自動駕駛

日產Pro-Pilot Lidar迭代和日系自動駕駛開發(fā)

第一電動大牛作者朱玉龍 2022-04-30 21:26

前幾日日產汽車的下一大帶有激光雷達的Pro-Pilot演示車輛在比較大范圍內宣傳，很有意思的事，和其他兩家日企不一樣，日產目前是圍繞自己的AD/ADAS先進技術研發(fā)部在開發(fā)，是在原有的Pro-Pilot 2.0上通過加入Luminar Lidar傳感器的方式迭代，結合日產的情況，我順帶著梳理三家日企不同的思路。

● 日產

日產還在雷諾、日產和三菱的聯(lián)盟里面承擔很重要的開發(fā)角色，在高通的自動駕駛芯片發(fā)布會上，RNM聯(lián)盟之前和Waymo合作，也沒推下去特別快，現(xiàn)在隨著雷諾開始賣日產的大部分股權，從分工來看，日產和雷諾在EE架構上，由雷諾牽頭，在自動駕駛上開發(fā)HPC的硬件和軟件，由日產牽頭。

● 豐田

豐田現(xiàn)在的親兒子是Woven Planet Group，順帶著投資Aurora和Pony做個備份，而豐田的自研團隊總體專注于L2+的開發(fā)，其實豐田現(xiàn)在座艙都需要挺長一段時間搞明白，這塊投入巨資的汽車靈魂事業(yè)可能還是靠美國研究團隊多一些。

●本田

本田的Legend開發(fā)，更像是日系自動駕駛團隊最后的掙扎，不管是在成本控制，控制系統(tǒng)的迭代開發(fā)方面，都很難跟上；所以本田在投資上和GM還是全力投資Cruise，也是靠兩家的資本力量去扶持一個獨立的自動駕駛開發(fā)公司。

總體而言，在這里看RNM想要在自動輔助駕駛技術方面跟上前面幾家，主要看持續(xù)投入的力度，目前雷諾（在俄一把損失資產和銷量）和日產從財務角度失血比較嚴重。

備注：對于一枚身處上海的被動宅來說，這兩個月就一直在家，不過希望各位讀者連我的那份都這個5天的勞動節(jié)去蹦噠，各位讀者節(jié)日快樂！節(jié)日都有選擇不宅家的權力，能好好出去玩一下！

▲圖1. 三家日企自動輔助駕駛開發(fā)的布局

Part 1 日產的自動輔助系統(tǒng)開發(fā)

日產之前的Pro Pilot都是基于外部的視覺算法，整個工作主要集成工作為主，而這次和展示的要把激光雷達整合到新一代ProPilot的感知配置如下：

（1）10個攝像頭

這個安裝方案類似于通常L4加裝感知套件的做法，目前有點像出租車加裝頂牌一樣。在ProPilot 2.0的8 顆攝像頭（3顆前視+ 4 AVM + 1 DMS）

1個前置攝像頭用于前方大范圍FOV的視野探測
2個前方視野攝像頭布置于車頂左右兩側（改變位置）
2個后視攝像頭布置于翼子板左右兩側（新增）
1個后視布置在車頂天線處（新增）

在這里使用六個攝像頭組成覆蓋整車的360度視野，比原來增加了3個。

并且配置四個環(huán)視的魚眼攝像頭（數(shù)量不變），前后+左右后視鏡（隨著CMS導入，可能會進行集成）

（2）7個毫米波雷達（比原來增加2個）

從布置來看，1個長距離雷達和4個短距雷達布置在車輛4個角落，增加后方的2個長距雷達，后面這兩個有啥用實在沒看出來，可能是變道時候需要后方車輛的車速信息吧

（3）1個激光雷達（新增）

激光雷達采用luminar的激光雷達，布置于前方車頂

另外還有：

1個高精地圖模塊
超聲波傳感器（9個）：這個沒有明顯提升功能性的作用

▲圖2. 日產的感知配置

下面這個圖可能看得更清楚，日產堆了一圈環(huán)視攝像頭，在融合算法里面通過雷達、攝像頭和激光雷達來做融合，并且稱之為“地面實況感知”。目前日產還沒有說整個處理器如何實現(xiàn)處理，這方面將來是否能導入高通Snapdragon Ride還是有可能的。

備注：高通和雷諾先宣布，由于硬件平臺的一致性，這方面日產可能先選了

▲圖3. 日產的算法自研情況

▲圖4. 融合的效果展示

在RNM的聯(lián)盟里面，有約束性的是統(tǒng)一的EE電子電氣架構，而在2026年RNM聯(lián)盟里面下一代車型都會使用通用型的電子電氣架構，如果按照這樣的設計，整個RNM的車輛造型設計都會出現(xiàn)巨大的挑戰(zhàn)，我其實沒理解上述怎么解決。

▲圖5. RNM統(tǒng)一的電子電氣架構

也就是說在2026年，都會去兼容集中式電氣電氣架構。

▲圖6. 集中式的電子電氣架構HPC +Zonal+Sensor架構

這是兩邊在聯(lián)合開發(fā)過程中的成本節(jié)約。

▲圖7. 日產在這里主要扮演的角色是日產開發(fā)

Part 2 日企在自動駕駛的美國戰(zhàn)略

（1）豐田

隨著豐田5.5億美元收購Lyft的自動駕駛部門，Woven Planet的開發(fā)路徑也在嘗試轉變。對豐田來說，目前市面上很多車輛如果能收集多樣化的駕駛數(shù)據(jù)，對北美團隊開發(fā)自動駕駛汽車系統(tǒng)有很大的現(xiàn)實意義。在基于Woven原有的激光雷達中收集數(shù)據(jù)，通過Lyft在運營車輛上數(shù)據(jù)埋點（安裝攝像頭中收集數(shù)據(jù)），能幫助改進用于為自動駕駛車輛導航的高清地圖，攝像頭數(shù)據(jù)包括十字路口、騎車者、步行者，和Lyft司機外出錄像。通過這些Woven利用3D計算機視覺和機器學習的結合，從攝像頭的畫面中自動識別交通對象。