小鹏城市NGP来袭,480kW快充,补能车、飞行汽车也来了!

小鹏城市NGP来袭,480kW快充,补能车、飞行汽车也来了!
2021-10-26 03:07:27 AutoLab汽车实验室

很显然,今年的小鹏1024,一辆(或者该说一架)飞行汽车,抢走了城市NGP的关注度。

不过,作为一个对上天并不感到兴奋的恐高症,还是想和大家好好分享一下X Pilot 3.5以及X Pilot 4.0的信息。

城市NGP,重写预测和规划的代码

什么是城市NGP?可以看一段视频来了解。城市NGP计划是在2022年上半年,向选装了X Pilot 3.5的小鹏P5(配置|询价)车主推送。

城市NGP是高速NGP向城市路况的延展么?是也不是。

虽然看起来,城市NGP和高速NGP(以下简称3.0和3.5)功能类似,都是实现点到点的辅助驾驶,系统能够按照导航设定的路线自动变道,但高速和城市场景下,NGP需要处理的核心问题大不相同。

高速场景,变道主要是出于效率考虑或者是服从导航,微观路径规划比重很低。到了城市道路,最核心的任务变成了避让人、车、非机动车,以及理解更为复杂的交通规则,例如红绿灯、禁止停车区、分时段的公交车专用车道......

所以在城市场景,微观路径规划、目标行为预测、可行驶区域等就成了核心任务。

此外高速和城市道路的环境差异,也决定了两者的解题方式不同。高速公路普遍地势空旷,能够很好接收RTK信号,因此使用图商的高精地图,再使用千寻位置提供的厘米级定位服务,就解决路径规划的地图与定位问题。

但是到了城市道路,高楼林立,GPS定位就瞎掉了,RTK的定位精度就无法满足需求。再加上城市道路的变化程度比高速公路多得多,修路、改标识牌非常频繁,对高精地图的鲜度也提出了更高要求。

现阶段图商提供的,基于激光雷达等多传感器采集的3D点云高精地图,由于成本及国家测绘发布审核的限制,只能做到3个月更新一次,这也完全满足不了3.5对高精地图的需求。

这意味着到了3.5,此前3.0用的高精地图和高精定位都用不了了,大家甚至可以理解为,3.5和3.0需要解决的问题几乎都不相同,使用的方法也都不相同。

更为重要的是,想做到高速NGP功能,现在产业链也比较成熟了,多家供应商都能提供,技术门槛已经降低。

但想做到城市NGP,难度就太大了,虽然版本上是3.0和3.5的差别,但实际上差不多是小学加法题,和初中二元一次方程组求解的难度差距。

因此面临新的难题,小鹏团队选择了重写预测和规划的代码,也选择了新的高精地图高精定位解决方案。

先说新的高精地图。传统高精地图按照规定,需要使用专业测绘采集车,标准化作业,并需要在发布前提交有关部门审核,整个周期较长。

小鹏选择了使用高德的视觉高精地图。这套视觉高精地图,会包含城市道路中车道线位置、车道类型、车道方向、车道交通限制信息、斑马线、限速等信息,以及红绿灯、红绿灯与车道的相对位置、立交桥、龙门架等的位置信息。

吴新宙表示,和高德合作的视觉高精地图,会尽可能实现每天一次更新。

这意味着两个信息,首先高德的这个视觉高精地图大概率不是依靠自家测绘车采集的,否则保持日更整体成本太大了,有很大可能性是使用众包方案。其次,日更的效率,大概是在发布时并不需要有关部门审核。

城市的视觉高精地图,目前并不知道高德是采用怎样的方式采集,是否会受到法律政策影响,这是城市NGP落地可能面临的风险之一。

高精地图属于带位置的敏感信息,特别是在国家网络安全审查的当下,对视觉众包高精地图方案都还没有清晰的政策指引,不确定性会很大。

再说高精定位,这一块的压力会集中在小鹏的研发团队上。吴新宙称小鹏的高精定位方案为,IMU(惯性导航)、视觉为纲,GPS为辅。

由于城市楼宇中GPS信号的多路径效应,以及IMU在长时间运行的累计误差,可能厘米级定位的重担是需要视觉来抗。

如何实现视觉定位呢?实际上在高德给到小鹏的高精地图上,会有定位参考图层,例如龙门架和路牌等非常固定的特征点,当车辆行驶到某个位置,摄像头拍到了该特征点,知道这个特征点的绝对定位数据,再依靠算法获得自身与该特征点的相对位置,就能获得自身车辆所在位置的绝对定位,再用这个绝对定位去修正IMU+GPS定位的误差,就能实现连贯的高精度定位。

