NIO、Xpeng、および Ideal 自動運転機能の垂直方向の進化と水平方向の比較

導入

「インテリジェンス」の波の到来により、国内外の大手自動車会社は自動運転分野での軍拡競争を開始し、威来、小鵬、アイデアルなどの新興国内自動車メーカーもその技術を誇示するための準備を整えている。 2025 年までに自動運転トラックへの入場チケットを入手できます。

1. 自動運転システムの垂直進化の軌跡

1. NIO-自動運転システムの垂直進化の軌跡

NIO-自動運転システムの垂直進化パス

2017 年 12 月、運転支援システム NIO Pilot が NIO Day に初めてリリースされました。
2019年6月には、車載機システムNIO OSがOTAによりNIO OSバージョン2.0.0にバージョンアップされ、NIO Pilotシステムは初のメジャーバージョンアップを完了し、高速自動支援運転、渋滞自動支援運転など7つの新機能が追加されました。、方向指示器制御、車線変更、道路交通標識認識、車線維持機能、前側方交通警報、自動駐車支援システム。
2020 年 2 月に車両機械システム NIO OS がバージョン 2.5.0 にアップグレードされ、NIO Pilot システムに自動緊急ブレーキ (歩行者と自転車)、追い越し支援、車線回避機能が追加されました。
2020年10月には、車載機システムNIO OSがバージョン2.7.0にアップグレードされ、NIO Pilotシステムに高精度地図の使用が追加され、自動支援ナビゲーション運転機能（NOA）が追加されました。横断車両警告機能、アクティブブレーキ機能の追加、ドライバー疲労監視機能のアップグレード、カメラによるドライバーの顔、目、頭の姿勢特徴の認識情報を追加し、さまざまな情報から総合的に判断します。
2021年1月には、車載システムNIO OSをバージョン2.9.0にバージョンアップし、NIO Pilotシステムに視覚融合自動駐車機能や車両近距離召喚機能を追加、NOA機能の最適化（アクティブレーンチェンジ機能の強化）、合流幹線道路への出入りのシナリオにおける安定性。
2021年1月の「NIO Day」には、NIO Aquila NIOスーパーセンシングシステムとNIO Adam NIOスーパーコンピューティングプラットフォームを含む自動運転システムNADがリリースされ、高速道路、市街地、駐車場などを段階的にカバーする予定です。～現場でのto-point自動運転機能体験。

2. Xpeng-自動運転システムの垂直進化の軌跡

Xpeng-自動運転システムの垂直進化の軌跡

1) Xpilot2.0：自動運転支援システムXpilotの初の正式製品実装版

2019年1月にOTAアップグレードがXpeng G3ユーザーに初めて提供され、アップグレードされたXpilot2.0システムには車両キー召喚機能が追加され、自動駐車機能が最適化され、自動駐車はより多くのシーンに適応し、影をサポートします。スペースがある場合、グラウンドロックの識別がより正確になります。
2019 年 6 月に、Xmart OS バージョン 1.4 が OTA 経由で Xpeng G3 ユーザーにプッシュされ、アップグレード後、Xpeng G3 には ICA インテリジェントクルーズアシスト機能 (60km/h 以上の LCC レーンセンタリングアシスト) が搭載されます。

2) Xpilot2.5 : L2運転支援システムが量産適用を実現

2019年7月にXmart OSバージョン1.5がOTAを通じてG3ユーザーにプッシュされ、アップグレード後のXpeng G3には自動車線変更支援や渋滞支援などの運転支援機能が追加される。

3) Xpilot3.0 :高速シーンにおけるNGP自動航法支援運転機能をリリース

2020 年第 2 四半期: XPILOT 3.0 ハードウェアシステムは Xpeng P7 に実装されます。
2020 年第 4 四半期: XPILOT 3.0 の基本機能が提供されます。つまり、ACC/LCC/ALC およびその他の機能が OTA を通じて公開されます。
2021 年第 1 四半期: Xmart OS バージョン 2.5.0 が OTA を通じて P7 ユーザーにプッシュされ、このアップグレードにより、XPILOT 3.0 システムを搭載した Xpeng P7 には、高速道路 NGP 自動ナビゲーション支援運転機能が搭載されました。
2021 年 6 月: Xmart OS バージョン 2.6.0 のパブリックベータ版が開始されました。このアップグレードにより、Xpilot3.0 システムに駐車場メモリパーキング、スマートハイビーム、ドライバーステータスモニタリングが追加されました。同時に、NGP 自動ナビゲーション支援もサポートされています。機能とレーンセンタリング機能が最適化されました。

