—— 汽车产业链供需平台 ——
首页 > 资讯 > 智能网联 > 采埃孚Dr. Des O'Regan:ADAS和AD在商用车

采埃孚Dr. Des O'Regan:ADAS和AD在商用车的应用

盖世直播 2021-09-15 18:00:04

9月14日,由盖世汽车主办的2021中国商用车自动驾驶大会隆重召开。本次峰会主要聚焦商用车自动驾驶行业发展趋势,共同探讨从感知、决策到执行层面的核心技术,以及港口、矿区、干线物流、园区等不同终端场景的产业化落地方案。下面是埃孚商用车系统亚太区工程总监全球技术创新产品发明总监Dr. Des O'Regan在此次大会上的发言。

采埃孚1.jpg

大家好,今天很高兴与大家一起参加这次盛会,我是Des O'Regan,我将和采埃孚商用车控制系统事业部产品工程经理王百泉一起带大家来开启ADAS和AD在商用车的应用之旅。

商用车卡车比乘用车宽75%,长5倍,重20倍,制动距离长65%,这是伟大的行业,同时也充满了更多的机会。

随着全球人口和电子商务的增加以及对地球可持续性意识的增强,未来的移动出行包括人员的流动和未来的交通、货物的流动等等将是人类面临的全球最大挑战之一。

公路运输是货物运输的核心,这是一个至关重要的行业,大家可以从这些数字上看到,大量的货物经过公路运输到每个人手中,为我们每天的生活以及各个方面的消费提供服务,包括网购会送到我们家里、我们的工作场所以及我们的娱乐场所等等。

自动驾驶的梦想和热度其实已经存在很多年,越来越多的人意识到要达到完整完全的自动驾驶并非一件容易的事情,就如今天上午我们看到很多公司同仁介绍,在自动驾驶过程中会遇到各种各样的困难,这些不是一下子就可以解决的问题。那么在过去4-5年当中我们看到很多业内人士有一些不同的说法,包括意识到这些问题的严重性以及我们面临的复杂性。

我们今天看到的是,根据一些不一样的应用场景,市场需求不同,也需要不同的ADAS和AD解决方案,目前智能驾驶辅助功能及所谓的L2和L2+系统在乘用车领域将会有巨大的潜力,而全自动系统或者自动驾驶系统高级别的L4甚至L5可能会首先在商用车辆和乘用客运运输中建立起来。

大家达成的共识是安全。今天上午我们各位嘉宾都表达了对安全的关注。那么在商业运输中,从ADAS到AD的演变过程将会提供更安全、更高效、更可持续的一些货物运输系统。

自动驾驶的分级是非常清楚或者非常熟悉了,这里不做赘述。但是这里我们看到有一些讨论和争论,包括对人的影响,人在什么时间介入? 系统什么时间可以判断出人的介入?什么时候系统恢复正常操作?这都是我们需要深究的,在现实过程当中很多系统也在讨论如何实现L2或者跳过L3到L4到L5的场景,系统的复杂程度会越来越多。

大家可以看到,从L0-L5是系统逐步趋向复杂的过程,与此同时,大家所关注的ODD是越来越多的。到L5其实也是另外一个争论点,完全没有任何限制的ODD只是存在理论上,当然这个还存在于争论,那么如何实现这些完全没有定义的ODD、没有界限的ODD,这是我们未来需要讨论的。

到底什么是ODD?其实ODD描述了自动驾驶卡车或者客车特定的运行条件,在什么时间什么地点给定的界限是什么?比如说我们在讨论环境,到底是晴天,还是阴天、雨天,地理位置是在指定车道,还是随意车道,在白天或晚上,道路是高速公路还是其他道路,包括有无司机,这样ODD就拥有越来越多的定义。ODD越广,系统也相应越复杂,就越需要更多测试和验证,包括成本和开发时间的投入。

考虑到货物的运输流动性,在整个过程中有非常不同的ODD和运力,诸如码头、港口,我们称之为具有比较低ODD复杂性的场景,另外还有高复杂性的,比如说点对点,包括最后一公里,具有高度多样性和高度复杂性的交互场景。现在采埃孚在整个流程中或者运输过程中的不断发展,在一些具体的case和应用场景下面我们已经有了商业化的解决方案,我们总体目标是为城市、郊区,枢纽到枢纽提供可靠、高效、可持续的交通端对端的解决方案。

我们现在给大家看到的是数据流在自动驾驶过程中的流向和过程,我们不做过多介绍,但是大家可以想一想,为了达到自动驾驶最高水平,车辆需要不断地感知和解析当前的环境,并且不断推导和执行安全动作。

大家可以想一想,你今天从什么地方来到这里,你开车的场景,你所面临的各种场景变化,例如你会遇到行人,你会遇到自行车,你会遇到其他车辆变道以及道路施工,道路上其他的障碍等等,不同的人,不同的驾驶行为,以及不同类型的车,那么在座所有相关同仁们都在考虑设计一个系统,能够持续感知和解析当前的环境,并且能够持续地推导出相关的逻辑,并且执行安全的行动,这个安全是我们讨论的核心。

正如我们之前所提到的,通向完全自动驾驶未来的旅程是非常复杂的,但是当我们能够控制环境,控制一些特定场景时,比如说在港口、机场,这些自动化形式的运输已经存在了,我们可以定义一些低速的场景,比如说类似于低ODD场景,正常的行驶而不会出现故障的模式已经有了,额外相关复杂性的东西,比如说使用牵引车与挂车自动倒车,挂车与主车的铰接这些我们正在开发即将量产,那么L4级的实现随着基础设施进步也即将到来。当我们以更高的速度就可以去做一些有故障操作模式的系统,比如说制动、转向当前也是处在开发的状态。

我们最终目标是实现L5自动驾驶,这是我们所有人的终极目标,这个过程当中我们从ODD逐步拓展,从低到高,最终没有限制,这个过程是非常复杂,但同时充满乐趣以及挑战,令人兴奋,它可以从单车道高速公路开始逐步放宽ODD,逐步扩展ODD范围,最后演变为在所有高速公路上完全驾驶,在各种条件下,道路工程条件下逐步的实现最终的无人驾驶。

在所有商用车场景应用过程中,长途运输的市场规模是最大的,中国和美国是前两个市场,每个国家每年大约有5000-6000亿美元的市场,物流成本增加是一个主要的压力。这些成本来源于燃料成本和司机的短缺,正在推动AD发展,尤其是L3及以上在长途领域是非常有意义的事情,由于司机成本较高,而自动驾驶将会直接在这部分成本给大家带来收益。

在中国我们相信随着监管的实施和技术的成熟,高等级远程自动驾驶将在2025年之后得到快速增长,我们预计到2030年L3或者L4将占全国全年长途重卡运输总量25%左右。

采埃孚被大家了解,是我们的骄傲,我们整个业务横跨多个不同的应用场景和分支以及相应的细分市场。我们的理念是标准化核心技术以实现更加灵活的产品和最优的成本,并且能够在所有市场领域得到推广。在这方面一个很好的例子是“看见、思考、行动”的哲学理念,并为此开发了传感器系统、智能控制系统以及相应的执行机构,我们的卡车和客车客户将受益于这些经验的分享。

谢谢!