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小米自动驾驶,峥嵘偶露!——从Demo中对小米自动驾驶传感器组合和应用的推测

来源 |车右智能

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车右智能卷首语

小米启动造车500天了,雷军8月份出来站台宣传小米自动驾驶能力也已经快一个月了。后知后觉的小编中秋假期在家又回看了那天发布会的视频细节,体会上确实感觉不算太真实…..因为经官方剪辑过的自动驾驶Demo视频很难拿来用作衡量任何关于技术能力的佐证。且据说还是武汉和北京两地视频合成:武汉一面是城市道路条件下的自动驾驶能力展现,北京一面是AVP自动化代客停车的能力展现。两面的画面一切换,发现测试车辆型号和搭载的车顶传感器载具是不一致的。

不过这些影像资料,至少有一点,可以让我们仅仅根据视频所展示的具体自动驾驶应用和车体外观,来推测一下小米自动驾驶系统的传感器配置规格,以及小米有可能的造车战术。

小米一个月前那个自动驾驶能力展示环节,是通过剪辑视频来呈现的,确实没什么特别有价值的信息,失真性很强烈。在业界内,自动驾驶机理和样板系统能力在最近两年的公开展示已经比较普及了,典型的比如Tesla的FSD beta在北美的测试视频在国内引发的关注热潮已经有一年多了,又比如华为去年和极狐所展示的自动驾驶能力也属于比较惊艳的(小编:惊艳是指在当时那个普遍水平上),随后又有不算太成功的baidu自动驾驶实测道路能力展示…..所以一年多来水涨船高,行业内外的技术受众对于自动驾驶的体验门槛客观上比较挑剔。如果展示不出来真正的能力,喝彩的声音自然会比较少。

不过视频中所展示出小米自动驾驶测试车辆的大量影像资料,还是值得分析分析。尤其从传感器配置反推,差不多是可以大致看看小米的自动驾驶商业化路径。当然,仅仅是推测,全给各位做个参考。

所以今天的出发点应该是,小米的核心优势是什么?

小米的核心优势

大致是2010年起吧,从小米发家的MIUI到MIOS,再到横空出世的小米手机…..最后到现在的消费电子商业帝国,小米的核心优势可以归结为同一个出发点,超级性价比。具体体现在:如果我和你的价格一致,那么我的硬件配置和功能比你更多;如果我和你的配置和功能一致,那么我的价格会比你更低。

不要看不起“性价比”战略,能做到小米这样的超级性价比,尤其是早期,那是非常不容易的。一方面借助了国家整体的制造业生态环境的优势,另一方面则是企业强大的决心、品控、库存和推广的闭环能力体现。十几年前,不夸张地说,如果智能手机市场上没有类似小米和魅族(雷军和黄章那一拨创业者),千千万万的消费者也不会在那么短的周期内享受到合理价位上的智能手机。这是在整个201x年代,助推中国配合4G网络完成信息化领先局面的核心因素之一。所以小编个人非常期待小米进入汽车制造领域后,有可能产生的巨大推动力和产业效应。

其次,作为终端电子产品的制造商出身,小米对于客户体验的关注度理论上会超过传统汽车行业内参与者。前面我们也提到过,小米发家的技术就是在极客和消费者群体中成长的MIUI(小编:一种类似Android OS的UI外壳),如果客户体验不好,创新点没有命中客户群体内最需要的那种感觉,小米也未必有今天。在汽车行业软件化和应用化趋势越来越潮流的今天,能不能设计出更容易理解、更容易操作的用户接口(包括车机接口、周边功能app等),相对于自动驾驶和汽车行业的其他技术成分,其重要性的比例在不断上升。显然,小米的历史积累相对于汽车行业内的其他玩家,具备明显优势。

关于小米在“性价比”和“客户体验”两个领域的优势分析,在以下章节中各有体现,性价比方面的论述会多一些,客户体验的会比较单薄(小编:demo中基本没有这方面的展示)。

小米自动驾驶测试车辆实体

武汉的外场道路测试车辆:

图一【xiaomi-1.png】来自52RD公众号文章《小米自动驾驶测试照曝光》截图,获取URL:

https://mp.weixin.qq.com/s/IXSwTdtFHQS66G7dRZR2fg

上图1,从前主机盖板风格和车辆侧身形态可以基本判断这是一辆比亚迪-汉的原型车,有部分外形改装,一个是为了容纳安装全新的传感器体系,另一个可能也是品牌角度考虑。(小编:早上上班某个路口等红灯时看到隔壁车道一辆比亚迪-汉,又感觉不太像,尤其车位后视窗位置。)

