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写在「大横评」前|为什么我们在 2022 年还在谈论 LCC?
新出行原创 · 精品文章

在过去这段时间里,我们从踩点到最终测试人均共跑了将近 3000 公里,耗时近一周,我们正为大家做新一轮的 LCC 大横评。

「什么才是最好用的“LCC”?」

这也是今年智能驾驶的一大热题,而随着 XCX-Test 续航测试标准升级后, XCX-PILOT 的测试标准也升级到了 2.0 版。

本来想通过一篇长动态和大家分享关于我们为什么还要继续测 LCC ,但和大家分享的东西有很多,特别是结合我们最近到场地验证我们的测试项目,有很多思考想和大家分享。

我们在这篇文章中想和大家讨论三个问题:

  • 我们现在为什么还是想和大家讨论 LCC ?而不是高速 NoA ?
  • XCX-Pilot 为什么一直不设置总分制打分?如果不打分,我们会怎么评价?
  • LCC 好不好用 我们是如何思考的?

一、我们为什么还是想和大家讨论 LCC ?

相信大家会有所疑惑,为什么在接近 2022 年年末,新出行 XCX-PILOT 的升级不是做高速领航辅助驾驶,而还是 LCC ?并且测试距离要这么长?

LCC 的迭代其实也反映了系统的基础结构,而城市 NGP、高速 NGP 是特定范围内的代表场景,而 LCC 有三个特点:

  • 使用范围更大
  • 边界更广
  • 更能衡量基础能力

第一 LCC 的使用范围更“大”。

LCC 的渗透率相比过去都有了极大的提升,同时它的学习成本也比较低,用户范围覆盖更大。

同时在 LCC 开启时,它并不会受到高精地图的限制,也就是使用范围也大。

例如在高速领航辅助驾驶中,系统更依赖于高精地图的能力,通过地图提供先验信息“指挥”系统变道、上下匝道等,而 LCC 开启环境更大,基本上只要车道线清晰就能开启。

根据使用范围大这一特点,我们这次测试并不只是局限在场地测试,而是覆盖了国道、高速以及场地测试等场景,也验证了 LCC 在不同环境下的表现,包括长途使用时的居中性、加减速舒适性、可用范围、连续性体验等。

我们在高速路段测试场景
进入高速服务区
国道上 Model 3 遇到...

第二是可探索的边界更“广”。

LCC 在使用范围大的前提下,它使用的边界其实也会更广。

另外是 LCC 更利于我们主动设置条件进行评测。

模拟近距离加塞距离过近,同事丝毫不慌先拍照发朋友圈(测试配合也要默契!)

相比在高速 NoA 等场景下我们“被动”去体验不同,LCC 更有利于我们去“主动”探索系统的边界,在封闭场地中我们可以灵活变动测试条件,另外也方便我们去验证不同系统的行驶策略。

例如这次我们的一部分车型搭载了激光雷达,但具体有哪些差异化体验,我们也做了不同验证得出结果。

例如在过十字路口时我们也发现不同车型有不同执行策略,部分车型采用的是自行延长本车道线通过无标线路口,有些则是会参考对向路口的车道线等等。

在验证上,我们在前期设置项目时会率先踩点,充分验证测试条件来确保测试可行。

同时在测试中我们在部分项目中也做了验证,例如我们发现某车型在黑夜中无法识别静止物体,但我们在白天做了验证,发现可以识别,也就说明系统缺乏夜间场景。例如在跟车通过路口时,我们也验证了如果前车驶离,是否会影响系统过十字路口的策略等等。

P5 识别城市红绿灯路口,并且是识别红绿灯状态

我们发现不同激光雷达的车型对激光雷达的介入范围不同,能明显感受到激光雷达的使用场景有较大区别,而部分基于重感知的车型针对车辆近距离环境的盲区也有惊喜表现。

第三是 LCC 衡量系统的“地基”。

LCC 是所有辅助驾驶功能的基础,更能衡量硬件与软件结构的基础能力。

例如小鹏 LCC-L 、蔚来 NT2.0 平台等车型中,基本都是算法框架重写,新架构无论是硬件以及软件架构都是与未来 L4 级别系统是同源的。

它们就像是智能驾驶的「地基」,并且遵循木桶效应,地基能力越强、短板越少,也意味着能够支撑着系统走得更远。

我们这次有入门级的博世打包系统的车型,同时也有高阶硬件能力的车型,大家所面临的“答卷”都是一样的,那是否会不公平呢?

我们会在“答卷”中设置了基础型题目以及奥数题题目,例如有基础的加塞项目也有难度更高的起步时遇到加塞车辆等项目。

部分入门级的车型虽然拿不到“奥数题”的分数,但能够确保基础题,例如能通过基础项目,在较高难度的项目中有安全的提醒,也是一种值得肯定的表现。而部分吹嘘具备“高端”能力的车型,可能也会在基础题目中“栽倒”!

测试过程中意外激活了特斯拉的“彩虹路”!

第四是 LCC 更强调人机共驾能力。

在完全自动驾驶未到来之前,人机共驾依旧贯穿整个辅助驾驶,除了权衡安全与性能需求,同时也要考量人机共驾能力。

我们和落日赛跑

在高速 NoA 等场景中很难做到人机共驾,驾驶者可主动干预的机会不多,而 LCC 可干预范围更大。所以此次在 LCC 中也看中接管后 LCC 的即时恢复能力,例如人为接管 LCC 后是否能即时恢复等等。

二、XCX-Pilot 为什么一直不设置总分制?

另外一个质疑点是为什么新出行 XCX-Pilot Test 为什么不设置“总分制”呢?

