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博世王佳佳:自动驾驶的落地时间表,掌握核心技术的说了算

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博世对自动驾驶的定义主要由应用场景和速度间隔决定。蓝色,绿色和紫色用于表示不同的功能和场景。自动驾驶的主要服务是以不同的速度运输人员和货物。在该地区,实现自动驾驶的技术难度是不同的。

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绿色代表城市的高速交通场景(110km/h),蓝色代表高速公路的高速场景(60km/h -130km/h),紫色代表低速场景(10km/h)在封闭的有限区域内。

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在2019年高科技智能电动汽车开发者大会(苏州站),苏州博世自动驾驶部高级经理王佳佳表示,他主要负责蓝色世界,并与传统的OEM公司进行更多合作。扮演不同的角色,如Tier1,Tier2,有时甚至是共同开发的角色。

一,自动驾驶计划

王家佳参与博世首个L1自动驾驶系统项目的落地,并与吉利合作实现单摄像头和毫米波雷达解决方案并将其推向市场。 2018年,将前置摄像头和毫米波雷达相结合的L2解决方案将实现商业化,七种型号将实现真正的批量生产。

L2合作伙伴包括大多数中国的OEM,如长城,吉利,长安和上汽。这些系统使用博世的第四代毫米波雷达,第二代多功能前置摄像头,其中一个传感器的结果决定了它,没有ESP或EPS冗余。

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博世预计,在2020年,在驾驶员定义的自动转向情况下,普通消费者可以使用具有新一代自动驾驶解决方案的高速公路辅助加(HWA)功能。

以上功能将使用五代第五代博世毫米波雷达,以及第三代前置摄像头。由于数据量的增加,需要中央域控制器来更好地处理数据。同时,系统仍然是L2,并且ESP和EPS的水平和垂直控制不需要暂时执行冗余。

虽然国内外原始设备制造商正计划采用L3级自动驾驶系统,但有些已经问世,普通消费者很难体验到这种系统的使用。奥迪A8 TJP于2017年底宣布,但直到现在还没有在公共道路上发布。在此过程中,许多是由于验证因素。

HWP需要高速冗余方案,例如两个域控制器,以及两组电器和电源架构冗余。王家佳说,目前很难实施,这将直接延迟相关项目的落地时间。

当然,到2020年之后,博世将在中国慢慢推广L3以上的自动驾驶系统。低速拥塞方案需要更多配置,尤其是底盘制动和转向冗余。当国内OEM和无人驾驶公司开发L3或更高系统时,很少有一种车辆可以真正实现L3自动驾驶冗余。

真正的L3自动驾驶水平通常由高速和低速拥挤的道路引导,并且中国市场没有明确的着陆时间表。主要挑战是法律法规,产业链和技术成熟度。博世尚未看到明确的时间表,需要业界的共同努力。

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对于更先进的自动驾驶系统,博世在美国和欧洲的自动驾驶出租车业务现在具有自行车传感器和大脑系统的布局,以及用于背景数据,远程协助,任务规划的强大运营团队。并处理紧急任务,支持技术和服务以及云平台存储。

王佳佳认为,单一的技术突破可以引领潮流,但不可能形成系统的快速原型。由于整个过程中存在太多不确定因素,因此有必要推动行业的上下游。在自动驾驶的发展中,感知定位,决策,执行,信息安全,法律法规,验证等方面仍存在诸多挑战。

二,抓住技术升级的核心

任何行业的龙头企业都有很强的核心竞争力。产品和行业趋势的判断通常来自第一代产品链的大规模生产,成熟的一代,预研代的规划,因此也是产品的核心。技术主管人员通常更有可能准确预测与技术的实际成熟度和商业化的距离。

自动驾驶技术的发展也是如此,传统的汽车零部件制造商肯定会有行业积累。传感器性能的提高是自动驾驶技术发展的第一步。除了这些技术,您还需要实施方面的帮助,这是博世的传统优势,包括ESP,EPS和iBooster。

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博世已经开发了毫米波雷达38年。最新的第五代雷达主要在探测距离进行升级。前视图将达到200米,水平角度将从10度扩展到100度。角度的分辨率将是一个定性提升,将从1.1度增加到0.2度,带宽将上升到1.5G。

These changes in performance parameters mean that millimeter-wave radars will increase the number of point clouds by a factor of 10 compared to the previous generation. The millimeter-wave radar's description of the scene is very intuitive in terms of the number and intensity of point clouds.

