上汽前瞻工程师：自动驾驶能为用户提供更好的体验

 

Q:

自动驾驶汽车能给用户带来更好的驾乘体验吗？

A:

传统汽车的开发主要针对汽车的零部件和控制系统做开发，只能从整车的角度来满足乘客需求。

相比之下，自动驾驶汽车不但需要经过整车开发，而且会加入自动驾驶系统开发。而自动驾驶系统可以从乘客的需求出发，从拟人化的驾驶，即：像人工驾驶一样平顺、安全，进化到个性化行驶，可以根据乘客喜好进行激烈驾驶或缓慢行驶等，由此满足更多消费者的需求。

Q:

汽车的驾乘性能主要体现在哪些方面？

A:

车企定义的驾乘性能主要包括驾驶安全性和乘坐舒适性。其中，驾驶安全性要求车辆能在各种场景下对车内人员进行适当的保护，而乘坐舒适性相对主观，主要通过乘坐时身体总的振动加速度结合主观感觉来判断。

对于自动驾驶汽车而言，乘坐舒适性还在于驾驶员或乘员对于自动驾驶系统本身的评价，包括加速、刹车、转向、换道以及人机交互等各种工况下，自动驾驶系统的处理方式是否会引起不适感。

Q:

如何保证整车驾乘性能尽可能多地覆盖消费者的驾驶需求？

A:

对每一家车企而言，研发和生产一款满足消费者驾乘需求的产品是其核心价值所在。因此，在驾乘性能方面，车企会尽可能多地借助各种评价手段，精益求精地做优化。

在开发早期阶段没有实物硬件的情况下，我们会用到虚拟仿真测试，对系统的策略算法进行验证。虚拟仿真测试是纯数字仿真测试工具，由模拟场景、车辆动力学模型、传感器模型、规划决策算法等组成，可以对自动驾驶汽车的各个系统以及整车进行仿真测试。

当然，虚拟仿真测试存在一些不足之处。首先，其测试结果严重依赖于传感器模型和车辆模型的准确性，不准确或错误的仿真模型将导致错误的结果；另一方面，如何实现现实场景在仿真环境中快速还原也是挑战之一。

鉴于此，我们还会采用场地测试和公共道路测试进行评价，并通过筛选逻辑确定虚拟测试、场地测试和公共道路测试之间的场景比例，三种测试方法之间相互补充，对自动驾驶汽车的驾乘性能进行更全面的评价，进而做出优化。

需要特别指出的是，评价中的数据基础、筛选逻辑以及测试方法都是持续灵活、不断迭代的。测试评价指标涵盖多空间、多时间维度，不仅可以评价自动驾驶汽车单场景、单次的测试性能表现，也应该能评价多车、长周期内的性能表现。

Q:

在实际工作中，最令你们头疼的问题是什么？

A:

自动驾驶汽车面临的最大挑战是如何应对复杂的交通行驶工况，比如城区没有交通标识的十字路口。

自动驾驶系统与人类驾驶员相比，其优势为可以连续长时间工作，没有疲劳，在相对简单的工况下，有极其高的安全性。然而，面对复杂的交通行驶工况，当前自动驾驶系统的综合判断能力还比不上人类驾驶员。因此，如何应对如何保证自动驾驶汽车的安全性，是车企研发自动驾驶系统的首要任务。

此外，自动驾驶汽车动力系统的响应拟人化程度还不够，例如起步和制动时，油门、刹车控制的线性程度掌握不好，往往造成车辆有明显的顿挫感。因此，要改善自动驾驶汽车的驾乘性能，还有很多艰巨的开发工作要做。

Q:

目前有没有什么好的办法，可以应对复杂的交通行驶工况？

A:

针对复杂的交通行驶工况，我们引入了自动驾驶的高效性测试评价，注重的是多车、区域内、长周期内的性能表现。基于高效性测试评价，我们将进一步优化自动驾驶汽车的感知、决策、执行能力，从而提升其应对复杂交通的能力。

Q:

未来，机器会比人开车开得更好？

A:

总体而言，现在的机器智能化水平和人类相比，还有较大差距。随着AI技术和软硬件能力的快速提升，智能化系统将会越来越多地代替人类处理特定场景下的驾驶任务。至于还需要多久，有待技术的进一步发展。