4) Xpilot 3.5:都市シーンでのNGP自動ナビゲーション支援運転機能をリリース

Xpilot 3.5は都市シーンでのNGP機能を追加し、パーキングメモリーパーキング機能を最適化します。
Xpeng P5は、2021年の第4四半期にユーザーへの提供を開始する予定です。Xpilot3.5システムの都市シーンNGP機能は、年末に内部ユーザーテストが開始され、2022年初頭にOTAを通じてユーザーに提供される予定です。 ;

3. 理想～自動運転システムの垂直進化の道筋

理想の車種開発と自動運転システムの垂直進化の道筋

Li Auto の自動運転研究開発の進捗状況は NIO や Xpeng にわずかに遅れていますが、2020 年 7 月に同社が米国で IPO を果たし、9 月に元 Visteon チーフアーキテクトの Wang Kai 氏が Li Auto に入社して以来、Li Auto の進歩は明らかに加速しています。自動運転分野の研究開発のペース。

李翔氏は2020年のインタビューで、李汽車の自動運転開発のロードマップを次のように発表した。

1) 2021-2022 : 自動ナビゲーション支援運転機能を実現。

2) 2023 年: L4 自動運転機能をサポートするハードウェアシステムを搭載した新型モデル Li X01 を発売

3）2024年：量産モデルでOTAによるL4自動運転機能を実現

2. 自動操縦システム - 知覚スキーム

付録 1: 自動車メーカー 3 社のセンシングシステムソリューションの比較

注: √ にはこの構成があり、× にはこの構成はありません

1. NIO - 自動運転システム向け認識ソリューション

NIO Pilotと NAD システム認識ソリューションの比較

注: 1) √この構成では、N/A 該当せず、— 不明

2) NIO ET7 の 11 台の 8 メガピクセルの高解像度カメラの一部は Lianchuang Electronics によって供給されており、Lianchuang Electronics の公式 Web サイトに問い合わせたところ、同社の車載カメラの主な用途分野はサラウンドビューとリアビューであることがわかりました。 NIO ET7 のサラウンドビューカメラは Lianchuang Electronics から供給されている可能性が高いと推測されます。

NIO パイロットシステムと比較して、NAD システムの認識ソリューションはより完全です。

カメラに関しては、サイドビューとリアビューの ADS カメラが追加されましたが、ADS のフロントビューは 3 台のカメラから 2 台のカメラに変更されました。
注: 理由は推測されます。NAD システムは、ADS フロントビューカメラ*2+サイドフロントビューカメラ (監視塔レイアウト)*2+フロント LIDAR*1 を使用しており、NIOpilot システムが使用する際の視野検出を完全にカバーできます。三眼カメラスコープ。
Lidar - 正面向きの Lidar を追加しました
C-V2X通信モジュールを追加しました。

1 ) NIO パイロット知覚システム

センシングセンサー：ADSカメラ*3+サラウンドビューカメラ*4+ミリ波レーダー*5+超音波レーダー*12+DMSカメラ*1

NIO Pilotセンサー構成 (出典: NIO 公式 Web サイト)

主要なセンサーの紹介:

a. フロントビューカメラ：三眼カメラ（180万画素、Weilai独自開発）

52°中距離カメラ: 主に一般的な道路状況の監視に使用されます。
28°望遠長距離カメラ: 長距離の目標物や信号機を検出
広視野角150°の近距離カメラ：車体側面の車両や近距離で列に割り込む車両を検知

三眼カメラの主な機能を下図に示します。

実装機能：道路標識認識、ハイビーム・ロービーム自動制御、車線逸脱警報、自動車線維持、緊急ブレーキ支援、前方衝突警報

三眼カメラ機能の実現（画像出典 – NIO公式サイト）

b. ミリ波レーダー：前方長距離レーダー1基＋コーナーレーダー4基

実装機能：車線変更警報、車両死角監視、サイドドア開放警報、前方車両警報、後方車両警報

ミリ波レーダー機能の実装（画像出典 – NIO公式サイト）

2 ) NADセンシングシステム

NIO Aquila スーパーセンシングシステム:知覚センサー+高精度測位ユニット (GPS + IMU) + 車路協調センシング V2X

知覚センサー:ライダー * 1 + ADS カメラ * 7 + サラウンドビューカメラ * 4 + ミリ波レーダー * 5 + 超音波レーダー * 12

NIO超感覚システム（画像出典 – NIO公式ウェブサイト）

主要なセンサーの紹介:

a . Lidar (Tudatong-Falcon) パフォーマンスパラメータ:

