体 08-20

图片来源 @视觉中国

文 | 智能相对论(ID:aixdlun),作者 | 魏启扬

在车企们万众一心向 L3 级自动驾驶冲刺的关口,以自动驾驶为最终目标的 ADAS 系统自然而然的火了。

随着车上的 ADAS 系统配置越来越多,配置表越来越长,新的问题产生了,那些装备上车的 ADAS 系统好用吗?你会用吗?一套优秀的 ADAS 系统又应该是什么样子的呢?

门槛越来越低的 ADAS

所谓的 ADAS 系统是英文 Advanced Driver Assistance System 的简称,即高级驾驶辅助系统,也被称为自动驾驶辅助系统。

其工作原理是利用安装在车上的各式各样传感器(毫米波雷达、激光雷达、单双目摄像头以及卫星导航),在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境,收集数据,进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪,并结合导航仪地图数据,进行系统的运算与分析,从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险,有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。

简单来说,就是紧急情况下,在驾驶员主观反应之前,通过 ADAS 系统的关联工作,使汽车作出主动判断和预防措施,来达到预防事故和辅助驾驶的作用。在一定程度上,可以将 ADAS 系统理解为自动驾驶的简化版或者 " 初级阶段 "。

但需要明确的是,虽然 ADAS 被很多人视作自动驾驶汽车的前提,但就其本质而言,ADAS 是辅助驾驶,核心是环境感知,而自动驾驶是人工智能,两者体系有很大差别。对此,美国道路交通安全局(NHTSA)和美国机动车工程师学会(SAE)对自动驾驶各个阶段有非常详细的描述。

听起来很高大上的 ADAS 系统其实在很多年前就开始装备上车了,只不过最开始只装备在豪华品牌的顶配车型上,近几年才逐渐普及到中低端品牌中,特别是自主品牌,已经开始规模化装配上车,功能也比之前大大丰富。

具体来说," 智能相对论 " 可以把目前主流的 ADAS 系统按功能分为以下三类。

1、主动控制类 ADAS

其中包括自适应巡航(ACC)、自动紧急刹车(AEB)、车道保持系统(LKS)、自动泊车、智能大灯控制(AFL)等。

2、预警类 ADAS

其中包括前车防撞预警(FCW)、车道偏离预警(LDW)、行人碰撞预警(PCW)、疲劳预警等。

3、其他辅助类 ADAS

其中包括盲区监测(BSM)、远近光灯辅助(ADB)、夜视系统、泊车辅助(PA)、全景泊车(SVC)、注意力检测(DMS)、抬头显示(HUD)、行人检测(PDS)等。

由于 ADAS 系统功能太过繁杂,于是由特斯拉起了个头,以 Autopilot 作为统称,并将其包装成一个具有品牌性质的产品,将一些主要功能囊括其中,于是蔚来推出了 NIO Pilot、小鹏汽车推出了 XPilot、威马推出了 Living Pilot ……

有了 ADAS,驾驶就轻松了吗?

这个问题的答案在未来或许是肯定的,但在现在,就需要斟酌一下再回答了,其主要原因是正在大规模上车的 ADAS 系统还是存在不少问题。

1、这个预警,那个辅助,傻傻分不清楚

很多用户在面对 ADAS 系统那一长串功能表时,往往无所适从,内心的 OS 是:我只是开车而已,难道一定要记住那么多生涩的功能名称和描述吗?

在实际用车过程中,比起记下所有的功能,如何让用户区分那些从字面上看起来非常相似的功能更为急迫。

让我们来看看这样一组功能,泊车辅助、全景泊车、自动泊车(注一)你能分清三者间的差别吗?再进阶一步,车道偏离预警、车道保持辅助、主动车道保持(注二)这三个与车道相关的功能,它们具体的应用场景和效果是怎样的,你们清楚吗?

根据美国汽车协会发布的一份报告显示,大约有 80% 的驾驶员不知道 ADAS 系统盲点监测的局限性,或者系统不能可靠地检测快速移动或较小的物体,如摩托车或自行车。

将近 40% 的驾驶员不知道前向碰撞警告或自动紧急制动系统的局限性,或者混淆了这两种技术。此外,每六名被调查的车主中有一人不知道他们的车辆是否配备了紧急制动功能。

超过 30% 的拥有紧急制动系统功能的车辆的车主不知道这些系统依赖于摄像头或其他传感器,如果这些摄像头或传感器被灰尘、冰或雪遮挡,可能就会直接影响功能正常运行甚至是系统报警。

在若干年前,让驾驶员们理解 ESP(车身稳定系统)、ABS(制动防抱死系统)等功能的概念都不是一件容易的事情,即便到现在,仍然有很多人对此似懂非懂,好在这些功能都是被动触发。而现在,ADAS 系统中的功能不但数量多,且繁杂,很多功能还需要驾驶员主动操作,实在是个不小的负担。

2、人车交互缺陷始终没能填平

ADAS 系统的人车交互到底需要多便利?我们用一个脑筋急转弯来做解答。

问:把一头大象放进冰箱需要几步?

