A Teslához hasonlóan a DJI is látás alapú megközelítéssel kezeli az ADAS trilemmát

Költség, teljesítmény és biztonság – a fejlett vezetőtámogató rendszerek fejlesztői jelenleg azzal a kihívással néznek szembe, hogy mindhárom tényezőt egyszerre teljesítsék.

A korszerű vezetőtámogató rendszerek (ADAS) – amely az önvezető technológia kulcsfontosságú komponense – kifejlesztéséért folytatott verseny válságos időt ért el Kínában. A játékosok arra törekednek, hogy országos szinten bővítsék a lefedettséget, hogy szolgáltatásaikat mindenütt elérhetővé tegyék, és ehhez tömegtermelést folytatnak.

A Huawei bevezette második generációs rendszerét, amelynek nincs szüksége nagy pontosságú térképekre. Az Xpeng Motors 243 városban mutatta be intelligens vezetési megoldását, míg a Nio 20 ezer felhasználót toborzott a tesztelésre 706 városban, 725 ezer kilométernyi úton.

Ám az akkumulátorokhoz hasonlóan az ADAS-fejlesztők is szembesülnek egy költség-teljesítmény-biztonság hármas kérdéssel: jelenleg szinte lehetetlen megfizethető áron fejleszteni magas színvonalú rendszereket.

A legtöbb piacon kínált rendszer egy vagy több fényérzékelő és távolságmérő (LiDAR) érzékelő, valamint több milliméteres hullámhosszú radar beszerelését igényli. A Nio, Xpeng és Li Auto, valamint a Huawei autógyártó triójára utaló prémium ADAS-felszereltségű autómodellek, amelyeket olyan cégek fejlesztettek ki, mint a Weixiaoli, és a Huawei általában meghaladják a 200 ezer RMB-t (28 150 USD), így a legtöbb ember számára elérhetetlenek.

Eközben a DJI Automotive a Huawei prémium kategóriára koncentráló stratégiájától eltérően a DJI minimalista irányt vesz, és a piacot célozza meg 150 ezer RMB (21 110 USD) vagy a feletti árral.

Március 30-án a DJI bemutatta legújabb autonóm vezetési megoldását. A kizárólag hét kamerára és egy Qualcomm 100 TOPS besorolású chipre támaszkodó technológia pusztán vizuális adatokra támaszkodik, és nem igényel térképeket. A körülbelül 7000 RMB-es (985 USD) ára versenyképes ajánlatot jelent, amely elősegítheti az ADAS széles körű elterjedését.

A DJI képességei azonban a szakértői értékeléseken és a statisztikákon túl nagyrészt nem bizonyítottak. A költségek, a teljesítmény és a biztonság egyensúlyba hozása olyan kihívás, amelyet le kell küzdenie ahhoz, hogy csatlakozhasson az ADAS elitjéhez.

A hardver egyszerűsítése kulcsfontosságú a mainstream alkalmazáshoz

Míg a Huawei és a Weixiaoli trió 2023-ban növelte erőfeszítéseit az ADAS területén, az általuk keltett izgalom nagyrészt a 200 ezer RMB feletti autókra összpontosult.

A China Passenger Car Association adatai szerint a 2023-ban eladott 21,7 millió jármű egyharmadát tették ki a 200 000 RMB feletti árazású járművek, míg a 100 –200 ezer RMB (14 075–28 150 USD) közötti járművek nagyjából a felét, ami a mainstream piac nagyobb részét jelenti.

A tömegpiaci autógyártók számára a drága LiDAR és Nvidia chipek komoly akadályt jelentenek. Egy ADAS-rendszer ára LiDAR-ral több mint 15 ezer RMB, egyetlen érzékelővel pedig 3 ezer RMB (420 USD) körül van.

A széleskörűvé váláshoz a hardverköltségek csökkentése a legfontosabb. Vannak, akik a LiDAR teljes elhagyásán gondolkodnak. Például a „Mona”, az Xpeng és a Didi közös projektje, amely a 100 –150 ezer RMB piacot célozza meg, valamint a Nio második márkája, az Onvo, amely a 200 ezer RMB alatti piacot célozza meg, állítólag a LiDAR eltávolítását és a teljesen látás alapú megoldásokat fontolgatja.

Ez arra utal, hogy a LiDAR-ral rendelkező prémium beállításokat az Orin chipek fenntarthatják a 200 ezer RMB feletti járművek számára, míg a karcsúbb, LiDAR nélküli konfigurációk az alacsonyabb árfekvésű autókat célozhatják meg.