タイプ: 2軸回転ミラースキャニングハイブリッドソリッドステートライダー
検出距離: 250m@10% 反射率
FOV （H&V）： 120°*30°
角度分解能 (H&V): 0.06°*0.06°
レーザー波長： 1550nm

b ．ADS HD カメラ:

ADS カメラ7 台(8MP):フロントビュー*2 (フロントガラス) + サイドフロントビュー*2 (ルーフ前面両側) + サイドリアビュー*2 (フェンダー) + リアビュー*1 (ルーフ中央の後ろ) ）

ADSカメラのレイアウトの模式図

サイドフロントビューカメラ監視塔レイアウト:センサーの視線が障害物を効果的に横切り、死角エリアを減らすことができます。

死角の削減:都市部のシナリオでは、センサーの視線は緑地帯や車両によって簡単に遮られますが、B ピラーやバックミラーに設置されたカメラと比較して、ルーフに配置されたハイマウントのサイドフロントカメラは死角を減らすことができます。
前方視界の冗長性として：フロントカメラをルーフの高い位置に配置し、高い位置にあるため視野が広く、前方視界の冗長性が向上します。たとえ正面を向いたメインカメラが機能しなくても、高い位置に設置された 2 つのサイドフロントカメラを利用すれば、前方視界を完全に認識することができます。

NIO ET7 サイドフロントビューカメラ (画像出典 - NIO 公式ウェブサイト)

2. Xpeng - 自動運転システム向け認識ソリューション

Xpilot システム認識ソリューションのさまざまなバージョンの比較

注: √この構成では、N/A 該当せず、— 不明

Xpilot 3.0と Xpilot2.5 の比較:

ADSカメラ：フロントビューカメラを単眼カメラから三眼カメラ+フロント単眼カメラ1台にアップグレードし、サイドビューカメラ（4カメラ）とリアビューカメラ（1カメラ）の合計5台を追加しました。
ドライバー監視カメラ1台追加
ミリ波レーダー：後角レーダーを2基追加
高精度地図のアプリケーションを追加

Xpilot 3.5と Xpilot3.0 の比較:

ADSカメラ: 1 台の正面単眼カメラが正面図から削除されています
注: 理由は推測されています。Xpilot3.5 システムには車両の前部に 2 つのレーザーレーダーが配置されており、以前の単眼カメラを完全に置き換えて、認識の冗長性の役割を果たすことができます。
LiDAR: 2 つのフロント LiDAR を追加

1 ) Xpilot 2.5 - 知覚システム

知覚システム構成：ADSカメラ*1+サラウンドビューカメラ*4+ミリ波レーダー*3+超音波レーダー*12

Xpilot 2.5センサー構成 (画像ソース: インターネット)

注：紫丸－前方中距離ミリ波レーダー*1、オレンジ丸－後方短距離ミリ波レーダー*1、緑丸－サラウンドビューカメラ*4、青丸－前方メインカメラ*1、赤丸・超音波レーダー ※12。

主要なセンサーの紹介:

a. フロントミリ波レーダー（Bosch-MRR Evo14）

中距離レーダー: 広角/狭角の2つの探知角を持ち、探知距離はそれぞれ100メートルと160メートルで、フロントバンパー中央に配置され、主に目標の探知と追跡に使用されます。先に。

b. 後方ミリ波レーダー（ボッシュ）

短距離レーダー：検知範囲は0.36~80m、リアバンパーの両側に配置され、主に車体側面後方の障害物の検知に使用されます。

2 ) Xpilot 3.0 - 知覚システム

知覚システム構成：知覚センサー＋高精度地図（AutoNavi）＋高精度測位

知覚センサー: ADS カメラ * 9 + サラウンドビューカメラ * 4 + ミリ波レーダー * 5 + 超音波レーダー * 12 + DMS カメラ * 1

主要なセンサーの紹介:

ADSカメラ9台: フロント三眼(フロントガラス) + フロント単眼(フロントガラス) + サイドフロントビュー*2 (ルームミラーベース) + サイドリアビュー*2 (フェンダー) + リアビュー*1 (ナンバープレート上部)

a. フロント三眼カメラ:

長距離狭視野角カメラ (28°) : 自動緊急ブレーキ、アダプティブクルーズ、前方衝突警告など、主に前方移動物体の検出に使用されます。
性能パラメータ：検出距離150m以上、解像度-1828*948、ピクセル-2MP、フレームレート-15fps
中距離メインカメラ (52°):主に信号認識、車線認識、および前方の移動物体の検出に使用されます。信号検出、自動緊急ブレーキ、アダプティブクルーズ、前方衝突警告、車線逸脱警告などです。
パフォーマンスパラメータ:ピクセル-2MP、フレームレート-60fps
近距離広角カメラ（100°）：主に渋滞防止、雨探知、信号機認識に使用
パフォーマンスパラメータ:ピクセル-2MP、フレームレート-60fps

b. フロント単眼 - 安全冗長センシングカメラ (フロントガラス):ピクセル - 2MP、フレームレート - 69fps

機能:正面三眼カメラのセンシングが故障した場合のセンシング冗長センサーとして

3 ) Xpilot 3.5 - 知覚システム

知覚システム構成：知覚センサー＋高精度地図（Amap）＋高精度測位

センシングセンサー:ライダー * 2 + ADS カメラ * 8 + サラウンドビューカメラ * 4 + ミリ波レーダー * 5 + 超音波レーダー * 12 + DMS カメラ * 1

キーセンサーの紹介

。_ Lidar (DJI Livox-HAP) パフォーマンスパラメータ:

タイプ:バイプリズムスキャニングハイブリッドソリッドステート LIDAR
検出距離: 150m @ 10% 反射率)
FOV （H&V）： 120°*30°
角度分解能 (H&V): 0.16°*0.2°
レーザー波長： 905nm

b ．ADS カメラ 8 台:フロントビュー*3 (フロントガラス、2MP ピクセル) + サイドフロントビュー*2 (ルームミラーベース) + サイドフロントビュー*2 (フェンダー) + リアビュー*1 (上部ナンバープレート)

Xiaopeng P5 – ADS カメラのレイアウトの概略図

3. 理想 - 自動運転システム認識ソリューション

理想的な自動車自動運転システムの知覚方式の比較

注: √この構成では、N/A 該当せず、— 不明、(E) おそらく

2021年の理想的なものの知覚システムと2020年の理想的なものの比較:

ａ．フロントカメラの性能パラメータが向上しました。旧型の Ideal One は 130 万ピクセルの前面単眼カメラと水平視野角 52° を備えています。新しい Ideal One は 800 万ピクセルの単眼カメラと水平視野角を備えています。視野角120°。

b. ミリ波レーダーの増設：新たにコーナーレーダーを4基追加

1 ) 2020 Ideal One - 知覚システム

センサー構成：ADSカメラ*1+サラウンドビューカメラ*4+ミリ波レーダー*1+超音波レーダー*12

理想的な 1 つのセンサーレイアウトの概略図

注:上の写真では、フロントガラスに 3 つのカメラがあることがわかります: a. 上の 2 つのカメラのうち、②のみが ADS カメラ (運転中に使用される運転支援カメラ)、b. 他の 1 つのカメラ①はデータ収集用であり、収集カメラは、関連アルゴリズムのその後のトレーニングと最適化を容易にするために、道路情報や運転シーンなどのデータ情報を収集するために特別に使用されます; c. 下部の③カメラはドライブレコーダーカメラです。

主要なセンサーの紹介:

フロント単眼 ADS カメラ (OmniVision Technology-OV10642) およびサラウンドビューカメラ (OmniVision Technology-OV10640)

OV10642と OV10640の性能パラメータの比較

2 ) 2021 理想的なもの – 知覚システム

センサー構成：ADSカメラ*1+サラウンドビューカメラ*4+ミリ波レーダー*5+超音波レーダー*12

主要なセンサーの紹介:

a. フロント単眼カメラ: 8MP ピクセル、水平視野角 120°、検出距離 200m

b. ミリ波角レーダー：ボッシュ第5世代レーダー、水平視野角120°、探知距離110m

3 ) 理想的な X01 - 知覚システム

知覚システム構成：ライダー*1 + ADSカメラ*8 (E) + サラウンドビューカメラ*4 + ミリ波レーダー*5 (E) + 超音波レーダー*12 + DMSカメラ*1

