NOA下的感知传感器部署及概述

cengjili

一、领航辅助驾驶

当下领航辅助驾驶（Navigate On Autopilot，NOA）是指在一定范围内通过车载导航所设定的行车目的地，并按照其所规划路径完成车辆点到点的自动驾驶行为的车辆自动驾驶技术。此自动驾驶技术在我国对汽车驾驶自动化分级的标准定义中位于L2组合驾驶的范畴，该技术相较于常规L2级别的自动驾驶而言，具有更高的自动化水平，是汽车驾驶模式由驾驶辅助进入自动驾驶的最后阶段，也是汽车智驾水平由低阶往高阶过渡的最后一步。


图1 NOA在自驾标准中所处位置
二、高速NOA

在基础L2级别辅助驾驶技术的应用中，其在感知层上的硬件配置方式多以单视觉模块FCM搭配前后ADAS系统为主，此组合方式在传感器方面包含了一个摄像头和三个雷达，以形成1V3R的组合模式。此阶段下的感知层由于所搭载传感器数量少，因此系统所采集并处理的信息也相对较少，同时基于芯片技术等方面的限制，此时的产品开发多以算力在10TOPS左右的SoC芯片为开发平台，由此形成具有自适应巡航、自动刹车、车道保持、自动泊车、智能限速等功能的低阶自动驾驶产品。


图2 常规L2传感器方案参考
而随着芯片算力的提升，各企业在自动驾驶技术上的探索也有了进一步的突破，由此基于L2级别而开发的具有更高自动化驾驶水平的高速NOA得以逐渐被应用。但鉴于自动驾驶技术尚处于发展初期，出于安全等方面的考虑，伴随着相关政策的限制，高速NOA的应用被限制于特定高速公路和城区高架中，此阶段产品其主要功能是在基础L2的基础上实现自动上下匝道、自动辅助超车、自动辅助变道等功能。

此时车载感知层硬件的部署方式根据其所搭载芯片算力的不同匹配有不同的传感器组合方案。如采用算力在5-20TOPS的多SoC为平台进行开发的高速NOA中，5V5R、6V1R、6V5R、7V5R等组合方式较为常见。为了进一步避免车辆行驶过程中盲区的出现，同时基于视觉感知方案的流行，也为提升车辆对障碍物的感知精度与类型识别能力，通过多摄像头融合雷达的感知方案被应用。此时在自动驾驶系统中的传感器配置方式中有10V3R、10V5R、11V5R、12V5R、13V5R等多种组合方式。


图3 摄像头传感器在智驾中的应用
在高速工况中，车辆进出匝道、变道等功能的精准实现需要模型算法对道路基础设施进行有效识别，而在传感器的应用中，以波或激光为感知的雷达仅能识别物体的有无，而无法有效识别物体上的交通标志等图案，通过摄像头的视觉感知虽可有效识别相关标志，但AI大模型的应用将要求平台算力进一步提升。


图4 加强高速NOA演进驱动因素之一
鉴于高速工况道路拓扑的简单性与标志种类的单一，在算力资源有限的条件下，通过高精地图的融合应用去缓解应用激光雷达、大模型所带来的算力压力便成为了高速工况中应用NOA技术的有效有段。但伴随着感知层所采集信息的增加以及高精地图、卫星定位等资源的应用，此时低算力芯片平台已难以支撑，由此而来的是以20-200TOPS中等算力平台为主的加强高速NOA的开发。


图5 高速NOA传感器方案参考
三、城市NOA

相较于工况单一的高速公路，城市道路具有着更为复杂的工况与更难识别的障碍物，但在车辆的使用频率中，城市道路远比高速要高的多，因此推动自动驾驶技术在城市道路的应用不仅可以有效地提升车辆智能化的进程，同时通过城市NOA的应用可以减轻驾驶员在拥堵地城市道路中的驾驶压力，这是主机厂获得更高市场占有率的重要手段。

在此市场背景以及相关政策的作用下，城市NOA的应用开始走上舞台。为应对城市多变的路况、移动的行人、数不清的标志与信号，基于传统应用于高速工况的NOA技术进一步被升级。在城市NOA的初步应用中，其应用场景主要是一些特定的道路，此时的感知层硬件方案有7V1R、11V1R等组合模式。

伴随着应用场景的扩展，单纯通过视觉融合毫米波、超声波雷达的感知方案在障碍物识别精度、类型等方面存在不足，而在长期智能驾驶技术的推动之下，芯片、传感器等技术已得以提升，在此高性能产品的支持下，融合激光雷达的方案也开始被应用，此阶段下的传感器配置方案有如11V17R、12V5R2L、12V6R1L、12V6R3L等组合方式。


图6 11V17R传感器组合方案
通过多传感器采集信息的特征融合方案虽可弥补传统后融合方案下的感知精度差的问题，但伴随着大模型的应用，要求实现城市NOA功能的硬件平台具有更高的算力，为此，超过200TOPS算力的芯片平台在城市NOA开发中被广泛应用。


图7城市NOA传感器方案参考
在传感器、芯片等技术进一步得到突破后，如4D毫米波雷达的量产、基于端到端大模型的落地等，依托其性能及成本优势，不同的传感器组合方案将会被推出，而这一切技术手段的实施皆是为了在提升自动驾驶水平的同时，进一步降低系统的成本，从而让高阶低成本的自动驾驶车辆能得以普及。

整理上文所述，城市NOA相较于高速NOA，两者差异简单对比如下：
表1 高速/城市NOA常规对比