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真实用还是纯噱头?这些数据帮你揭开ADAS的“真面目”

        2018-09-17 来源:网络整理

  自动驾驶未来,ADAS先火。作为汽车从传统功能车向智能车升级的一项过渡技术,ADAS随着汽车电子的快速发展,以及相关安全标准和消费需求的不断提升,近两年开始在量产车上广泛搭载,成为越来越多新车的“标配”。比如刚刚上市的WEY VV6、吉利缤瑞、荣威Marvel X、新款长安CS55蓝动版等,都或多或少搭载了部分ADAS功能,来凸显它们不同于传统汽车的智能化“基因”。

  可以说,虽然高级别自动驾驶汽车离我们还很遥远,但属于ADAS的时代已经开启了。

  自动驾驶很远 ADAS很近

  ADAS,全称“高级驾驶辅助系统”,主要是通过各种车载传感器收集车内外的环境数据, 进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理, 从而让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险, 并采取相应的措施,以提升驾乘安全性。在自动驾驶领域,主要覆盖SAE L0~L2级别范围,因此被普遍认为是实现自动驾驶的过渡性技术,常见的细分功能有车道偏离警示系统(LDW)、前向碰撞预警系统(FCW)、盲区监测系统(BSD)、变道辅助系统(LCA)、自适应巡航系统(ACC)、自动紧急制动(AEB)、自动泊车系统(APS)等。

  同其他很多汽车新技术一样,ADAS的普及并不是一朝一夕的事,而是一个循序渐进的过程。早期,由于ADAS相关技术还不是很成熟,没有实现规模化生产,一整套系统下来常常价格不菲,因此主要搭载在中高端车型上。

  大约从2016年开始,部分ADAS功能开始逐渐从中高端车型向中低端车型进行渗透,为越来越多的消费者所用。以典型的ADAS功能LDW为例,据盖世汽车研究院统计数据显示,尽管目前这项技术79.2%的市场是20万元以上的车型,却也有20.8%搭载在20万元以下的车型上。

  而这只是一个开始,预计随着ADAS技术的日趋成熟,系统价格不断下降,未来还将有越来越多的车型搭载此类技术——根据Frost&Sullivan测算,当ADAS系统价格低至1000美元时,其将成为市场进入普及阶段。过去两年ADAS市场渗透率的不断提升已经充分证明了这一点。

  “根据上险量统计,在2017年销售的乘用车里面,有2,869,361辆新车装配有ADAS相关功能,涉及车型728款,装配率为13%。而到2018年,仅前7个月,就有1,808,483辆新车装配有ADAS相关功能,共涉及889个车型,已经超过了去年全年的量,装配率也进一步提升到了16.42%”。日前,中国汽车工程研究院股份有限公司(以下简称“中国汽研”)副总经理谢飞接受盖世汽车记者采访时表示。

  具体到ADAS系统里面的单项功能,据谢飞介绍,目前装配率最高的是BSD,装配率为7.53%,其次是LDW和FCW,装配率分别为7.4%和6.83%。其他细分功能,AEB目前的装配率大概在6.48%,APS的装配率是4.58%,ACC的装配率4.44%, LKS的装配率是2.85%。

  另据盖世汽车研究院分析师透露,受摄像头成本较低以及图像处理技术日趋成熟等因素的助推,目前360°全景影像系统的市场标配率也比较高。“随着这些ADAS技术在新车上的装配率不断提高,未来2-3年时间中国ADAS市场将进入快速渗透期,预计到2025年,高级别自动驾驶汽车量产后,ADAS市场才会趋于平稳”,该分析师表示。

  是骡子是马 测测就知道了

  当汽车偏离车道时,系统会通过报警的方式提醒驾驶员已偏离车道;当碰到紧急情况,人为行动力不足时,系统会让汽车自动制动或协助驾驶员制动;当需要停车时,系统会识别可用车位,并自动完成停车入位动作……听起来是不是很炫酷?过去那些驾驶员在行车过程中很容易忽略的问题,如今都可以由机器来帮我们实现,真可谓“妈妈再也不用担心我开车不走心了”。

  然而,事实真的如此吗?

  为了一探当前市场上在售智能汽车ADAS系统的究竟,中国汽车工程研究院股份有限公司(以下简称“中国汽研”)借鉴国内外智能网联汽车试验评价方法, 结合中国自然驾驶数据和中国驾驶员行为统计特性分析的研究成果,建立了具有中国特色的智能汽车测试评价体系——i-VISTA中国智能汽车指数体系。从今年5月开始,中国汽研凭借该体系对市面上多款智能汽车进行了大量严谨而科学的测评,目前共测试了两批,涉及车型13款。

  根据测试结果,已有的13款车型里ACC功能上,5个优秀,4个良好,2个一般,1个较差,1个未搭载;AEB功能上,12个优秀,1个较差;LDW功能上,8个优秀,2个良好,3个未搭载;BSD功能上,5个优秀,1个良好,4个一般,1个较差,2个未搭载;APS功能上,3个优秀,6个良好,1个一般,1个较差,1个未搭载,1个是选装配置,未测试。

  “所以整体情况来看,大部分车型在AEB和LDW上表现比较优秀。为什么会出现这样的结果呢?因为从国际上来讲,早在2013年就针对AEB和LDW制定了相关的法规,要求部分车辆安装这两项功能,发展到现在,这两项技术相较于其他ADAS功能,整体上更成熟一些。”谢飞解释道。

