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沃尔沃:2025年1/3新车实现自动驾驶

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发表于 2020-5-12 12:14:57 | 显示全部楼层 |阅读模式


该系统有非常具体的限制,仅适用于特定的公路,当系统启动后沃尔沃将承担全部责任

沃尔沃希望自动驾驶汽车到2025年时占其交付量的1/3。实现这个目标的关键一步将是让XC90等下一代车型能够在公路上自动行驶,然而一个主要的障碍将是获得批准来启动自动驾驶系统。沃尔沃首席技术官亨里克·格林(Henrik Green)认为,该公司长期致力于车辆安全的承诺将有助于应对这一挑战。下面是他关于公司旗下汽车自动驾驶的访谈。
沃尔沃启用全自动公路驾驶系统的主要挑战是什么?
为了安全地部署公司的Highway Pilot功能,我们需要一个法律框架,以便可以正式批准使用。这在每个国家或州都可能不同,这是一个挑战。其次,我们需要核实和确认可以启用该功能的公路路段。我们正在为SPA2平台的汽车安装这种功能,在硬件方面做好准备。
有推出该功能的路线图吗?
我们将有计划地推出这种功能。我将这与我们在上世纪90年代推出移动网络的方式进行了比较,我们知道手机是如何随着时间的推移而逐渐变得普遍的,这次也是类似。主要城市将划出一些重要的通勤公路,然后我们将从这些道路开始并发展。
沃尔沃在安全方面的坚定承诺会在到政府那里寻求获得公路测试批准时带来优势吗?
我们将利用所拥有的关系。我们的优势之一是公司在交通安全领域的悠久历史。这为我们目前所做的工作增加了价值和可信性。我们不仅与瑞典的官员保持良好的关系,还与美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)以及其他许多国家的机构也保持着良好的关系。
这项技术的首批市场有哪些?
我们还没有做出决定,这在很大程度上取决于每个州如何决定无人驾驶的合法性。然后,我们需要决定该技术最具吸引力的市场。
能够说2022年沃尔沃将拥有L4级自动驾驶系统吗?
自动驾驶级别无法正确表明我们的目标。对我们来说重要的区别是,我们的目标是打造一个无人驾驶系统,但我们做这个却有非常具体的限制,即这仅适用于特定的公路。
这不会是一个可以在任何交通状况或天气情况下点到点接送乘客或在任何街道上行驶的自动驾驶系统。我们正在定义该功能安全可靠的范围。
公路是最好的起点,因为对于我们大量的客户而言,该系统将为上下班途中令人烦恼的部分提供有用的解决方案。
市中心常常有行人穿过街道以及其他挑战,这给刚起步的技术增加了更多的复杂性和风险,而特定公路的环境控制要严格得多。虽然该系统不能满足L4级自动驾驶系统的所有要求,但对我们而言重要的是,该系统可以在特定的公路上进行无人驾驶。
你预计还会有哪些其他限制?
随着该系统的推出,天气也可能带来一些限制。例如,如果正在下雪,系统可能不会启用。
当系统启动后,沃尔沃将承担全部责任,对吗?
是的。
需要多少时间来确保驾驶员准备好重新接管汽车?
从用户体验的角度来看,这是确保该技术安全可靠的关键工作之一。我们已经做了大量的研究,并且还将继续努力。
汽车处于自动驾驶时我们是要负责的,司机不必控制汽车,但有时需要进行自动驾驶和司机之间的切换,这种时候至关重要,因此我们正在努力定义如何尽可能无缝执行这种切换。
我们还在研究,如果切换未按计划进行,汽车应该怎么做。我们应该给驾驶员多长时间来重新控制汽车?这些是我们正在研究的问题。
沃尔沃是否希望激光雷达成为所有SPA2汽车的标准配置?
我们正在逐步推进。我们现在宣布的第一步是,我们已经设计了平台,从而让基于SPA2平台的任何汽车都可以配置激光雷达。我们将激光雷达作为一种选项,因此在头几年,我们认为这不是标准。
原因之一是地理限制,不可能在所有国家立即获得激光雷达的全部优势。除了Highway Pilot外,汽车上还有激光雷达和很多其他技术。这是一个庞大的技术组合,但我们相信这将提供非常独特、高价值的客户功能,人们将乐意为此付费。
这就是为什么该功能最初将作为可选项出售的原因。但是在将来,我们希望与Luminar一起合作决定如何为更多车辆提供激光雷达以及让Highway Pilot发挥作用的软件,改善整体的行驶安全性。我们希望在未来将这种技术普及到尽可能多的汽车。
激光雷达现在是否已成为沃尔沃新车实现零伤亡目标的关键部分?
这不是开始时的打算。最初激光雷达作为一种技术来实现无人驾驶。现在我们已经意识到,它可以在增加各种车辆的安全性方面发挥非常有趣的作用。
是否需要额外的动力来运行激光雷达和其他系统以进行无人驾驶?
无人驾驶功能主要用在纯电动汽车上,所以使用电池的电力应该不是问题。
自动驾驶软件来自Zenuity,对吗?
是的,是这样的。SPA2的软件会来自沃尔沃汽车公司将拥有的Zenuity。
在此过程中是否用到与优步的合作?
沃尔沃与优步在激光雷达技术上没有直接的合作。我们正与优步合作,让车辆可以装配自动驾驶计算机和传感器系统。这就是我们学习开发副刹系统、应对方向调整等问题的方法。这些将用在道路自动驾驶上。










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