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試駕極狐阿爾法S全新HI版,華為高階智能駕駛加持

來源:汽車信息網 | 2022-07-26 15:01:29
華為加持的最高階智能駕駛到底是一個怎樣的水平?又是否能在國內的道路上“暢通無阻”?近期,“汽扯扒談”在北京的城區道路、快速路以及停車場等多個場景體驗了極狐阿爾法S全新HI版的實力,確實有些出人意料。

汽車信息網7月26日訊 大家都知道,在“中國式”的交通環境下,要做到真正的智能駕駛到底有多難。頭頂“地表最強智能駕駛”的光環,極狐阿爾法S全新HI版在去年的上海車展甫一亮相,就引來了相當大的關注度。華為常務董事、終端BG CEO、智能汽車解決方案BU CEO余承東曾直言,阿爾法S全新HI版的自動駕駛系統世界最強。

華為高階智能駕駛首秀,極狐阿爾法S全新HI版成為“老司機”?

那么華為加持的最高階智能駕駛到底是一個怎樣的水平?又是否能在國內的道路上“暢通無阻”?近期,“汽扯扒談”在北京的城區道路、快速路以及停車場等多個場景體驗了極狐阿爾法S全新HI版的實力,確實有些出人意料。

無保護左轉像“老司機”

首先介紹一下極狐阿爾法S全新HI版的硬件水平,這款車有華為硬核技術加持,搭載了 3 顆激光雷達、6 顆毫米波雷達、13 顆攝像頭、12 顆超聲波雷達,共 34 個傳感器,芯片算力也達到了400 TOPS。除了能夠實現城區道路、高速公路的高階智能駕駛外,還能夠實現停車場場景下的 AVP 泊車功能。

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另外,車輛具備針對諸如施工護欄、石頭等通用障礙物及30cm³更小障礙物的加強的感知能力,對于車道線等道路結構的識別也更加精準。此外,對于超長卡車、載貨卡車、拖車等異形卡車的準確識別與處理助力偏倚避讓大車功能順暢運行。

此次體驗的路線共計23公里,涵蓋城區道路、高速公路和停車場場景,其中智能駕駛輔助功能有14公里可用路段。

在進入五環后,就可依托高精地圖開啟智能駕駛輔助,實現高速道路上自動跟車,并可以根據前車車速自動調整自身車速,且剎車時也比較平緩柔和。在高速上,極狐阿爾法S全新HI版也能夠自主超車變道,當監測前車速度低于限速20%,超車道前后空隙大于16米,它就會尋找時機變道超車。

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同時,也能夠依托導航自動進出匝道,車輛會在提前一公里主動發起變道,并且對于大曲率的匝道,極狐阿爾法S全新HI版也能夠在進入前明顯減速,然后勻速通過,駛出后則會進行提速。

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在高速場景后,就是一段城市道路的復雜路況。對于路上的行人、自行車、摩托車以及其他車輛等,極狐阿爾法S全新HI版都能夠做到精準識別,同時也能識別當前車道紅綠燈,并于儀表盤上顯示。當是紅燈時,車輛會提前進行減速剎停,而當綠燈亮起時,車輛可自動起步加速。

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對于智能駕駛來說,無保護左轉是最為頭疼的問題,不但要考慮到車速、對向來車等問題,同時還有行人過斑馬線、自行車、電動車甚至逆行等因素,智能駕駛更考驗算法,包括對其它交通參與者的行為預判并與之博弈,這都是算法需要考慮的。

在這次體驗中,在左轉遇斑馬線仍有行人通過馬路情況下,車輛完全自主地完成了一次行人預測與禮讓動作,整個過程自然不突兀,讓人印象深刻。而在另一路遇逆行電動車的情形下,車輛則自主完成了適當的避讓動作,整個過程非常接近一名熟練老司機的表現。

停車交給車輛就行

道路智能駕駛體驗之外,泊車場景是本次體驗的另一重點。泊車是很多司機尤其是新手頭疼的問題。

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極狐阿爾法S全新HI版不僅支持空間、水平、垂直等多種類型車位,還支持 APA自動泊車輔助、RPA遙控泊車及AVP 代客泊車等靈活多樣泊車方式。本次著重體驗的AVP 自主代客泊車可適配室內、外停車場,并支持多樓層停車場的跨樓層泊車。

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極狐阿爾法S全新HI版可在初次下地庫時,就可構建一次車庫地圖,并支持復雜地庫構圖,可對該地圖進行收藏(如柱子多、盲區多、回頭路等地形)下次駛入該地庫,車輛會自動調出地庫地圖,識別目標車位,實現記憶泊車。

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通過收藏車位即可無感構建地庫地圖,再次進入停車場時撥桿即可進入 AVP 自主代客泊車。當自動前往既定車位泊車時,如遇原定車位有障礙物無法泊入,即可開啟漫游模式繼續搜尋附近可停車位進行泊入。

在此次的體驗中,面對地下車庫中多個盲區、大角度轉彎,以及對向來車相互錯車的情況,極狐阿爾法S全新HI版表現得都是非常“絲滑”,基本上毫無阻礙的完成了泊車入位的動作,堪比“老司機”。

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整套體驗下來,極狐阿爾法S全新HI版表現可以說完成度已經非常高,這背后是華為打造的智能駕駛系統,其采用了擬人算法,可以模擬駕駛員開車時對于車輛的控制,再開啟時對于車內乘客的舒適度是有一定的保障,融合感知、行為預測、精準規劃、安全與體驗控制,算法決策過程更貼合人、更關注人,追求類似人駕的體驗。

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不過在有些情況的處理下,依舊采取了安全優先級非常高的策略。在特殊狀況下如多車連續加塞,處理則顯得有些猶豫。隨車工程師也表示,目前要在確保安全的情況下,逐漸擴大特殊情況處理的邊界,以求實現更強的智能駕駛。

 

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