ADAS/AD笔记之特斯拉Autopilot-HW3.0系统

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摘要:

目前国内一般直接将高速NOA成为“L2+”;因此,复杂度更高的城区NOA,就自然的映射到了“L2++”。

一、概述:

特斯拉Autopilot系统首创了NOA这种淡化脱手/脱眼/脱脑(驾驶自动化程度)逻辑的功能,致力于与导航结合后,完成从A点到B点的全程进行辅助驾驶(L2,不脱手)的能力,功能实用性大大增加。

鉴于ICA、LCC这种功能也是L2,为了体现特斯拉NOA良好的高速和城区的变道、匝道汇入汇出、复杂场景通行能力,用“L2+”来形容特斯拉NOA的先进性,也是被行业接受的。但是这个L2+,并不是在脱手/脱眼/脱脑这个维度体现的。

补:一般L几与XXX-off的对应关系是

  • 无L,没有智驾功能;

  • L0,无控制(只报警提醒、提示),Warning;

  • L1,单向控制(纵向,或横向),Single-direction control;

  • L2,横纵向控制,不脱手,Hands-on;【横纵向都具备后,就开始拼是否脱手/脱眼/脱脑了】

  • L2+,横纵向控制,脱手,Hands-off;

  • L3,横纵向控制,脱眼,Eyes-off;

  • L4,横纵向控制,脱脑,Minds-off;

  • L5,横纵向控制,无人,Driver-off;车辆不再为驾驶员提供底盘控制接口(如制动踏板、油门踏板、方向盘等人类直接控制车辆的装置);

另,国内也有不少厂商习惯用场景复杂度来定义功能。目前国内一般直接将高速NOA成为“L2+”;因此,复杂度更高的城区NOA,就自然的映射到了“L2++”。

二、系统介绍:

根据相关信息,对基于HW3.0的Autopilot系统方案统计如下:【注:特斯拉OTA很快,信息经常变,只能大致参考下】

Item Description Comment
功能:SAE驾驶自动化程度 “L2++”级 高速、城区、停车场等多场景通行/变道能力很强
功能:驾驶自动化程度描述 不脱手 EAP脱手间隔与车速相关;
车速在60-80kph时候,约45s-65s之间;
低速最长时间可达3分钟;
功能:功能描述 NOA 基于导航的辅助驾驶
功能:车速区间 0-130kph; 全速域
功能:电子围栏 EAP:高速NOA;
FSD:城区NOA;HW3.0的主要价值在于FSD功能
特斯拉能力的体现,主要在电子围栏指标上。场景泛化能力很强,功能开启后的通行能力也很强
功能:变道约束 支持变道 细分场景方面:汇入、汇出、匝道同行等
功能:路口通行 支持十字路口通行 高速和城区,最大的区别有两个:路口通行,以及VRU的处理。FSD的路口的通行能力很强;典型能力:无保护左转、高速车流的汇入
功能:DDT后援任务用户有效性 需要驾驶员随时接管
功能:环境条件 不支持下雨下雪等恶劣天气; 无车道线时,可利用路沿检测保证车辆正常行驶(而不退出);
功能:前置条件 ICA(或叫LCC)已开启; 满足条件后,系统通过HMI提示用户可以开启NOA功能,用户确认后进入NOA功能
功能:感知系统(OEDR) 8V 传感器布置位置见图1所示
功能:接管(Takeover) 需要驾驶员随时接管车辆;
功能:降级(Degradation) 未知
功能:MRM 未知
功能:HMI a. 系统入口:方向盘按键;
b. 状态提示:仪表(如果有)+中控屏提示 + 蜂鸣声+语音提醒;
功能:DSSAD 未知
功能:OTA 支持
功能:操作系统 Safety Linux
功能:数据上传(及车端触发器) 支持
功能:其他
系统:系统类型 集中式系统 特斯拉为中央&区集中式EEA;
智驾系统ECU为HW3.0域控,集中式计算
系统:智能传感器种类与数量 集中式计算,无分布式智能传感器
系统:控制器个数与种类 集中式系统,AutoPilot ECU with HW3.0;使用自家FSD SOC;
系统:软件服务-RTK
系统:软件服务-数字地图 依赖SD map给route,剩下的全交给视觉系统
系统:软件服务-车联网服务(V2C) 有,4G(LTE)
系统:软件服务-V2V&V2I服务
系统:Fail Operational方案
系统:Fail Operational-电源
系统:Fail Operational-通信
系统:Fail Operational-制动系统
系统:Fail Operational-转向系统
系统:Fail Operational-计算&感知 SOC层面的部分冗余,非ECU层面 两个FSD SOC在某些功能&算法上,进行冗余;
系统:其他
传感器:摄像头-前视主摄像头 AR0136/AR0138-1.2MP-RCCB-HFOV52°
传感器:摄像头-前视宽角摄像头 AR0136/AR0138-1.2MP-RCCB-HFOV120°
传感器:摄像头-前视窄角摄像头 AR0136/AR0138-1.2MP-RCCB-HFOV28°
传感器:摄像头-前视双目摄像头
传感器:摄像头-侧前摄像头(x2) AR0136/AR0138-1.2MP-RCCB-HFOV90°
传感器:摄像头-侧后摄像头(x2) AR0136/AR0138-1.2MP-RCCB-HFOV80°
传感器:摄像头-后视摄像头
传感器:摄像头-环视摄像头(x4) 有,只有一个后鱼眼摄像头 OV10635-1MP-RGGB-HFOV140°
传感器:Radar-前向主雷达 有,后又取消 基于纯视觉。HW4.0预计会重新安装4D radar
传感器:Radar-侧前角雷达(x2)
传感器:Radar-侧后角雷达(x2)
传感器:Radar-后向雷达
传感器:Lidar-前向主Lidar
传感器:Lidar-侧前角Lidar(x2)
传感器:Lidar-侧向补盲Lidar(x2)
传感器:超声波传感器(x12) 有,后续会取消 基于视觉的占用网络算法来替代
传感器:IMU
传感器:GNSS
传感器:地面湿度传感器
传感器:DMS摄像头 安装位置较为少见,单颗camera应该可以兼顾DMS+OMS的作用;
传感器:后风挡麦克风
传感器:地面湿度传感器
传感器:其他
主控制器:控制器描述 HW3.0,双SOC + MCU方案
主控制器:散热方式 液冷
主控制器:功耗 >72W
主控制器:MPU1子系统-MPU型号 FSD chip
主控制器:MPU1子系统-MPU数量 2个
主控制器:MPU1子系统-MPU内存规格 LPDDR4
主控制器:MPU1子系统-MPU内存容量 1GB
主控制器:MPU1子系统-MPU内存数量 8个,一个SOC接4个
主控制器:MPU1子系统-MPU存储规格 UFS
主控制器:MPU1子系统-MPU存储容量 32GB
主控制器:MPU1子系统-MPU存储数量 2个,一个SOC接一个
主控制器:MPU2子系统-MPU型号
主控制器:MPU2子系统-MPU数量
主控制器:MPU2子系统-MPU内存规格
主控制器:MPU2子系统-MPU内存容量
主控制器:MPU2子系统-MPU内存数量
主控制器:MPU2子系统-MPU存储规格
主控制器:MPU2子系统-MPU存储容量
主控制器:MPU2子系统-MPU存储数量
主控制器:MCU子系统-MCU型号 TC297
主控制器:MCU子系统-Flash型号 未知
主控制器:MCU子系统-Flash容量 300MB
主控制器:片间通信-PCIe Switch型号
主控制器:片间通信-Ethernet Switch型号 Marvell 88EA 6321
主控制器:其他
冗余控制器