北京的内场地下车库自主泊车测试车辆:

图二【xiaomi-2.png】来自42号车库发布在B站上的分析视频截图,原图来自小米发布会,获取URL:

https://www.bilibili.com/video/BV16B4y167hC?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=63bc5d16d5cce41ceadd0a0baf84eefc;

上图2,互联网上有消息说在北京执行测试的小米自动驾驶车辆,原型是宝马5系。但仔细看看前后脸进气栅格和车灯改得比较厉害,所以不确定原车车型。不过更重要的还是两辆车的自动驾驶传感器配置,在武汉道路测试和北京泊车测试环境下保持了一致。具体是基于谁家的车辆改造的就不算太重要了。

小米在测试阶段的传感器配置

本次小米自动驾驶能力展示的重点是放在应用层面的,即开放道路的自动驾驶能力和停车场自主泊车能力。两地参与测试的车辆传感器配置,包括传感器规格和配置个数、位置都应是处于一个尚未最终确定的阶段,所以在能力展示过程中并未得到确定的描述。客观上给我们的对于小米意图的推测,留下伏笔。

图三【xiaomi-3.png】来自公众号“爱沌口”的文章《小米自动驾驶汽车来沌口了?》中的截图,获取URL:

https://mp.weixin.qq.com/s/sMfMpavd_tQtHiK7KgPKjQ

上图3中的照片显示,小米自动驾驶测试车辆的传感器配置,从正前方看具备:

1 黄色箭头激光雷达-1:顶部全向Lidar,规格不详,从demo视频中所体现的中控显示判断,应为128线;

2 黄色箭头激光雷达-2:风挡犄角中央位置,前向固定式Lidar,规格不详;

3 绿色箭头摄像头-1:风挡顶部舱内中央位置,摄像头组合,视角、像素和焦距组合,规格不详;

4 绿色箭头摄像头-2:车头最前部散热窗口中央,球形安装窗内部,可能是高性能鱼眼镜头Fisheye camera,也可能是宽视场的固态激光雷达,不确定,规格不详;

5 绿色箭头摄像头-3:前翼子板中央,球形安装窗内部,同上;

6 紫色箭头雷达-1:前保险杠侧向45度,矩形雷达,应为毫米波4D雷达,规格不详;

图四【xiaomi-4.png】来自公众号“爱沌口”的文章《小米自动驾驶汽车来沌口了?》中的截图,获取URL:

https://mp.weixin.qq.com/s/sMfMpavd_tQtHiK7KgPKjQ

上图4所示,车辆侧面传感器配置如下:(两侧对称)

7 绿色箭头摄像头-4:前翼子板后侧,凸起安装部Repeater侧后向摄像头,规格不详;

8 绿色箭头摄像头-5:车辆反光镜底部位置,侧向鱼眼镜头Fisheye camera,规格不详;

9 绿色箭头摄像头-6:B柱中央高度位置,凸起安装部,规格不详;

图五【xiaomi-5.png】来自42号车库发布在B站上的分析视频截图,原图来自小米发布会,获取URL:

https://www.bilibili.com/video/BV16B4y167hC?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=63bc5d16d5cce41ceadd0a0baf84eefc;

上图5所示,车辆背部传感器配置如下:(部分和前向传感器成对出现)

10 红色箭头GPS天线:安装在车顶轴线对称位置,成对出现的GPS天线不仅可以定位,还可以直接通过GPS确定车体前进的航向角;

11 绿色箭头摄像头-7:后备箱盖正中央位置,同摄像头-2、3;

12 绿色箭头摄像头-8:后保险杠正中央位置,可能是后向鱼眼镜头Fisheye camera,或者超声波倒车雷达,不确定规格;

13 紫色箭头雷达-2:后保险杠侧向45度,矩形雷达,同雷达-1,应为毫米波4D雷达,规格不详;

综上图3、4和5,展示了测试车辆的正面、侧面和后面,除了有一部分传感器找不到,比如说几乎百分百肯定存在的超声波雷达(至少12个),因为安装位置比较低且多和保险杠同色而很难辨识;还有前向毫米波雷达,很有可能是强大的4D毫米波雷达可能会被隐藏在进气栅格内而无法被发现(小编:注意不是上图中指出的角位置雷达*4);再有就是从外表无法确定传感器性质的情况,比如上图中的第4和12项中所指出球形罩内传感器,无法确定是Lidar or Fisheye camera。

