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全球首款激光雷达量产车来了!ARCFOX极狐 阿尔法S 华为HI版上路

来源: | 作者:创业观察 | 发布时间: 2021-04-12 | 2239 次浏览 | 分享到:
2021年,是激光雷达“上车”的元年。

曾经价格高不可攀,只能用于Robotaxi、无人车测试的激光雷达,终于彻底具备商业化条件。

因为,4月17日,目前全球唯一的城市通勤自动驾驶量产车,即将在中国上市。

2021年,是激光雷达“上车”的元年。

曾经价格高不可攀,只能用于Robotaxi、无人车测试的激光雷达,终于彻底具备商业化条件。

因为,4月17日,目前全球唯一的城市通勤自动驾驶量产车,即将在中国上市。

抢下这个“全球第一”的,是中国蓝谷旗下ARCFOX极狐汽车,它用的,是华为去年发布的量产激光雷达方案。

而这款ARCFOX极狐阿尔法S华为HI版的激光雷达,是搭载的“华为HI智能汽车解决方案”的一部分。

“超大杯”激光雷达方案

自从自动驾驶技术走入大众视线以来,一直有纯视觉和激光雷达两派之争。

作为车辆的主要感知原件,激光雷达可获得目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对目标进行探测、跟踪和识别。

激光雷达精度高、角度测量能力和轮廓测量能力好,抗干扰能力还强。

而摄像头获得2D图像画面,无法直观测距,而且受光照条件影响大。

所有的缺陷,只能靠算法来弥补。

所以,作为纯视觉方案最忠实的拥趸,特斯拉的自动驾驶方案并不“十全十美”。

比如,之前爆出过特斯拉对白色大型物体识别短板,径直撞上大货车的事件。

而激光雷达,至少能保证在探测识别阶段避免出错。

既然激光雷达这么好,为什么之前没有车实装呢?

还不是因为“太贵了”。

2016年以前,唯一量产的Velodyne 64线“大花盆”,一颗就要几万美元。

所以,激光雷达一直只在改装的自动驾驶测试车上用。而且,彼时激光雷达的外形,也难以融合进乘用车的设计中。

去年,华为公布了自研的量产激光雷达,按照年产10万套/线在推进产线,价格也能控制到200美元。

按照官方信息,量产96线激光雷达是专门为汽车打造的,具有很多优点:

大视野120°×25°,应对城区、高速等场景的人、车测距诉求。全视野中,水平、垂直线束均匀分布,不存在拼接、抖动等情况,形成稳定的点云对后端感知算法非常友好。小体积,适合前装量产车型需求。

具体到车规级激光雷达方案,分单个、两个和三个三种。

而即将上市的ARCFOX极狐 阿尔法S 华为HI版,选了“超大杯”方案,分别在车头,以及车头两侧,装了3颗华为96线激光雷达。

3颗激光雷达匹配其它感知设备,实现360°全方位覆盖,除了诸如应对龙门架、隧道场景、地库场景、ECT抬杆、十字路口左拐场景、近端突出物等场景应用外,还能对鬼探头这种场景等场景做出快速识别和判断。

拿下激光雷达量产车第一的ARCFOX极狐 阿尔法S 华为HI版,到底是一台怎样的车?

第一个“吃螃蟹”的ARCFOX极狐

其实ARCFOX极狐 阿尔法S 华为HI版这次吃了“两个螃蟹”。

第一只“螃蟹”,是激光雷达全球量产第一车。

ARCFOX极狐 阿尔法S 华为HI版采用三颗华为96线激光雷达,分别是前激光和侧面两激光。

ARCFOX极狐 阿尔法S 华为HI版的所有感知设备中,激光雷达是绝对的C位,最大探测距离是200米,测距精度可达到5厘米。

高精度、高分辨率让车辆能准确感知环境中物体的形状、距离、速度等等信息,提供覆盖城区、高速、停车场的全城区、点到点智能驾驶能力。

这一套激光雷达方案,专门为中国路况设计。比如,ARCFOX极狐 阿尔法S 华为HI版能快速识别加塞的车辆,以及在隧道中识别静止物体、实现主动避让、无车道线并线、复杂场景下泊车等等。

对于用户来说,ARCFOX极狐 阿尔法S 华为HI版带来的,就是从家庭车库到公司车库这样全场景自动驾驶体验。

而且,激光雷达能在车辆在白天黑夜、刮风暴雨、冰天雪地等等天气条件下均能畅行无阻。

ARCFOX极狐 阿尔法S 华为HI版吃的第二只“螃蟹”,是首发华为ADS自动驾驶系统。

华为ADS是全栈自动驾驶解决方案,背后依托超级全栈算法、超级数据湖、超级计算与传感器硬件这三项ADS“铁人三项”的闭环,针对城市复杂场景额外优化,驱动系统更快速的迭代优化,通过OTA持续提供新特性和新体验。

这种相当于Robotaxi的高阶自动驾驶能力,现在唯一落地ARCFOX极狐 阿尔法S 华为HI版这款私家车,用来满足消费者城市每日通勤诉求。

硬件方面,ADS搭载超级中央超算ADCSC,可支持400TOPS/800TOPS两档算力,并通过领先的设计,支持未来的算力进一步升级。与此同时,算力随算法灵活演进,以中国城区场景出发,面向私家车市场,优化传感器布局,为ARCFOX极狐 阿尔法S 华为HI版未来自动驾驶能力升级留下空间。