其中,针对上表中的图例,附在下方:

ADAS/AD笔记之特斯拉Autopilot-HW3.0系统

图1 传感器安装位置和FOV视角

三、部署车型和地区:

Vehicle Type Region Geo-fencing Comment
Model S/3/X/Y 北美 城区;V11后统一了高速和城区道路,形成全场景FSD 选装价格:15000美元;
或 订阅价格:199美元/月

四、总结:

按照上述维度评价Autopilot HW3.0不太适合。特斯拉主要是在算法上进展很快。从HW2.0/2.5升级到HW3.0以后,带来的FSD算法方案,应用了很多新AI技术,比如BEV多摄感知方案 + learning based 规控 + 4D标注等;目前又增加了占用网络技术,提升一般静态障碍物的检测能力。迭代速度很快。期待特斯拉在算法领域的持续创新。

另外,需要关注Camera-only系统的状态,是否能根据vision only系统迭代出L3级以上智驾系统。目前常见的说法,比如“人是靠视觉感知世界的,所以视觉系统理论上靠算法迭代也能做到自动驾驶”这类“朴素”的价值判断,并不太能让人信服。因为如果按照这种价值判断去“比喻”工程实践的话,人类就不需要仿生学了。具体地,飞机现在应该都是扇动翅膀的扑翼机,而不是固定翼飞机。因此,需要时刻关注算法创新的进展(这个才是能够证明可行的原因),以及特斯拉对其他传感器的增减尝试。但是,从整车层面看,如果vision only系统能够实现L3,那对智驾系统的推广,是极其有利的。

反过来看,基于4D radar或Lidar等主动性传感器为主的智驾系统(比如1V-5R-1L这种系统,可以保留前向视觉传感器),实现L2+和L3的可能性较小。奔驰的Drive Pilot系统的L3功能(TJP),目前是单车道场景,还可以handle,一旦涉及到频繁变道,比较担心基于Radar/Lidar等主动性传感器的能力(反过来说,也很期待以售卖4D Radar + Lidar部件的厂商,尽快能够推出基于Radar/Lidar为主传感器的高端智驾系统,来证明该技术路线的是可行的)。

 

来源 | 智能驾驶与人形机器人文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-448829.html

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