3. 自動運転システム - コンピューティングプラットフォーム

付表2 新興自動車メーカー3社の自動運転システム向けコンピューティングプラットフォームの比較

1. NIO – 自動運転システムコンピューティングプラットフォーム

NIO自動運転コンピューティングプラットフォームの情報整理

1 ) NIO Pilot自動運転コンピューティングプラットフォーム

ハードウェア: Mobileye- EyeQ4 チップ (知覚処理演算) + NXP-S32V チップ (判断処理演算)

a. EyeQ4性能パラメータ:計算能力-2.5 TOPS、消費電力-3W、応答時間-20ms、プロセス技術-28nm、チップタイプ - ASIC

b. S32Vパフォーマンスパラメータ: 計算能力-9200 DMIPS、プロセッサ-4 コア 64 ビット CPU Arm®Cortex®-A53 1GHZ、4 コア 32 ビット CPU Arm®Cortex®-M4 133MHZ

S32Vの構造ブロック図（画像出典 - NXP公式サイト）

2 ) NAD自動運転コンピューティングプラットフォーム

Weilai スーパーコンピューティングプラットフォーム NIO Adam (4 つの NVIDIA Orin チップで構成) のパフォーマンス:

NIO スーパーコンピューティングプラットフォーム - NIO Adam (出典: NIO 公式ウェブサイト)

4*高性能専用チップ:メイン制御チップ 2 個 + 冗長バックアップチップ 1 個 + グループインテリジェンスおよび人格トレーニング用の専用チップ 1 個
—— 2 つのメイン制御チップ: マルチ方式の相互検証認識、マルチソースの高精度測位、マルチモーダル予測および意思決定を含む NAD アルゴリズムのフルスタック動作を実現し、十分なコンピューティング能力により NAD がシステムは複雑な交通シーンを簡単に処理できます。
—— 1 つの冗長バックアップチップ: メインチップに障害が発生した場合、NAD が安全性を確保します。
——1 グループインテリジェンスとパーソナリティトレーニング用の専用チップ：NADの進化を加速すると同時に、各ユーザーの運転環境に応じてパーソナライズされたローカルトレーニングを実施し、各ユーザーの自動運転体験を向上させることができます。
スーパー画像処理パイプライン: 超高帯域幅の画像インターフェイス、ISP は 64 億ピクセル/秒を処理可能
超高度なバックボーンデータネットワーク: すべてのセンサーと車両システムの信号入力がロスレスでリアルタイムに各コンピューティングコアに分散されます。

2.Xpeng – 自動運転システムコンピューティングプラットフォーム

Xpilotシステムコンピューティングプラットフォームの情報ソート

1 ) XPilot 2.5 自動運転コンピューティングプラットフォーム

ハードウェア: Mobileye の EyeQ4 モジュールの使用

EyeQ4チップ: 演算能力 - 2.5 TOPS、消費電力 - 3W、応答時間 - 20ms、プロセス技術 - 28nm チップタイプ - ASIC

2 ) Xpilot 3.0自動運転コンピューティングプラットフォーム

Xpilot3.0 コンピューティングプラットフォーム: NVIDIA Xavier SoC+ Infineon Aurix MCU

ａ．NVIDIA Xavier SoC : コンピューティングパワー - 30TOPS、消費電力 - 30W、セキュリティレベル - ASIL D、ビデオプロセッサ - 8K HDR、CPU カスタマイズされた 8 コア ARM アーキテクチャ、GPU - 512 コア VoltaGPU

b. Infineon Aurix MCU: (RISC プロセッサコア、マイクロコントローラ、DSP を 1 つの MCU に統合)

計算能力 - 1.7DMIPS/MHz、クロック周波数 - シングルコア 300MHz、プロセス - 40nm、安全レベル - ASIL D

これは、以下の Xpilot3.0 システムのソフトウェアスタックから確認できます。

自社開発部分には、XPU プラットフォームソフトウェア (Xpilot システムアーキテクチャ) と Xpilot システムアプリケーション層ソフトウェアが含まれます。OTA、診断サービス、仮想化、カメラサービス、CAN サービス、自動運転アプリケーション (知覚、測位、予測、経路計画、など）待ってください

