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高度分工化 宝马的自动驾驶中国方法论

发布时间:2019-07-22

高度分工化 宝马的自动驾驶中国方法论

围绕自动驾驶话题举办「专场发布会」,在「传统车企」里,这种操作其实并不多见,更别说是传统豪华品牌。不过在7月 19 号,宝马集团在「2019 中国创新日」上,向外界完整展示了其自动驾驶研发路径和在中国的落地计划。

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按照宝马的规划,在 2021 年量产的 BMW iNEXT 电动车上,将会搭载 L3 级别自动驾驶功能,同时,计划在全球主要市场开展 L4 级自动驾驶车队测试,中国是这个计划里的重要组成部分。

具体怎么做?从这次为期半天的活动上,我们能获得不少信息。

宝马在中国的自动驾驶「朋友圈」

自动驾驶并不仅仅依靠车企自身就能实现,这个道理显而易见。尤其是要在中国玩自动驾驶,本土化必不可少,用更流行的话说,这个叫「建立朋友圈」。

这次创新日上,宝马拉来了三位「朋友」:腾讯、四维图新、中国联通。

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宝马分别和他们签订了合作协议:

和腾讯合作,在 2019 年年内建成「高性能数据驱动开发平台」。具体来说,基于腾讯的云计算、大数据和人工智能能力,搭建用于自动驾驶模拟、测试的私有云平台。

和四维图新合作,由他们为宝马提供用于自动驾驶的高精地图。

和中国联通合作,由联通为宝马提供 5G 通讯技术和服务。

但凡对自动驾驶有所了解,就会发现,这三个合作指向性非常明确,同时对实现自动驾驶非常重要。

但凡对宝马有所了解,也会发现,不管是四维、腾讯还是联通,和宝马的合作都由来已久:四维图新是宝马长期的地图导航供应商,腾讯和宝马在车载娱乐领域也早有合作,中国联通更是从 2G/3G 时代就和宝马走到了一起。

其实这也是宝马选择合作伙伴的策略:在目标和愿景一致的前提下,寻求长期合作。这三家都是宝马「信得过」的公司,以宝马的体量,要想在中国快速且有把握地部署自动驾驶研发及落地,这样的合作策略恐怕是必须的,它有助于最大程度地消除合作方层面的不确定性因素。

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而在这几个合作方向上,宝马也走在了大部分更有本土化优势的国内整车厂前面。不能说这是决定性优势,但它至少会让「业内人士」们保持警觉吧?

宝马的自动驾驶技术解析

这次的创新日,除了几个重要合作的发布,其实在技术层面也值得关注。宝马安排了主题为「自动驾驶技术」的 workshop,干货不少。

在技术层面,宝马是如何考量的?

这次创新日传递出了一个重要信息点:宝马已经确定了 L3 和 L4 级自动驾驶的传感器概念、车辆架构,并且完成了相关验证。

活动现场展示了一台由宝马 7 系改装而来的自动驾驶测试车,这样的测试车,目前在全球有 80 台,主要针对 L4 级自动驾驶进行路测。

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基于目前的测试车,宝马的相关研发人员向我们介绍了其自动驾驶方案,包括传感器布置、执行策略等。

宝马自动驾驶传感器方案:

5 个激光雷达:分别位于车头下部中央以及车身四角;

3 个长距离毫米波雷达:分别位于车头下部中央以及车尾两角;

4 个短距毫米波雷达:位于车身四角;

8 个环视摄像头:其中 1 个三目摄像头,位于车头,另有 5 个侧方& 后方摄像头,分别位于前翼子板、前车门顶端及后挡风玻璃;

2 个监控摄像头:分别位于前后挡风玻璃;

1 个定位里程传感器:位于后门。

(以上信息如有差错,欢迎指正)

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按照宝马的说法,他们想保证在车身四周每一个方位都至少有三个传感器。

workshop 上所提到的传感器方案实际上和展车还有所区别,在展车的车顶上,还有一个由禾赛提供的激光雷达,在 PPT 上并没有提到。事实上据我了解,目前展示的这套传感器方案也可能不是最终量产的方案。

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宝马自动驾驶软件系统框架:

宝马的自动驾驶系统,采用高度分工化、高度分层的自动驾驶软件架构,如下图:

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宝马的高精地图方案采用了紧凑的高精地图模型,通过地图元素形态与道路几何的强关联,可以实现不依赖 GPS,仅凭单车传感器实现定位,定位精度达到 20cm,并且具有低运算消耗和低地图储存消耗的特点。

这有点类似于 Mobileye 推出的 REM 概念,鉴于 Mobileye 和宝马的关系,以及 Mobileye 和四维图新基于 REM 的合作,我猜测它们之间应该有些关联。