Based on the millimeter wave radar and visual fusion scheme to achieve target detection, the positioning will have better performance. In extreme weather conditions such as fog and dust, the penetration of millimeter-wave radar technology, especially in response to the road conditions of Chinese highways, is structured objects such as metal guardrails on both sides, and the positioning will be greatly improved.

The third-generation stereo camera of Bosch has changed the field of view from 50 degrees to 100 degrees and the pixels to 2 million. The neural network is embedded in the processing chip, including dense optical flow technology. Other sensory sensors such as ultrasound and surround cameras will further improve performance.

Sixth generation ultrasonic sensor, detection range (20cm~4.5m-> 3cm~5.5m), system refresh time (>150 -> 85ms), threshold calibration (fixed threshold-> adaptive threshold) Can be used for low speed AEB.

The second-generation close-range camera has also been upgraded to 2 million pixels, which is integrated with ultrasonic sensor data to realize remote parking, residential parking and altitude automatic parking functions, while supporting the driving recorder function.

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At the same time, Bosch is betting on the improvement of visual capabilities, and there is a priority inside, such as the third-generation camera, using the deep learning self-research algorithm, integrated into the partner's chip, directly embedding the neural network into the chip, which can greatly Reduce the number of arithmetic instruction lines to improve performance and power consumption ratio.

Previously, based on the monocular camera solution, the functional algorithm plus the new visual recognition algorithm was integrated into the effect achieved by the chip. As a vehicle-level product, the road recognition between the country and the town was very amazing.

xx此外,博世还在开发自己的扫描激光雷达,但没有降落时间表,主要考虑商业着陆时间表。博世的毫米波雷达解决方案,包括激光雷达在内的视觉解决方案也有自己的储备,因此在深入理解语义时有很多优势。

博世的定位解决方案分为两类。该套装基于GPS绝对定位。根据车体信息,如车轮速度,相关信息和高精度芯片,结合车辆信息和传统GPS信号,实现绝对定位。因子。

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另一种是基于毫米波雷达和视觉技术的道路特性的相对定位方案。这两种解决方案是相互冗余的,将在L3,L4和L5系统中大量使用。

感知技术的升级伴随着数据的增加,需要更强大的中央处理器来处理所有内容。

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博世现在有一个庞大的团队负责域控制器的工作。在未来,随着自动驾驶系统的升级,域控制器将发生变化,增加更多协处理器,并集成来自多个芯片制造商的芯片。目前,芯片资源能力已达到要求。

三,建立商业应用技术桥梁

作为一项新技术,自动驾驶一方面是成熟的,另一方面,它需要得到业界的认可,以促进更广泛的推广和应用。这需要验证将在批量生产中启动的技术。

对于验证,传统的公路类型验证和实验现场验证不能满足博世的需求。通过自研和第三方合作伙伴的配合,将虚拟场景和AI算法用作引擎自生成场景,在不同场景下有所不同。因素的复杂性,因此迭代了理想类型的验证方案。

例如,许多场景无法在真实环境中再现,恶劣天气条件,意外交通事故,系统故障等,供应商需要重现这些实际场景的模拟,分析数据,然后在产品后积累问题被记录下来。应对能力。

2018年,博世推出了一系列基于L2的四个APA辅助系统模型。 2020年,远程控制停车(RPA)将被引入市场,人们可以在车辆外部或外部实施APA。

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其中,超声雷达传感器系统检测到的目标需要与环视系统的目标进行深度目标融合,以便更好地发现停车区域和障碍物,系统必须具备记忆能力。现场。这样,在停放固定停车位期间,系统可以根据成熟的停车路径完成自动停车。

未来,将有一个自动代客停车系统对外围基础设施有更高的要求,但它比技术瓶颈和自行车智能成本更容易应用。

王佳佳认为,从技术层面来看,目前硬件的突破更加困难,软件升级的机会也会越来越多。因此,博世也在增加对软件的投资。这种现象在OEM和其他供应商中也很普遍。

技术的积累和商业应用的速度对于汽车行业来说不是一天的工作,特别是想要在自动驾驶发展的浪潮中出现的国内汽车产业链。

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