Xpilot 3.0 システムソフトウェアスタック (画像ソース – Xpeng)

3. 理想 – 自動運転システムコンピューティングプラットフォーム

理想的な自動運転コンピューティングプラットフォームの情報整理

1 ) 2020 Lixiang Oneを搭載した自動運転コンピューティングプラットフォーム

画像認識処理モジュール：Mobileye EyeQ4チップを使用
制御決定モジュール: Yihang Intelligent によって開発

2 ) 2021 Lili Oneを搭載した自動運転コンピューティングプラットフォーム

処理チップ：Horizon Journey 3*2

Journey 3 基本パラメータ情報の並べ替え

3 ) Lixiang X01を搭載した自動運転コンピューティングプラットフォーム

ハードウェア:

自動運転ドメインコントローラー：Desay SV
マスターチップ:SP コントローラーチップ - NVIDIA Orin-x

オペレーティングシステム： Li X01には自社開発のリアルタイムオペレーティングシステムLi OSが搭載されます。

Li OSは、Linuxカーネルの徹底的なカスタマイズに基づいて開発されており、カスタマイズされた開発部分には、a. ファイルシステム、IOシステム、カーネルのブートガイドなどのコア部分、b. 他のアプリケーションと通信するミドルウェア部分が含まれます。レイヤー、サプライヤーの協力開発。

4. 自動運転システム – 機能実装

付録 3: 新興自動車メーカー 3 社のインテリジェント運転システムの支払いモデルの比較

付表4：新興自動車メーカー3社の自動運転システムの機能比較

注: √ にはこの構成があり、× にはこの構成はありません

1. NIO – 自動運転システム機能の実装

NIO PilotとNADで実現できる機能

1) NIO Pilot システムの基本機能は無料で、選択したパッケージとフルパッケージには 1 回限りの支払いモードが採用されています。

2) NAD は月額サブスクリプション支払いモデルを採用しています。一部の基本機能に加えて、NAD の完全な機能を利用するには、「月次アクティベーションおよび月次支払い」サービスサブスクリプションモデル、つまり ADaaS (AD) を採用する必要があります。サービスとして）。

3) NAD システムは、NIO Pilot システムをベースに、発電所での自動駐車、NAD 低速および駐車自動運転機能など、シーンベースの統合された高度な自動運転機能を追加します。

2. Xpeng – 自動運転システム機能の実装

Xpilot システムによって実装される機能

注:「*」が付いた機能はオプションのデバイスであり、その後のサブスクリプションの支払い後に OTA アップグレードを通じて入手できます。

1 ) Xpilot 3.0 と Xpilot 2.5 の比較:

Xpilot 3.0 は強力なソフトウェアアップグレード機能を備えており、その後の OTA アップグレード機能により、インテリジェントハイビーム、駐車場メモリパーキング、NGP 自動ナビゲーション支援運転 (高速道路)、SR 自動運転環境シミュレーションディスプレイを追加できます。

2 ) Xpilot 3.5 と Xpilot 3.0 の比較:

安定性の向上: 夜間、逆光、低照度、トンネルの明暗などの困難なシーンをより適切に解決できます。
新しい都市シーンNGP - 自動ナビゲーション支援運転機能
駐車メモリ駐車機能のエクスペリエンスを向上：駐車場では、車両の出入り、対向車、歩行者の往復、連続する直角カーブなどの複雑なシーンに対処することがより適切になります。

3. 理想 – 自動運転システム機能の実現

理想 - 自動運転システムが実現する機能の比較

1 ) 2020 Ideal One : 主に L2 レベルの運転支援機能を実現し、L2+ の高度な運転支援機能を欠いています。

a. 車両後方を監視できるミリ波レーダーやサイドリアビュー/リアビューADSカメラなどの長距離センサーが装備されていないため、高速走行時の車両後方の保護が弱い。車両後部の衝突警告、合流支援、自動車線変更機能をより適切に実現することは困難です。

b. 前方センサーの認識能力には一定の制限があります

2020年、アイデアルワンでは大型トラックへの追突事故が相次いで発生しましたが、その主な原因は以下の2つです。車線の 1/3 ～ 1/2 では、ADAS はまだ前方車両を認識していません。第 2 に、Ideal One の運転支援型知覚センサーは、対向車の前方車両を識別する能力が低く、暗闇では役に立ちません。光が弱い夜。

