談了這么久的自動駕駛,為何實現安全的AEB功能依然很難?
在形形色色的ADAS功能中,AEB( Autonomous Emergency Braking)可以說是比較基礎的功能之一,也是目前眾多車企品牌爭相搭載的駕駛輔助功能。
歐洲Euro-NCAP機構在2014年的評分規(guī)則里,以五分加分項目添加了自動緊急剎車系統,近幾年來,隨著主動安全技術的推進,AEB功能也越來越重要。但是車載AEB功能真的可靠嗎?
8月24-29日,2019中國國際智能產業(yè)博覽會(簡稱智博會)的重大賽事——2019 i-VISTA“中國電信5G杯”自動駕駛汽車挑戰(zhàn)賽(簡稱2019i-VISTA挑戰(zhàn)賽)上,43個專業(yè)車隊、36名個人車主參賽。
從比賽現場情況看,無論是前方靜止車輛場景,還是兒童突然在兩車之間出現場景下,各家車輛AEB表現不一,說明多數車輛仍存在盲點。
AEB無法回避的盲點
即使是本次比賽的表現較好的豐田汽車,也曾經在自己的車主手冊里明確了AEB行人檢測的盲區(qū),比如身高低于1米或高于2米的行人;穿著超大號服裝(如雨衣)的行人(輪廓模糊);提著大件行李、打傘的行人(容易遮擋住部分身體);彎著腰或蹲下的行人;緊密相鄰的一群行人等。而且這些場景并不是豐田汽車獨有的。
作為量產級的AEB系統確實存在一定的局限性,首先AEB系統有明顯的速度上限和下限,一般來說單純以毫米波雷達為傳感器的AEB系統最高工作上限為時速30公里,以單目攝像頭為核心傳感器的AEB系統最高工作上限為時速40公里,單目與毫米波雷達融合的AEB最高工作上限為時速70公里,以雙目為核心傳感器的AEB系統最高工作上限為時速90公里。同時還有一個最低下限。以單目為核心傳感器的工作下限為時速8-10公里,毫米波雷達為時速5公里,攝像頭與毫米波雷達融合為時速3公里,雙目為3公里。
這些局限與其實現方法有很大關系。目前,實現AEB的技術主要有三類,分別是基于視覺傳感器、毫米波雷達和激光雷達。AEB量產車型有用到Lidar的,可以參考Continental的MFL。但由于成本限制因素,國內主要使用前兩種方式。視覺傳感器和毫米波雷達實現對車輛的AEB功能的原理不同:毫米波雷達主要是通過對目標物發(fā)送電磁波并接收回波來獲得目標物體的距離、速度和角度。視覺方案稍復雜,以單目視覺方案為例,它需要先進行目標識別,然后根據目標在圖像中的像素大小來估算目標的距離。
車載ECU負責感知(Object Detection)和決策(Decision),計算TTC,time to collision,還要考慮很多其他的條件輸入,例如油門開度、方向盤轉角等等,然后EPS執(zhí)行制動等動作。當整個過程ECU感知速度或者決策速度過慢,就會導致無法及時制動。
碰撞未必是不可接受的
行人AEB本身就存在著一定的難度,最早將行人AEB加入測試的是歐洲NCAP。該標準只要能在目標車(假車)或人偶(假人)前有減速,歐洲NCAP都會加分。不過這在大部分中國人看來,最后只要發(fā)生碰撞了,就是無法接受的。然而如果將避免碰撞作為加分標準,那就恐怕大部分車都無法加分了。
AEB 行人防撞功能評價內容主要包含三項場景 : (1) 成人遠端接近場景、(2) 成人近端接近且車輛 25% 偏置與 75% 偏置碰撞場景、(3) 兒童近端接近場景。主要用于模擬車輛行駛于一般市區(qū)道路,駕駛者因分心未注意前方路況,而又有行人想要橫越馬路之情形。配備 AEB 行人偵測功能的車輛,應能偵測前方行人,在危險時能進一步采取剎車行為降低危害。Euro-NCAP設定不同的試驗場景,且有不同的測試車速與行人移動速度,在測試時是否發(fā)生碰撞或撞擊前的減速效果也給予不同之評分。
目前,全球主流的汽車廠商都有自己的預碰撞安全系統,不過各個廠商的叫法各不相同,功能的實現效果及技術細節(jié)也有所不同,如豐田的PCS(Pre-Collision System,預碰撞系統)、奔馳的Pre-safe安全系統、大眾的Front Assist(預碰撞安全系統)、沃爾沃的City Safety(城市安全系統)、斯巴魯的Eye Sight安全系統等。另外, BOSCH(博世)、 TRW(天合)、DELPHI(德爾福)等各大零部件廠商也都掌握了比較成熟的AEB技術。今年10月,包括大眾、奧迪、寶馬、福特、通用、馬自達、奔馳、特斯拉、豐田和沃爾沃在內的全球十大汽車品牌簽署了一份協議,計劃未來在美國其出售的所有新車上,都將安裝AEB系統。同時,美國高速公路交通安全管理局(NHTSA)和美國公路安全保險協會(IIHS)還敦促所有汽車制造商,盡快將AEB系統作為標準配置安裝到所有新車上。與此同時,隨著Euro NCAP以及JNCAP對于AEB測試的開展,歐洲以及日本的新車在AEB系統裝配率方面也是逐年提高。
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