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佐思汽研发布《2024大疆车载自动驾驶业务分析报告 暨 汽车新四化每周观察2024年4月第2期》。
2016年，大疆内部的技术人员就已经将一套双目+视觉融合的定位系统搬入车上并使其成功运行起来。大疆在无人机领域积累的感知、定位、决策、规划等技术，顺利迁移到智能驾驶领域。
大疆车载的创始管理团队也几乎来自于大疆无人机项目。项目成立之初，大疆车载团队成员仅10人左右，主要从大疆当时飞控部门、视觉部门临时抽调各代表人组成。
大疆称自己是专注于智能机器人研究的公司，无人机和自动驾驶汽车都是智能机器人的不同形态。依靠独特技术路线，大疆在NOA的量产落地上保持领先。据大疆车载估计，2025年将有约200万台乘用车搭载大疆车载的智驾系统上路。
持续优化双目视觉传感器
大疆的核心技术之一就是双目视觉。即使在其他传感器如GPS失效的情况下，基于双目相机的视觉感知，无人机也可完成悬停、避障、测速等功能。
将双目视觉技术应用到自动驾驶汽车后，大疆车载根据自动驾驶不同等级的需要，持续优化双目视觉传感器。
根据NOA的需要，大疆车载于2023年推出第二代惯导立体双目视觉系统，通过加入定制的光学偏振片来取消整体遮光罩，并通过更优异的自标定算法取消了刚性连接杆。这使得传感器的安装更加简单，两颗摄像头的距离也可以在180毫米到400毫米间灵活配置。取消刚性连接杆是双目视觉传感器的巨大进步，让双目摄像头的应用场景大幅度拓展。
来源：大疆车载
根据L3级自动驾驶的需要，大疆车载在2024年又推出了激目系统，将激光雷达、双目、长焦单目与惯导组合起来。相较于目前市面上普遍的“激光雷达+前向摄像头”方案，成本可降低30%~40%，同时实现100%性能表现和功能替代。由于做了一体化设计，“激目”方案还可以整体内置于车舱内，降低综合装配成本。
“激目”方案能够进一步提升车辆纵向控制安全感。得益于激光雷达精准的测距能力、对光照的鲁棒性等特点，“激目”方案在近距离加塞应对，城区复杂车流、VRU应对，任意障碍物避障、绕行，夜晚VRU、障碍物避让等场景下，进一步提升智能驾驶系统的安全感和舒适性。
将无人机技术应用于数据采集和仿真
自动驾驶数据采集的方式有三种， 其中最常用的是车端采集，但有效数据占比低，且容易干扰周围车辆的真实行为，也无法录到传感器盲区的数据。另一种是场端采集，灵活性较差，由于角度歪斜，画面精度较低，数据可靠性不足。
三种自然交通数据采集与典型驾驶场景提取方式
根据亚琛工大的汽车技术研究机构fka深入研究，和大疆自身近2年的实践发现，无人机航测采集数据具有明显优势。无人机采集场景数据更为丰富完整，可以不受遮挡，直接采集到目标车辆盲区的所有车辆空中客观拍摄，可以反映更加真实且无干扰的人类驾驶行为，更高效采集特定路段、特殊驾驶场景数据，如上下匝道、频繁加塞等。
纯视觉自动驾驶落地为什么突然加速？
为什么进入2024年以来，纯视觉技术方案的落地速度突然加快？答案是大模型。研究显示，真正的自动驾驶系统想要达到量产应用条件，至少需要经过约170亿公里的道路验证。原因在于 ，即使现有技术已经能够应对95%以上的常见驾驶场景，但最后5%的Corner Case依旧有可能会出现问题。
一般学习一个新的Corner Case需要收集超过一万的样本，整个周期在2周以上。即使一个团队拥有100辆自动驾驶车辆，24小时不间断地进行道路测试，积累数据所需要的时间也是以“百年”为单位——这显然不切实际。
通过大模型快速进行真实场景还原，并在各种复杂场景生成Corner case用于模型训练，大模型（譬如盘古大模型）可以让自动驾驶的Corner Case闭环周期从两周以上缩短到两天内。
目前，大疆、百度、鉴智、广汽、特斯拉、旷视等纷纷推出了纯视觉自动驾驶解决方案，本期周报对纯视觉自动驾驶路线进行了总结分析。
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