したがって、ソフトウェアアルゴリズムの要因に加えて、センサーの前方認識能力の制限がもう1つの主な理由です. まず、2020 Ideal Oneのフロントカメラは単眼であり、視野は52°であり、車両の両側にフロントカメラが装備されていますが、角度レーダーは光が弱い状況では認識しにくくなっているため、横から急速に進入してくる車両の識別が遅くなります。

したがって、2021年のIdeal Oneの自動運転システムに関連するハードウェア構成をアップグレードするのは自然なことだ。

2 ) 2021 Ideal One : フロントカメラは水平視野角120°の800万画素高精細カメラを採用し、4角レーダーを追加し、後方の中遠距離目標の認識能力を高め、前面の両側にあり、古いThe Ideal Oneと比較して、信号認識機能、前方車両横断リマインダー、後方車両横断リマインダー、ドア開閉および衝突防止リマインダーなどの機能が追加されています。

結論

1. 新興自動車メーカー 3 社の自動運転の研究開発計画と自社研究レイアウトから判断すると、戦略的レイアウトの方向性は比較的一貫しており、いずれもフルスタックの自社開発自動運転機能の構築を望んでいます。モデルが収束すると、企業のソフトウェア機能またはソフトウェアとハードウェアの統合機能がその中核となる障壁になります。

2. 将来のハイエンド自動運転に向けたセンシングソリューションは、新車メーカー3社ともライダー＋ミリ波レーダー＋カメラの複数センサーを冗長センシングする「ストロングセンシング」路線を採用するが、その進化は自動運転技術の発展には、ソフトウェアとハードウェアの組み合わせに加え、データが鍵となります。中国の複雑な道路状況下で現地ユーザーのデータを継続的に蓄積し、ソフトウェアアルゴリズムを継続的に最適化することによってのみ、差別化された自動運転体験を生み出すことができます。中国の現地企業は、中国の特徴を持つ道路シーンをより深く理解する: 中国人ユーザーの運転習慣により、中国のシナリオでより優れたエクスペリエンスを備えた自動運転技術を反復する機会があります。たとえば、中国の道路に適したいくつかの特別な機能: 交通渋滞警告、夜間追い越しリマインダー、大型トラック回避など。

3. 自動運転コンピューティングプラットフォームに関しては、NIO、Xpeng、Ideal はいずれも、初期の段階では比較的クローズドな Mobileye ソリューションを選択しましたが、そのため基盤となるビジュアルデータを効果的に取得して利用することが困難でした。 NVIDIAと協力し、将来的には有力企業がAIチップの自社研究＋自動運転ドメインコントローラーの自社研究（共同開発）の研究開発モデルを形成する。開発されたソフトウェアアルゴリズムは、自動運転コンピューティングプラットフォームの機能を最大限に活用し、最適なパフォーマンスを発揮します。

4. 量産モデルの機能実装については、具体的なユーザーシナリオの実装に重点を置き、ユーザーシナリオを皮切りに、駐車場、高速道路の3つの主要なシナリオで段階的にポイントツーポイントの自動運転を実現していきます。、および都市部。

5. 現在の自動運転技術は継続的な反復開発の段階にあり、OTA は車両ソフトウェアの迅速な反復を実現し、ユーザーに提供された車両に対して新しい機能の追加や既存の機能の最適化を継続できます。また、新機能はハードウェアよりも強力であり、ハードウェアが対応していなければソフトウェアだけでは実現できません。しかし、量産モデルに搭載されるハードウェアの多くは一度で完成するものではなく、OEM各社は「上位互換性を持たせる、上位互換性を持たせる」という自社の強みで頑張るしかありません。

述べる：

1) 著者と通信するには、著者の企業 WeChat ID を追加してください (下の QR コードをスキャンしてください); WeChat を追加する前に必ず会社、役職、および本名を指定してください。そうでない場合、認証は通過しません。理解。

2) 「スマート運転の 9 つの章」 (2 つの方向: 「変革体験の要約」と「知識蓄積の組織化」) に貢献することに興味がある場合は、次の QR コードをスキャンして、Sun Li の企業 WeChat を追加してください。WeChatを追加する際は、必ず本名、役職、その他の情報をメモしてください。よろしくお願いします。