
大包子狸
2022-07-11



小鹏今天又释放除了夜间下雨情况下的城市NGP的测试视频,路线和过去两次的相同,都是从小鹏汽车总部到广州塔,简单讲讲其中的几个点:
1.大车侵入的绕行。这种公交车侵入道线的情况应该在城市中比较常见,尤其是视频中这种公交车实际上是侵占过来四分之一的位置,其实更多的是借道前行。在这个情况下,辅助驾驶系统因为感知不充分,很多情况都不能识别出这是一个公交车(因为侵入视野的车辆体积较少,且方向有横向,无法识别视觉目标),而城市NGP可以很好的识别并且在地面是虚线的情况下主动绕行,这点的确好评,提升通情效率。
2.异形车辆的识别。骑电动车打个伞?这个绝对是视觉识别中的高难度车辆,在视频中,P5还是成功识别了非机动车,并且进行了绕行,在图片的右下角可以清晰的看出,车辆将打伞的电瓶车成功识别成了电瓶车。
3.大曲率连续弯道,在下着雨的夜间,还是低照度的情况下,P5成功的通过了大曲率弯道,这个真的还是挺不错的,尤其是地面还有反光的情况下,在很多普通车型的识别中,对于车道线都会识别不清,但是在城市NGP中,不仅能够准确识别,还能够在识别的基础上进行大曲率的弯道控制,应该算是当前最强能力之一。
4.加塞情况还是有提升的空间。在通过错位路口的情况时候,因为右侧的后车切入,实际上在黑车并没有很多进入道线且距离我方车辆还有一段的距离的情况下,P5就已经急减速到了6的时速,几乎已经刹停,这个体验在路口应该是比较糟糕的,因为人类驾驶员大多会稍微调点方向就过去了。但是突然减速到几乎停车,对本车和后面的跟车都很不友好。在其余的场景中,这个问题也频繁出现,比如环岛中也是同样的情况,因为有出租车塞入,车辆减速到2。另外在其他情况下的跟车距离,大家可以可以注意观察,还是距离比较远,大概有超过6米以上的距离,如果是在高峰情况下,几乎是一插一个准吧,这个在城市工况下,估计会带来最大的挑战。
1.大车侵入的绕行。这种公交车侵入道线的情况应该在城市中比较常见,尤其是视频中这种公交车实际上是侵占过来四分之一的位置,其实更多的是借道前行。在这个情况下,辅助驾驶系统因为感知不充分,很多情况都不能识别出这是一个公交车(因为侵入视野的车辆体积较少,且方向有横向,无法识别视觉目标),而城市NGP可以很好的识别并且在地面是虚线的情况下主动绕行,这点的确好评,提升通情效率。
2.异形车辆的识别。骑电动车打个伞?这个绝对是视觉识别中的高难度车辆,在视频中,P5还是成功识别了非机动车,并且进行了绕行,在图片的右下角可以清晰的看出,车辆将打伞的电瓶车成功识别成了电瓶车。
3.大曲率连续弯道,在下着雨的夜间,还是低照度的情况下,P5成功的通过了大曲率弯道,这个真的还是挺不错的,尤其是地面还有反光的情况下,在很多普通车型的识别中,对于车道线都会识别不清,但是在城市NGP中,不仅能够准确识别,还能够在识别的基础上进行大曲率的弯道控制,应该算是当前最强能力之一。
4.加塞情况还是有提升的空间。在通过错位路口的情况时候,因为右侧的后车切入,实际上在黑车并没有很多进入道线且距离我方车辆还有一段的距离的情况下,P5就已经急减速到了6的时速,几乎已经刹停,这个体验在路口应该是比较糟糕的,因为人类驾驶员大多会稍微调点方向就过去了。但是突然减速到几乎停车,对本车和后面的跟车都很不友好。在其余的场景中,这个问题也频繁出现,比如环岛中也是同样的情况,因为有出租车塞入,车辆减速到2。另外在其他情况下的跟车距离,大家可以可以注意观察,还是距离比较远,大概有超过6米以上的距离,如果是在高峰情况下,几乎是一插一个准吧,这个在城市工况下,估计会带来最大的挑战。
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