我们体验过形形色色的自动驾驶、半自动驾驶系统,但是今天有点儿不一样——不管是载体还是场景。在杭州来福士广场的地下停车场里,我们体验了一次无人驾驶的短距离接驳服务。提供这个服务的公司是国内的自动驾驶创业公司——驭势科技。
驭势科技是去年成立的一家无人驾驶技术研发公司,由前英特尔中国研究院院长吴甘沙担任 CEO,主要的研究方向是特定环境下的低速无人驾驶技术。在此之前,驭势科技曾与广州白云机场合作,在白云机场部署了无人摆渡车。
驭势工作人员告诉我,这次在杭州展示的无人车,从今年二三月份开始部署,到四月份完成部署,六月份随商场开业开始,在每天下午一点到四点为公众提供服务,目前已经正式运行两个月时间。
「貌不惊人」的无人车
这套无人摆渡车系统由两个部分组成,一部分是位于直梯口的叫车触摸屏,另一部分则是我们所关心的重点——无人摆渡车。
外观上看,这台高尔夫球车造型的无人车,采用了激光雷达、摄像头和超声波雷达等多种传感设备。驭势工作人员介绍,这台无人车最主要的传感设备是位于前方的摄像头,而除了摄像头外,两侧的两个 16 线激光雷达也是重要的信息收集装置。根据之前报道,驭势这次将采用 SLAM 定位技术来解决地下 GPS 信号不好的问题。
SLAM 系统的一个重要特点就是采用二维码辅助的方式来帮助无人车绘制周边的地图,但是,在我们与驭势首席产品官周鑫的交流中得知,现阶段无人摆渡车已经不需要二维码来辅助了,前方的二维码摄像头(即位于右边车灯上方的摄像头)已经不再使用。
停车场内部天花板上已弃置不用的二维码
汽车内部保留了方向盘制动踏板等设备,副驾驶上则是用于工程师观察运行情况的显示屏。整个车的内饰很简单,以实用为目标,没有其他多余装饰。
无人车副驾驶上的显示屏
由于严格控制了成本,整台无人车的制造和维护成本其实不高。投入使用后,一台车的各种维护成本将会在每年一万美金以内。
体验:优点和不足并存
想乘坐这辆无人车,我们首先要通过直梯口的叫车系统把无人车呼叫过来。
第二步就是呼叫无人车了。
(GeekCar 在网易直播平台对于驭势无人车测试做了直播,可以点这个链接回放:https://c.m.163.com/news/l/149720.html?spss=newsapp&spsw=1)
在整个体验过程中,最大的感受就是平缓。无论是过减速带还是停车起步,整个运行过程中都没有突然的加减速。除此之外,比较让我惊讶的就是这台无人车的自动变道功能。当准备进入弯道的时候,这台无人车会先在车内发出提示音,然后按照需要自动变道。不过,这种自动变道功能是非常有限的,当前方道路障碍物太多时,无人车就会判断前方道路无法行驶,直接停下来等待道路恢复畅通。最后,在测试道路的尽头,工程师还故意给无人车设计了一个 U 型弯,而无人车在这个弯道中的表现也非常稳定。
除了道路上的表现外,无人车的人机交互也做的可圈可点。乘客方面,无人车在进行每一步操作时,都会提前通过语音告知乘客;行人方面,驭势表示将来也会通过加装 LED 屏等其他方式,完善与行人的交互。
当然,这辆无人车也有不少需要完善的地方。
首先,整个无人车反应比较慢,给人的感觉像是新手司机一样,每每等到其他的车已经从它旁边跑过去了,它才反应过来旁边有车。
其次,受限于技术,这台无人车不会倒车。按照停车场的规定,停车场内应该都是单向车道,本来不需要有倒车等复杂的操作。但是,现实情况下有很多司机并不会完全按照停车场的要求来做,这就导致了有时候无人车需要进行会车操作。体验过程中,一次对面过来一辆 SUV,由于 SUV 本身车体比较宽,而且又是在一个路口,所以 SUV 很难在不占用无人车车道的情况下开过去,这个时候无人车就懵逼了:往前不能走,往后又不会倒车,这让臣妾可怎么办啊?最后,还是在演示人员的协助下才与这辆 SUV 会过车去。
另外,无人车的速度也是一个大问题。整个体验过程中,无人车的速度最大也只有 8km/h,再加上面对各种不同障碍时无人车的减速操作,平均下来无人车的速度甚至不及行人步行。驭势工作人员解释,这是因为来福士地下停车场最大的限速就是 8km/h,而无人车会严格按照停车场要求进行操作。为了提高无人车的方便程度,驭势仍然会与停车场方面进行交流。
根据驭势介绍,目前无人车仍然需要安全员跟车辅助驾驶。不过,在未来,随着数据收集的不断完善和技术的不断成熟,驭势无人摆渡车整个运营地区将只需要一个安全员远程监控就可以保证运行的安全性。
吴甘沙为大家展示驭势数据收集技术:仿真模拟技术
驭势的未来:想做 Tier 1.5
驭势科技 CEO 吴甘沙表示,目前驭势的运营模式就是场景化运营。
吴甘沙解释道,在目前低智能的情况下研发无人驾驶,最重要的就是数据积累。本质上来讲,无人驾驶等级的差别就是数据积累边界的差别。驭势目前没有足够的数据,因此也不打算做出一套通用的设备来适应所有的路况环境。驭势专注于根据客户的需要,在特定场景内做出一套可靠的算法,最后通过一系列算法的整合,归纳出一个「公约数」,在此基础上完善和研发无人驾驶技术。
吴甘沙的这个想法可以说是比较新颖的。一方面,场景化运营可以尽快实现无人驾驶技术的商业化,吴甘沙说,整个地下停车场的数据测算其实只用了两个星期,而现在如果将这项技术移植到类似场景的话,几天就可以完成;另一方面,将商业化的数据运用到无人驾驶算法的研究中无疑又会加速驭势无人驾驶技术的发展。不同于其他车企技术等成熟后再商业化,驭势选择了一边商业化一边打磨技术。另外,因为只是在特定场景内运行,驭势也几乎不需要考虑法律法规的影响。
在公司创立之初,驭势的目标其实是为园区景区和物流基地内部提供低速的自动驾驶服务。在这个无人车项目完成后,吴甘沙表示园区和景区仍然是驭势无人车的目标市场之一。
吴甘沙对于驭势的定位是 Tier 1.5。驭势不仅会与传统零配件供应商合作,还会直接参与到汽车制造企业的合作中。
目前,驭势的商业模式是与具体商家合作,按照客户的需求来设计算法和制造无人车。但是,正如吴甘沙所言,这种营业模式是有缺点的:与商家的合作多具有不可复制性,每个客户的需求都不一样,而这种私人订制的营业模式实际上是很难扩大规模的。按照吴甘沙的设计,驭势未来的发展方向主要有两个,一是与车企合作,为意图涉足无人驾驶领域的车企提供设备,而数据收集则交由车企自己来做;另一个方向则是与博世等 Tier 1 合作,逐步扩展业务。
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