正确答案是三步:打开冰箱——把大象放进冰箱——关上冰箱。

就是这么简单。

我们现在如果要调用 ADAS 系统中的一项功能,需要的步骤比把大象放进冰箱要复杂多了。

以我们最常用的自动巡航功能为例,有的车型在方向盘上有专门的按键可以激活该功能,有的车型则需要驾驶员从主菜单的功能列表中找出自动巡航再进行激活。

功能激活后,调整车辆到理想的行驶速度,又需要一段时间。

如果启动时的速度较低,调到 120 公里 / 小时的工作速度,以系统默认的 5 公里 / 小时为单位进行调节,这也意味着,驾驶员需要按键的次数至少在 10 次以上。

整个过程,无论如何都称不上便利和人性。

现在 ADAS 系统缺少的就是像将大象放进冰箱那么简洁的人机交互方式。

3、还未跨越 " 能用 " 与 " 爱用 " 鸿沟

由于 ADAS 系统是运用毫米波雷达、激光雷达、单双目摄像头等传感器的数据进行决策控制,因而在算法上的局限决定了 ADAS 系统的用户体验始终与人类驾驶存在差距,且很多 ADAS 系统功能只在特定的应有场景才能使用。

例如很多车型的车道保持和自适应巡航功能,由于系统对车辆在车道中的位置和前车距离的数值过于敏感,刻意将其控制在一个非常精确的范围内,这就导致车辆对方向和速度的控制非常生硬,驾乘者的感受通常是急打方向和猛踩刹车。

像特斯拉的变道辅助功能就被大量用户吐槽其在变道操作时像 " 喝了酒一样 ",同时还有各种匪夷所思的 Bug,比如下达并线指令后,80% 概率会第一次并线中断划龙回到原车道。再加上雨天不能用、雾天不能用、城市拥堵路况时不能用,太多的场景限制使得 ADAS 系统被限制在一个非常窄的范围内。

目前,对于大多数已经上车的 ADAS 系统来说,只是解决了 " 有没有 " 和 " 可不可以用 " 的问题,但距离消费者 " 喜欢用 " 还有很大一段距离。

ADAS 的未来,做减法比做加法更重要

在很多人的理解中,一个产品的功能越多越好,但对于 ADAS 系统来说,现在到了做减法的时候了。

首先,需要做用户教育的减法。

站在用户的角度,最佳的体验是我不需要知道这辆车有什么功能,怎样使用这些功能,而是到达特定的场景,车辆可以自动识别,并将相应的功能调动出来自动执行。

如果这一点做起来还有难度,那么就将 " 智能 "、" 智慧 "、" 自动 " 这样宽泛的,看似非常高深的词汇从宣传单页和配置表中删掉,脚踏实地的将一个个细分配置的功能转换成用户便于理解的说法,即 " 变功能为体验 ",这样不但减轻了用户的学习负担,还可以大大降低车企和用户之间的沟通成本。

其次,做传感器的减法。

ADAS 系统作为以传感器为核心的自动驾驶辅助解决方案,对传感器极为依赖,为加强 ADAS 系统的感知能力,车载传感器数量呈现出越来越多的趋势,如果任由这股潮流发展下去,大量的传感器将成为汽车的负担和累赘,与高效出行的理念背道而驰。

目前,ADAS 系统可以部署的传感器光种类就多达 16 种,以吉利博瑞 GE 这款车型为例,仅在视觉传感器方面就配置了 1 枚单目摄像头、4 枚环视鱼眼摄像头、1 颗 77HGz 毫米波雷达和 16 颗超声波雷达,总数达到 18 个。随着车型的迭代,这些传感器的数量还会继续增加。

如果再结合上文中所提到的因为算法的原因,汽车在执行 ADAS 任务时过于谨慎从而导致用户体验不佳,那么一个成熟 ADAS 系统的样子已经大致勾勒出来了,即在行业内形成一个标准化的技术架构体系。

即在一个开放的平台架构下,传感器的数量应该在怎样的范围内,各种算法的数据指标该在怎样的范围内,这样不光能规范和加速行业的研发速度,同时也能在用户层面获得认可,达成体验的统一。

注一:

泊车辅助:通过安装在车身上的摄像头,超声波传感器,以及红外传感器,探测停车位置,绘制停车地图,并实时动态规划泊车路径,将汽车指引或者直接操控方向盘驶入停车位置。

全景泊车:泊车时 360 度全景提示。

自动泊车:自动泊车入位。

注二:

车道偏离预警:当车偏离当前车道时,系统会通过声音、方向盘振动等方式对驾驶员进行提醒。

车道保持辅助:当系统检测到车辆偏离车道时,对方向盘施加一个力,把车子拽回到当前车道内。

主动车道保持:车辆自动保持在车道中线行驶。

【钛媒体作者介绍:智能相对论(微信 id:aixdlun):AI 新媒体,今日头条青云计划获奖者 TOP10,著有《人工智能 十万个为什么》,重点关注领域:AI+ 医疗、机器人、智能驾驶、AI+ 硬件、物联网、AI+ 金融、AI+ 安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。】

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