但除此之外,其它的传感器至少在性质上还是清晰的、确定的。我们有必要在这里总结一下这些传感器的特点。

小米传感器的适配场景和特点

1 激光雷达Lidar:

图六【xiaomi-6.png】来自42号车库发布在B站上的分析视频截图,原图来自小米发布会,获取URL:

https://www.bilibili.com/video/BV16B4y167hC?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=63bc5d16d5cce41ceadd0a0baf84eefc;

图6所示,这个位于前翼子板、充电口上方的神秘传感器和隔壁那个比较清晰的视觉传感器,目测可知都属于改装元件,同车体之间有很明显的焊接条纹痕迹,正式的商用产品是不可能这么设计的。我们的分析基础是基于这个球形玻璃窗口来判断的,如果是标准的视觉传感器——比如定向视角的摄像头camera,这个改装窗口就没必要是球形的,而且也没必要是这个体积(小编:你对比隔壁那个侧后向repeater camera的镜头尺寸就知道了)。所以有两个可能,一个可能是用于安装镜头超级尺寸的fisheye相机镜头,另一个可能是用于安装那种宽视场的激光雷达,比如如下这种:

参见图7,这种具备极宽视场的激光雷达,FOV超过75度。只要那个半球形的安装位置可以容纳的下,确实是可以塞进去的。Lidar的头部也是镜头(光学模组)。也有可能是这个传感器位置在前后左右的车辆低位都有安装,Lidar和fisheye camera都在小米的测试范围之内,因此做了统一的球形窗物理安装位置,以在不同的测试项目和场景下评估不同的传感器性能并最终选用。

最后的一种可能性是,这个位置内部其实安装了侧后向的标准Lidar激光雷达传感器,目的是用于提供给repeater camera的测量真值而用的,只在测试阶段出现,量产车辆上将没有这个位置的传感器。和车身顶部那个全向Lidar功能一直,只是特别用于捕获数据并用于和repeater camera同步和训练使用。

这里补充一个后来发现的传感器部署方式,阿维塔的前翼子板上的Lidar+repeater camera的组合部署,如下图:

这个位置的Lidar部署优势是,可靠性较高,不容易损害;且泊车和行车两个独立应用场景可以在传感器上实现兼顾。

2 视觉摄像头Camera:

视觉体系在自动驾驶技术体系中位居主流,小米也不例外。

视觉体系的设计参考基本都是同Tesla的camera体系保持一致的(小编:Tesla的camera体系设计确实是出现最早的,而且长时间保持位置和个数固定,只是相机的部分参数和视觉信号处理方法有一定进化),包括上述2.1前视*3、2.2repeater camera*2、2.3side camera*2和2.4back camera*1,一共八个基本构成一个稳定的视觉体系。小米最终商用产品采用这个配置的可能性很大。但显然小米还有其他想法和需求,体现在:

可能读者会问为什么小米会在已经很完备的标准视觉体系上再次建立一个重叠的360度环视视觉感知子系统呢?小编的推测是为了泊车AVP应用,这已经是一个相对固定的应用场景,而且极有可能会在城市道路上形成L4自动驾驶能力之前,率先在封闭停车场内实现标准的无人泊车AVP业务能力。

以上图9来自“普通网友”在csdn.net发布的文章,很有参考意义,基本通过一篇文章说清楚了AVP自动代客泊车技术的发展历史,推荐。在AVP领域内定义的泊车第三代和第四代技术阶段,除了传统的超声波雷达,都出现了四个鱼眼镜头形成车身底部环视能力的需求(图7黄色覆盖区域)。

“为了实现Level3的第三代AI自学习泊车这个功能,给驾乘人员带来更好的体验,工程师们在汽车上加入了鱼眼相机。鱼眼相机的镜头就像鱼眼一样,能够看到超过180°范围内的东西,在汽车四周各装一个鱼眼相机,将他们的图像进行畸变矫正后再拼接,即可实现360°的环境感知。市面上的很多高端车型上配备的360°全景影像功能,就是基于以上原理拼接而成的“鸟瞰图”。为了给驾驶员提供更好地泊车体验,工程师在鸟瞰图的基础上做了更多文章,做出了“上帝视角”,我们可以称之为“真·360°高清全景影像系统”,配合车上的大屏使用,效果更佳。

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版权声明:本文为CSDN博主「普通网友」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。

3 毫米波雷达mmRadar:

毫米波雷达能观察到的是车身四周的四个角雷达(图3位置6和图5位置13),专用的前向毫米波可能隐藏在散热栅格内部。角雷达理应是新兴的4D毫米波雷达技术,图示的面积似乎也比一般的传统毫米波雷达较大,印证小编的推测。

角雷达4面,可同时用于泊车和城市行车两个场景,分别实现对于停车场内运动障碍物的观测、避让,以及在城市行车中经常发生的对于相邻车道的加塞行为如何避让和对抗。似乎也有场景重叠和重复部署的意思,但如果考虑到这是测试阶段车辆,小米可能也在评估各种传感器在不同场景下的效能到底如何,就可以理解了。不过未来的趋势还是追求高可靠性下的性价比,在车辆上一味堆砌传感器的做法并不可取。所以如何考虑Lidar、Radar和Camera的传感器组合,如何同时兼顾泊车和行车的场景需求,必然是小米在评测阶段的主要问题之一。

4 超声波雷达Ultrasonic Radar:

超声波雷达在小米自动驾驶测试车辆车体上基本看不清楚(体积小而隐蔽),不过这部分的配置反而是应该没什么疑问的标配,UPA*8+APA*4如下:

APA超声波功率大一些,主要用于探测车辆间隔中的可用车位,UPA密集一些,可以勾勒出较为准确和细腻的停车位空间。APA+UPA的传统组合12个,可以覆盖绝大多数的路边车位和规范停车场内的车位发现场景需求。但如果期望AVP进入Level-3和4阶段,环视全景相机和4D毫米波雷达就是不可或缺的了。

5 GPS定位接收机:

小米demo测试中的GPS天线安装方式比较显性,但商用车辆上不可能如此放置。小编至今没搞清楚Tesla的全玻璃幕顶是如何处理GPS天线放置的,但工业方案一定是存在的。另如前述,两个GPS天线的好处是可以直接测量车身航向角,且因为二天线固定的相对位置,也可以利用差分技术消除一定的外部误差,从而获取更好的定位效果。

综上,是我们对于本次demo影视资料中,所能观察到的传感器信息(不包含高精地图)。

小米在自动驾驶上可能的策略

文章的开始部分我们谈及小米的核心竞争优势,一个是性价比,一个是用户体验。

对于性价比来说,在现阶段利用类似Tesla的纯视觉方案当然是最好的,但也是最不令人放心的,即便是Tesla vision自己的可靠性也是一个待验证待观察的技术。所以小米哪怕旨在小米商用车的第一阶段采用L2+,满足封闭道路大规模脱手、和城市道路小规模脱手的目标,也必须在视觉系统之上叠加异构传感器的方案,比如Lidar或者类似能力的4D毫米波雷达的能力。具体的配置差异会导致较为明显的整车成本差异,所以依赖车型配置拉开的购买力预期,这都是小米所擅长的。应该总体还是那个原则:“大家都有的,我就比你便宜一点;大家价格一致的,我就配置上胜你一点。”

对于用户体验来说,小米的发力点很可能就是大干快上在AVP上尽可能取得领先,甚至一步拉到Level-4的AVP功能等级。而且AVP的成功部署还不仅仅是个单车智能的问题,还需要停车场地图预测量、现场合作伙伴的筛选、远程保驾护航和接管能力的储备,甚至在车辆保险上做出跟进政策。这种线上和线下的能力整合,应该也是小米的强项。除此之外,各种对于车辆操控的人机界面和app设计,以及必不可免的手机和车辆勾连,这毫无疑问是小米的强项中的强项,小米手机的存量用户可是相当规模的。

小编个人体验,本次demo中的亮点基本上还是集中在AVP代客泊车这一点上,事后雷军还补发了一个召唤无人泊车的广告视频。Demo中一切都是真实的话,小米的AVP涉及的传感器可能就是已经达到图9当中的Level-4级别了。两年内在商业规模车辆上实现L4的AVP,也许这就是小米目前助推小米造车的杀手锏应用。

对于小米以后进者身份闯入电动车制造和自动驾驶技术开发领域,我们应给予的掌声和鼓励还应该更多。想象一下如果未来两年雷军真的可以给大家带来一款性能可接受、外观有特点和价格惊人的入门级电动车……那确实是犹如当年小米手机1一般美好的事情!

车右智能

一个一直用心仿真的自动驾驶技术信徒

info@co-driver.ai

备注:

1 封面底图来自互联网插图,URL资源:

https://www.noypigeeks.com/automotive/xiaomi-electric-car-prototype-august-2022/;

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