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无人驾驶■「L3特辑」哈曼：用户体验是提升自动驾驶汽车可信度的关键( 二 )



无人驾驶■「L3特辑」哈曼：用户体验是提升自动驾驶汽车可信度的关键
本文插图
LIDAR 和摄像头数据融合
现在已经出现了多种传感器的融合趋势 ， 比如摄像头和激光雷达的融合 。 同时 ， 各种智能传感器的发展 ， 对计算平台的计算能力提出了很高的要求 ， 特别是实时处理巨量传感器数据的AI计算能力 。 目前 ， 每个传感器都有一个小型ECU ， 用于处理数据并提供输出 。 随着未来的更高要求 ， 这些工作需要迁移到能够并行处理各种传感器数据 ， 并确保获得更高探测率的域控制器或中央计算机架构 。
但传感器的融合之路仍道阻且长 。
对于L3及更高级别的自动驾驶而言 ， 其复杂度大大提高 ， 技术的融合往往需要无缝连接不同供应商提供的软硬件与其它传感器等解决方案 ， 这意味需要公司间的协作 。 此外 ， 由于车辆搭载的传感器和可实现的功能与成本息息相关 ， 它还必须具备可扩展性和灵活性以处理不同的传感器拓扑 。
总而言之 ， 传感器融合是未来取得成功的关键 。 哈曼也正着眼于优化传感器组合以满足必要的性能、成本和耐用性要求 。
L3最早部署将会在商用车市场
在L3级自动驾驶车辆中 ， 责任主体的转移对系统的可靠性、安全性也提出了更严苛的要求 ， 冗余备份设计至关重要 。 那么哈曼在该层面有何具体的解决方案？梁冰表示：“未来的ADAS域控制器必须满足ASIL D等级 ， 产品会考虑软件和硬件方面冗余设计 ， 将根据安全重要性来划分 ， 对相关部件做必要冗余和可选冗余的配置 ， 从而车厂可根据需求 ， 选择适合的产品 。 ”
除技术外 ， 目前来看 ， 从市场环境到标准法规等 ， L3级自动驾驶发展之路上的阻碍仍然较多 ， 量产的时间节点仍不明晰 。
业界对于L3的争议一直存在 ， 现如今有不少车企放弃L3 ， 而专注于L2和L4 。 L3的定义是有条件的自动驾驶 ， 支持ODD(Operation Design Domain 设计运行区域)定义的自动驾驶场景 ， 在多种场景下可以解放驾驶员的双手 ， 但在这些L3应用场景中 ， 最具挑战的是在发生紧急状况后 ， 需要在很短的时间内完成驾驶员接管车辆 。 但在驾驶过程中 ， 人本身就是最大的不确定因素 ， 不同人的反应速度也不尽相同 。 因此这种缓冲地带成为L3发展路上的最大阻碍 。
“与此同时 ， 允许L3级自动驾驶在公共道路行驶还有许多法规的问题需要解决 ， 所以L3很有可能会成为辅助驾驶到自动驾驶过渡的实验室产品 。 我们预计L3级自动驾驶最早的部署会在商用卡车市场 。 ”梁冰强调 。
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