小鹏先在场景较为简单的封闭停车场做AVP功能,“训练”视觉SLAM算法,再将经验逐步拓展到开放道路。目前3.5上视觉构图这块直接采购了高德地图的产品,相当于把所有的地图记忆提前植入“大脑”中,当大脑路过似曾相识的路段,通过比对眼中看到的和脑中的记忆,就能像老司机一样,扔在城市任意一个街道,就能知道自己在哪儿。

除了高精地图和高精定位,如何避让人、车、非机动车做规划控制,就需要在感知上不漏识别每一个障碍物,清楚预测每一个障碍物的行动轨迹,已经在遵守交通规则下规划一条合理的自车行动轨迹,这同样难度很大。

其中最难的可能是感知,因此X Pilot3.5在硬件上,开始调用环视摄像头(由于鱼眼的畸变,使用需要处理),已经增加了2个激光雷达来输出环境的3D深度信息。由于城市道路环境复杂很多,因此分辨率低的毫米波雷达基本就歇菜了,激光雷达会给到很好的前侧行驶区域内的障碍物距离信息。

通过展示的视频来看,目前小鹏城市NPG规划控制表现的还有些机械,但毕竟小鹏的团队也是刚开始协调点云和视觉的感知,而且明年上半年才开始在几个核心城市推送,还有时间去在算法模型调优上下功夫。

小鹏3.5确实很领先了,但我觉得小鹏该焦虑的是,作为国内车企在智能驾驶投入最大的企业,如果无法做到技术是独一无二的,风险就很大了。

特别是,如果供应商能做到同期交付,这种感觉就像是你把主要精力用在复习数学,结果发现有人在卖数学答案了,更要命的是,那些把精力用在复习语文英语的同学,他们还买了这个数学答案。

期待明年夏天的“AutoLab智能驾驶大横评”,给华为HI加持的极狐阿尔法S(配置|询价) HI版、小鹏P5的X Pilot 3.5、Momenta加持的智己 L7(配置|询价)三款车型一个同场景竞技的机会。

城市NGP之外,还有信心勃勃的规划

顺着城市NGP之外,小鹏也展示了智能驾驶下个阶段的规划。

小鹏将在2023年上半年推送X Pilot 4.0,新系统会搭载在一款全系的中大型SUV上。小鹏P5上3.5的硬件在实现全场景辅助驾驶上还有些吃力,这会限制后续体验的持续提升。

4.0在算力上采用两颗Orin-X自动驾驶芯片,算力达到508 TOPS。在感知是,4.0会采用800万像素前视双目摄像头,同时激光雷达也会有所升级,据行业内部人士透露的消息称,4.0将继续搭载激光雷达,只是不再选用3.5上所使用大疆Livox的产品,而是转投Robosense(和威马和智己同款)的M1。

后续还有 5.0的规划,小鹏2024年将实现全冗余的自动驾驶软硬件架构,向自动驾驶进化。同时会根据体系优势,通过地图闭环与数据闭环,保持持续领先地位。

储能和超充

小鹏也盯上了储能的大蛋糕。

何小鹏宣布小鹏将自研储能充电技术,能够实现一次储能满足30台车不间断充电。有意思的是,小鹏还规划了移动储能充电车,能够提供流动部署及超充自主补能能力,这一块目前没有更多消息透露,不知道会不会和蔚来的送电小哥一样。

30台车不间断充电的储能技术,可能是在用电端布置大的锂电池包,晚上利用电谷充电,白天时放电给来充电的车主,而且能够提供高压充电。这样做的原因,一方面是通过削峰平谷降低成本,另一方面也是对局部电网造成强负荷的超充站在推广上遇到了阻力,而自建储能,能够和电网达成意见统一,更容易推广超充。

不过话说回来,足够30辆车充电的大电池,差不多也是30块车的电池了,就放着平衡峰谷还是有点浪费,现在可能就是对着蔚来换电站羡慕了。

刚也提到超充,小鹏这次也发布了480kW快充,是800V高压配合充电枪液冷散热技术,充电峰值电流能达到600A以上, 实现充电5分钟,续航增长200km。目前这个超充桩,以及车上的800V高压平台,都还没有公布具体的落地时间。

飞行汽车没什么好说的

小鹏的飞行汽车,我实在打不起兴趣.

据何小鹏分享,这款车飞行的核心场景是用于城郊之间的通行,但是它起飞和降落,都得找个空旷的地方展开翅膀....需要的空间还很大,前后要7米多,左右约12米多,而且飞行后,高度限制是5到25米,最高速度120km/h,这.....有钱人的世界我不懂,不敢乱说话。

我一度走神,因为觉得这是何小鹏拿来活跃气氛的概念车,然而最后一张2024年交付的PPT,把我点醒了,嗯?

哦。

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