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无图化的首次体验?体验小鹏 P7i 城市 NGP 功能
新出行原创 · 评测

记得两年前的这个时候,我们驾驶着带有高速 NGP 功能的小鹏 P7,从广州出发全程使用 NGP 功能,行驶了 2300km 到达北京。

那次旅途真的记忆犹新,全程仅人工接管十余次。小鹏在向世人展示最领先的智能驾驶技术的同时,也让我们从业者明白,其实要实现点到点的辅助驾驶功能也未必那么的遥远。

在两年后的今天我们也再次带领大家一起体验小鹏智能驾驶技术,小鹏 P7i 的城市 NGP 功能的体验,以及在无图状态下的表现究竟如何。

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一、P7i MAX 版硬件配置

本次体验的车型是 P7i 的 MAX 版本,与小鹏 G9 的 MAX 版本的智能化硬件基本相同。新车共有 31 个传感器,硬件层面上共有:

  • 12 个摄像头(双目摄像头+环视摄像头*4+辅助驾驶摄像头*5+车内摄像头*1)
  • 5 个毫米波雷达
  • 12 个超声波雷达
  • 2 颗激光雷达

搭载两颗来自速腾的激光雷达以及两颗英伟达的 Orin 芯片,算力为 508 TOPS,同时还搭载第二代视觉感知架构,拥有 XNet 深度视觉神经网络实现了更强的环境感知能力。

MAX 车型上能够实现的功能有高速 NGP、城市 NGP、VPA-L(跨楼层的自动泊车)、LCC-L 等高阶功能以及未来会推送点到点的辅助驾驶功能。值得注意的是,这些功能将会随着 P7 MAX 版交付正式推送。

小鹏 P7i 上的这套硬件设施在目前来看还算是比较突出的,也能带来许多可玩性较高的功能,例如我们今天体验的 C-NGP 功能,在交付时就能够使用,届时也会想 G9 车型一并推送。

二、城市 NGP 体验

这体验我们主要围绕着两项功能进行,第一项是体验城市 NGP 的能力,第二项是体验无图化的城市 LCC 的能力。

相比高速 NGP,城市 NGP 有太多 corner case 需要解决,特别是在闹市区里,比如施工路段、随意穿行/逆行的电动车等等。

本次城市 NGP 的路线图

这一次我们选择的路线是广州经过黄埔大道、中山大道、科韵路等车辆、施工区域比较多的路段。

从小鹏总部出发时我们就遇到了一个场景,在一个右转路口中停放了两三台电动车:

视频上传成功

摆放的几台自行车其实是不太影响车辆正常通过的,不过我们通过仪表盘上得知系统则误识别为骑行人员,这时候我们也只能踩电门,“示意”系统这是安全的场景。

自行车停放在行人道上
系统误识别为这是准备通过马路的骑行人员

在变道机制上,体验下来的感受其实要比此前 P5 车型的 C-NGP 要更积极,更胆大一些。特别是在一些连续变道的场景:

视频上传成功

连续变换车道

在连续变换车道时,P7i 显然是更加果断,在第一次变道完成后车辆立即进入二次变道。其中车辆在变道前会提前一些开启转向灯,不会在变道过程中再开启,虽然后者的变道成功率会更高,但显然不太符合部分地区的交通法规。(例如深圳地区,打灯 3 秒后才能变道)

接下来看一个我认为是这次城市 NGP 中最难的场景,这里的道路非常复杂,包括无车道线左转,同时还有遇到对向车、穿行的电动车。

视频上传成功

无保护左转路口

在通过这个路段时其实难免会感到有些紧张,毕竟在我们驾驶过程中遇到这样的场景都极为小心。这个路口其实是没有目标车道线的,完全是靠车辆系统对环境进行实时监测。

视频上传成功

避让行人或电瓶车穿行

另外,在遇到行人或电瓶车穿行时,系统也会有相应的提示,但我认为系统的提示以及避让策略稍微慢了一些,基本是电瓶车穿过车辆后才开始提示。

视频上传成功

施工路段的表现

最后我们来看看在经过施工路段的表现,在遇到类似大型施工路段需要绕行时候,这时候基本就算是缺失高精度地图的状态,从中控屏上的引导面我们可以看出:

从引导面可以看出此时其实是缺失了高精度地图

这时候运用 XNET 架构,拥有超强环境感知能力,实时生成“高精地图”。

说到引导面,实际上就是系统可行驶的范围,让驾驶员心里有预期,比如上图的引导面是二合一的车道,这就说明系统已经发出指令车辆需要立即变换到左侧车道(图中已是变道后的状态)。

三、“去图化”的体验

最新搭载 XNGP 系统的车型都将能够实现无图化的城市NGP 功能,那么为什么要逐步形成无图化呢?其实有一个原因是因为政策的问题,特别是在一些一线城市对高精度地图的审核机制比较复杂,需要一定的时间进行。

再加上高精度地图是没法覆盖类似北京五环内等地方,再有一个是地图鲜度的问题,所以采用轻地图重感知的方案在目前看来是有一定原因的。

这里的“无图化”的体验,实际上是不依赖高精度地图的城市 NGP 功能。在使用高速 NGP 的过程中,难免有些路段是丢失高精度地图的,这时候系统则降级为 LCC 状态。

而这一次的体验则是在车辆在开启城市 NGP 的状态下,如果经过高精度地图缺失的路段,系统不会直接降级为 LCC 或退出,系统仍然会通过视觉感知继续工作。

利用摄像头实时采集车辆周边的所有相关信息

包括在仪表盘上的所有信息都是传感器感知出来的,例如车道线、红绿灯、行人、电动车等等,对于实时路况的渲染是比较及时的。

本次无图化的体验对比普通的 LCC-L 功能主要是提升了两个大场景,第一个是红绿灯的启停,第二个则是可以对障碍物进行跨线绕行。

首先我们看到第一个场景,我们在中控屏上将城市 NGP 的功能关闭,再设置好导航。这时候再开启 LCC 功能后,就可以实现无图化的体验。

视频上传成功

为了测试红灯启停的功能,我们特意在红灯时排在第一位,此时进入路口时系统识别道红灯已经缓慢减速,再慢慢往前挪动至交通线前。

排在路口第一位

在绿灯亮起时,车辆也将同时起步,几乎没有迟滞。

其中对红绿灯的判断都是系统通过视觉感知,有小伙伴会问,如果前方跟着一辆大型货车挡住前方视野那系统在这时候该如何决策呢?这时系统可能会做一些时序的逻辑来判断,如果跟停前车,这时车辆会做驻留,默认前方路口为红灯状态。

视频上传成功

掉头+宽车道

不过在无图的状态下,车辆目前这个版本还不能完成掉头、左右转弯的动作,这时候需要人工进行接管。

接下来我们再看看前方障碍物绕行的片段:

视频上传成功

跨线绕行障碍车辆

遇到前方有车辆/障碍物占到时候,车辆将在隔壁车道无后方来车的前提下进行跨线绕行。大家看到上述视频,一共有两台施工车辆停在路边,这时候 P7i 就进行了跨线绕行。

在此前 P5 车型的 LCC-L 的功能中也能进行绕行但跨行的幅度没有这一次大,P5 上只能是压线绕行,所以关于这块的规控能力都有了调整。

视频上传成功

“万科圆盘”高难度场景

随后我们再来看一个比较有意思的场景—“万科圆盘”,这条路也极其复杂,纵横交错的电动车以及模糊的车道线。虽然系统一直提示接管,但车辆最终也能够自行顺利通过路口。

四、全文总结

我们回看过去,小鹏智能驾驶部门每次推出的功能都能引起整个行业的关注。比如在四年前就推出的自动泊车功能、再到 LCC 车道居中功能、高速 NGP 功能、LCC-L 功能、VPA 停车场记忆泊车功能、VPA-L 跨楼层停车场记忆泊车功能,再到今时今日的城市 NGP。

其实在未来不久,就能够实现所有功能的整合,真正做到点到点的全场景智能辅助驾驶功能,我相信在明年应该能够做到。

这一次体验城市 NGP 功能,在大概一个小时的城市路段中我们大约进行了 3 次人为接管,其中有 2 次是因为“冷汗指数”过高驾驶员直接接管。

另外关于通勤的时间,人为驾驶与开启城市 NGP 的通勤时间实际差得不太多,当然这也抛出人为激烈驾驶的情况下进行对比。整个城市 NGP 的体验下来我认为拟人化是比较高的,特别是在一些复杂的场景下,车辆都能够安全地自行通过。

但毕竟还没有到完全自动驾驶的阶段,作为辅助的功能,小鹏的城市 NGP 在整个行业中已经能够名列前茅。

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