在感知层面,宝马的自动驾驶方案也会采用和四维图新合作的实时环境更新技术。这个技术有助于应对频繁变化的道路情况,比如,当一条道路的标线相比上周发生变化时,车上的传感器就会检测到这个变化,并且进行实时更新。

宝马自动驾驶的决策算法与控制逻辑

这一整套自动驾驶决策和控制逻辑,主要由上层路径规划、交通规则逻辑模块、预测模块、底层路径规划、控制 ECU 等部分构成。

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其中值得一提的是交通规则逻辑模块,宝马在设计和开发之初,就考虑到了全球各个地区的不同交通规则问题,因此在每个地区所运行的自动驾驶车,都会遵守当地交通规则和习惯。这些交通规则,会影响到自动驾驶系统的路径规划。

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另一个影响路径规划的是预测模块。在这方面,宝马也针对中国交通路况进行了有针对性的设计,比如,对于电动自行车和自行车的不同运行习惯,他们也做了差异化的预测模型,而针对行人,则采用高度谨慎的预测原则,比如,只要行人出现在人行道上,车辆就会停车让行。

「安全」是主旋律

如何保障自动驾驶测试车的安全?毕竟,如果 Uber 那样的致死案件发生在宝马身上,后果会是灾难性的。

宝马将测试安全分为三部分。

首先是自动驾驶车自身的安全及冗余控制系统。当车辆检测到刹车、加速踏板被触碰时,会立即退出自动驾驶模式,进入人工接管模式。

其次是对于测试驾驶员的安全要求,每个测试员都会经过大量的传统驾驶培训以及「紧急状况应对」驾驶培训,然后才可以「上岗」。

第三是对自动驾驶系统进行大量的测试和验证,又分为日志数据测试、软件在环仿真、硬件在环仿真、封闭区测试、带安全驾驶员的公开道路测试这几个层面。

按照宝马的说法,在推出 iNEXT 量产车之前,他们将进行超过 500 万公里的实际道路测试,以及超过 2.4 亿公里的电脑模拟测试,并且覆盖尽可能多的交通场景。测试采用「循环测试法」,也就是说,在测试任何一个新的或优化的功能时,那些已经验证过的其他功能也要进行再次验证,以此保证车辆的安全与可靠。

提供一个数据:每台宝马自动驾驶测试车,每个小时会产生约 8TB 的数据。

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「人」是自动驾驶研发的关键

在自动驾驶研发里,那些非技术因素,也同样重要。前面已经介绍了宝马选择合作伙伴的情况,在这部分我们来说说宝马自身,也就是支撑起自动驾驶研发的组织架构和行为模式。

和很多传统车企研发人员交流时,他们都认为,传统整车厂的人员和组织架构并不太适用于创新技术和功能的高效研发。那么宝马是怎么做的?

2018 年 4 月,他们在德国慕尼黑建立了可以容纳 1800 人工作的「自动驾驶研发中心」,以「数据驱动研发」为核心战略。另外,针对自动驾驶,宝马也采用了非传统的研发组织架构和「敏捷开发方式」——一个个特战小组式的「功能团队」可以独立或协同完成指定功能的开发、验证和成果交付。

而宝马在中国的自动驾驶本土化研发开始于 2014 年,他们试图探索的是在中国典型场景下的本土化自动驾驶方案。中国的自动驾驶研发团队主要 base 在上海,这是宝马在中国的三大研发中心之一,主要面向未来设计、自动驾驶和云端互联、数字化领域展开研发,另外,还有以电动化为主攻方向的沈阳研发中心,以及以测试、本土化、捕捉用户需求为主攻方向的北京研发中心,这三个研发中心共有 1000 多名研发人员,这次创新日就是在北京研发中心举办的。

据宝马介绍,在自动驾驶研发上,中德团队采用的是相同的系统和软件。

总结

其实在目前的量产车里,宝马也算是落地自动驾驶较为积极的豪华品牌车企,新一代的 3 系、7 系、X5、X7,都搭载了可以在拥堵场景下解放双手的 L2 级驾驶辅助系统(通过驾驶员注意力监控系统实现)。另外,在准备于 2021 年量产的 iNEXT 电动车上,搭载 L3 级自动驾驶系统,并在技术上支持 L4 级自动驾驶。

在宝马的宣传中,提到了要「稳步推进自动驾驶落地」,一方面,这是指从 L2-L4 的渐进式发展路径,另一方面,也意味着「安全」会是宝马自动驾驶研发的主旋律。

当然,实现目标的具体方法论可能会因时而异,这取决于纷繁变化的内外部环境,但可以确定的是,不管如何变化,在宝马的自动驾驶蓝图里,中国会非常重要。

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作者:刘时笑

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