  据了解,早在2013年的时候,欧洲新车碰撞测试项目NCAP就要求大型商用车必须配备AEB,2014年时Euro NCAP又提出乘用车要想获得5星评分,必须至少配备AEB、ACC、LDW、LKA等主动安全技术中的一项。同年,日本国土交通省MLIT也宣布将纳入安全评分体系。美国对ADAS相关技术的标准法规制定更早,2011年时美国高速公路安全管理局NHTSA就宣布将FCW纳入车辆安全评分,之后在2015年,NHTSA又宣布从2018年开始会重新调整五星级评价制度,其中标配AEB是新车获得五星评价的必要条件。而中国,虽然ADAS相关标准立法比较滞后,目前也已经在中国智能汽车指数的推动下日趋完善,促进车企在汽车安全方面不断努力。

  “从这一点上来讲,部分ADAS功能的普及,背后其实是法规在推动。”某业内人士分析。此外,消费者对这些ADAS功能认知度的提升、安全标准的日趋严格以及汽车厂商之间的差异化竞争,也在一定程度上加速ADAS在国内市场的渗透。

  当然,对于ADAS这样一项目前尚不甚成熟的技术,测试结果有好必有坏。据了解,目前ACC、BSD、APS三项技术均还存在一定的问题,其中ACC目标车静止工况得分率有三款车型获得满分,三款车型均未得分,得分率差异较大;BSD在相对速度小的场景可以得到满分,相对速度大的场景则需要使用探测能力更强的环境感知传感器;而APS,在第二批测试的十款车型中,只有三款车型可以识别斜向车位,但泊车完成后车辆姿态不满足要求。这样导致的结果是,在驾车过程中部分ADAS功能常常难以发挥实际效用。

  在盖世汽车日前的一份调查中,也充分表明了这一点。根据调查结果,仅25%的参与者认为自己车上的ADAS实用性高,34%的参与者则认为自己的爱车上的ADAS噱头大于实用,12%的参与者称ADAS系统经常误判,10%的参与者则觉得车上的ADAS系统操作太复杂,还有部分参与者则认为自己车上的ADAS系统功能设计不明确,反应不灵敏。由此可见,目前量产车上的ADAS技术还有较大的提升空间,特别是传感器技术和算法,还有待精进。

  “具体到BSD,建议提升传感器探测距离和分辨率,重点开发开门预警功能,降低开门两轮车交通事故;ACC建议重点优化对静止目标的识别能力,提升安全性,,进一步降低驾驶负担;而APS则建议优化单边界车辆定位和标线车位识别能力,进一步提升实用性和体验感。”上述业内人士表示。

  分品牌来看,目前测试的三款自主品牌车型——长安CS75 2018款280T自动领智型、长城魏派VV5 2017款旗舰型和一汽红旗H5 2018款智联御动版,整体情况都还不错,平均得分分别为8.54、7.94和7.68。“特别是对于中国驾驶场景的理解,自主品牌更具优势。比较之下,合资品牌则有些参差不齐,10款车型里面2个比较优秀,7个良好,1个一般。”谢飞表示。

  随后他进一步解释,合资车型的测试结果之所以有这么大的差别,其中一个原因是部分车型款式较老,如思域是2016款车型,而沃尔沃XC60是2019款车型,时间越往后推移,ADAS技术必定越成熟,最终结果自然有较大的差别。

  事实确实如此,据了解目前国内大部分自主品牌车企早已在部分量产车型中搭载了L1驾驶辅助系统,而L2级别的功能则主要从今年开始在量产车上投放。因此,为了更好地迎接即将来临的智能汽车大军,谢飞称接下来中国汽研将进一步完善测评体系,并挑选更多的智能汽车进行测试,其中第三批车型测评结果预计年底将公布,一方面为大家呈现一个真实的ADAS发展业态,倒逼车企技术升级,另一方面为消费者选购智能汽车提供决策参考。

  不仅如此,据中国汽研副总经理周舟透露,为推动中国自动驾驶汽车产业高质量发展,下一阶段中国汽研北京团队还将建立中国自动驾驶数据联盟,建立典型的数据库,为行业难题提供服务,并投资先进的硬件在环平台,帮助相关企业通过虚拟仿真快速完成自动驾驶全面测试。针对自动驾驶示范运营,中国汽研还将建设自动驾驶礼嘉智慧小镇。

  “因为自动驾驶汽车最终要进行商业化,一定是和现在的量产汽车一样,每个月最少得卖出上万辆,并且能够让消费者信赖,愿意真正把自动驾驶汽车用起来,而不会怀疑它们,害怕它们。”谈及未来自动驾驶汽车的商业化图景,周舟表示,这就必须要从前期研发、功能测试到后期运营各个阶段做好充分的准备,以便商业化来临时更好地投入其中。

  特别是自动驾驶测试区,周舟指出由于测试区可以将典型的道路特征和交通场景浓缩到一个有限的区域内,实现“测试区1公里,开放道路1万公里”的效果,减少时间成本和人力成本,对于推动自动驾驶快速发展格外重要。“但是目前国内在自动驾驶技术验证,还面临缺乏完整的中国典型的道路特征、交通场景、驾驶员行为的场景数据库,以及场景遍历度与车辆安全性映射关系的难题,而这也正是我们为什么要建立典型的数据库的原因。” 周舟进一步解释道。

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