这是因为我们认为设置的每个测试内容分类都是各自独立的,所以无法设置权重,一旦偏袒就会有不公平的情况,也失去我们测评的意义。

有一个简单的例子,例如小鹏 P5 用的是一颗 30TOPS 算力的芯片,却能实现城区 NGP 或者 LCC-L 的功能,但如果按照总分计算,小鹏的硬件分肯定是目前几家中最低的,但是它所呈现的优势无法具体体现出来。

而如果某些车型硬件能力强悍,虽然拿到了高的硬件分,但是部分功能体验却不如其他车型。如果按照打分体系,用户无法感知到系统实际的能力表现,会产生混淆。

我们在实际的应用中发现,“边界”能力强的系统不一定好用,看似“基础”能力差的系统并不一是所有表现都是倒数第一,甚至还有“逆袭”的情况

那我们有没有新的评分方式呢?

在 XCX-Pilot Test 升级后,我们采用了全新的评测标准,让大家能直观了解各个项目中系统的能力。

我们会在项目中设置了 G/A/M/P 四个等级评分,同时会将一个加塞场景拆分成几个小场景,以加塞中的近距离加塞为例,我们会拆分四个标准:

  • G:识别速度接近人、减速舒适
  • A:识别较晚、减速突兀
  • M:识别晚于最佳时机、挑战心理防线人为介入
  • P:出现漏检

为了能让大家更为直观的看到我们每个项目的结果,我们会在每个测试项目后不仅只有评级,同时还会有针对每台车型的表现作出评价。

服务区中摄像同事对深蓝尾灯突然有了一些想法...
落日余晖,@维圈圈 说艺术源于生活

三、LCC 好不好用 我们是如何思考的?

在过去的 LCC 上我们围绕的是「」与「舒适」两大维度展开,设置的场景也较为简单。

安全是系统的基础,舒适是系统“好用”的前提, 而在升级后我们在这两个维度基础上新增了「可用范围」以及「效率」。所以这次我们升级后主要围绕「安全、舒适、可用范围以及效率」四个维度升级展开。

基于安全、舒适下通过的项目越多,也意味着使用边界能力更强,系统的主动通过性越高,效率也会越高,例如部分车型在通过占道车辆中不是选择刹停,而是选择了绕行。

那我们重点升级了哪些项目?

1、加塞:新增「侧后方」、「动态」加塞

首先是加塞场景,我们新增了两个变量,一个是加塞方向,例如模拟「后方」、「侧方」加塞车辆,另一个变量是加塞速度,包括是「慢速」、「快速」以及「静止到起步」三个指标。

最终我们设置了快速斜后向加塞、慢速平移加塞、低速跟车时加塞、跟停前车时加塞四大场景,前两者是基础题,后两者堪称奥数题!

这几个加塞场景其实具有代表性外,实际上也是我们考量系统的“功底”。

视频上传成功

加塞测试场景

大家可能会好奇为什么只考量后方加塞?

相比普通前向加塞,后方加塞其实更考量系统对侧后方的检测能力,同时也考验前档摄像头的视场角覆盖范围,以此来更精确考量。

BEV 实时显示周围车辆

并且不仅需要“看得见”,而且要“刹得住”或者更高的要求,也就是“刹得舒服”,对系统“控制”能力有更高的需求。

另外在我们知道智能驾驶最难的点是靠近车辆最近的区域,这个区域也是感知系统的“盲区”。

例如在我们日常跟停前车堵车场景下,在前车起步后隔壁车道车辆突然起步加塞,这样的场景非常常见,但常常会出现漏检。

2、跟车舒适性:新增「动态跟随」

在跟车舒适性上,过去我们基础测试只是识别静止车辆,而在此基础上我们新增了频繁加减速跟车情况下的舒适性

这也是模拟我们堵车场景下的频繁加减速,考验我们跟车时的加减速体验。

我们测试标准也更为极端,设置了0-20km/h 的频繁加减速,来看看跟车情况下的舒适曲线怎么样?

3、升级「占道」测试

在识别静止车辆上,我们也大大增加了难度。

首先是识别占道车辆,我们过去是设置30% 以及 50% 占道,新的测试标准我们升级了带曲率的 10% 占道车辆压线占道后打开车门等场景。

弯道中的占道车,太难了!

占道其实考验的是对可通行空间的检测能力,而占道空间越小其实越考验系统的精准度,这也是我们取消了 50% 占道场景升级到 10% 占道的原因。

而选择带曲率的弯道识别是因为曲率会对视觉感知有“干扰”,车辆与车道线的贴合情况会产生错位,这也给感知系统的感知及时性带来压力。

而打开车门的场景是由于我们思考了伴随着激光雷达车型的普及,对停在路边的车辆打开车门时,激光雷达刚好补充了视觉的盲区,可以更直观构建 3D 空间能力。

P5 识别打开车门的占到车辆,会如何通过?

带激光雷达的车型是否都能通过?没有激光雷达的车型是否就过不了呢?我们期待它们的表现。

4、不只是大曲率

在大曲率弯道上,我们也会此次测试做了相应的升级,我们寻找了一个快速弯道变化的大曲率弯道,非常规的大曲率弯道对摄像头的视场角覆盖需求更大,也考验规控底层能力,例如刹车是否舒适、是否触发系统退出等。

视频上传成功

……

敬请期待!

测试路中遇到追风筝的年轻人们
我们直接霸占了整个开迈斯超充站...
每天都在跑...
服务区吸睛的组合
同事说测试压力太大了,随后他上了 L9 副驾,熟悉的打开了...

新出行多车横评也随即到来,我们也一同见证在智能电动车的迭代中,大家如何通过 XCX-Pilot Test 的“大考”,谁又会是最好用的 LCC 呢?

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