A Tesla csak kamerás megközelítése egyre nagyobb teret hódít. A közelmúltban több mint egymillió észak-amerikai felhasználónak ajánlotta fel a Full Self-Driving (FSD) szoftverének ingyenes próbaverzióját. Elon Musk, a Tesla vezérigazgatója különösen megkövetelte a kézbesítési központoktól, hogy előzetesen mutassák be az FSD működését a felhasználóknak, állítólag azért, mert azt gondolja, hogy az emberek még nem vették észre, milyen nagyszerű a jelenlegi FSD teljesítménye.

A Tesla, a látás alapú megközelítés korai szószólója nyolc kamerával és 12 ultrahangos érzékelővel látja el az FSD-t. De ez kezdetben nem ment zökkenőmentesen.

2020 előtt a Tesla is átvette a hagyományos módszereket, amelyek a környezetérzékelés, a döntéshozatal, az útvonaltervezés és a mozgásvezérlés koncepciójára támaszkodnak. Ezek mindegyike a mérnökök által soronként megírt szabályokra támaszkodott.

A nagy modellek fejlődése lehetővé tette a váltást. 2021-ben az autógyártó bemutatta Transformer-alapú madártávlati (BEV) technológiáját, amely képes a kamerákból származó 2D-s képeket 3D-s jelenetekké alakítani. Ezt követően olyan technológiákat is bevezettek, mint az Occupancy, hogy kompenzálják az úttárgyak mélységérzékelésének hiányát.

A Tesla a kézzel kódolt szabályokat is neurális hálókra cserélte, átstrukturálva a tervezést és irányítást egy végpontok közötti önvezető csatornává, amelyet FSD-útmutatója szerint „videoklipek millióin kiképzett neurális hálózat hajt”.

Míg a LiDAR-ok megtartásával kapcsolatos vita továbbra is zajlik, úgy tűnik, hogy a Tesla látás alapú FSD-je áll a legközelebb az általános bevezetéshez.

A minőség és a költség a DJI Automotive prioritásai közé tartozik

A DJI Automotive elképzelése a látásalapú megközelítésről láthatóan tömörebb, mint a Tesla FSD-je, még az ultrahangos érzékelőket is figyelmen kívül hagyja.

A vállalat látszólag az első volt, amely fontolóra vette a LiDAR érzékelők alternatívákkal való helyettesítését. A helyükre a DJI egy pár elülső sztereó kamerát telepített az útakadályok mélységének érzékelésére, valamint négy térhatású halszem kamerát és egy hátsó monokuláris kamerát.

Hardver szinten a DJI Qualcomm 8650 chipet használ, amely 100 TOPS számítási teljesítménnyel büszkélkedhet. Az iparági bennfentesek elmondták, hogy az Nvidia Orin X-hez képest ez a Qualcomm chip jobb költséghatékonyságot kínál.

Ezenkívül a DJI frissítette az algoritmusait, hogy olyan BEV-modelleket tartalmazzon, amelyek a Transformeren, az Occupancyn és az út topológiájának online konstrukcióján alapulnak.

Az Occupancy alapján a DJI javíthatja az akadályelkerülési és megkerülési képességeket különböző forgatókönyvekben, beleértve a városi navigációt, az autópályákat és a parkolást. A nagy pontosságú térképek elhagyása után a DJI valós időben úttopológiákat is tud készíteni, elősegítve az úthálózati kapcsolatok gyors megértését, és a későbbi tervezési és vezérlőelemeket táplálja a sávváltásokkal, balra és jobbra kanyarodással és kerülőutakkal kapcsolatos döntések meghozatalához.

A DJI nagy modelleket is kifejlesztett a prediktív és döntéshozatali funkciók támogatására. Az emberi vezetők viselkedéséből tanulva a DJI képes előre jelezni a járművek pályáit összetett forgatókönyvekben, például útkereszteződésekben. A vállalat azonban hangsúlyozta, hogy a mesterséges intelligenciát nem a járművek közvetlen irányítására használják majd, hanem csak hivatkozási pontként a járműbiztonság szabályalapú stratégiáinak tervezésénél.

Mindeközben a DJI-nél kutatások folynak, hogy fejlettebb megoldásokat fejlesszenek ki, amelyek célja a 3. szintű autonóm vezetés elérése, amely állítólag inerciális navigációt foglal magában, amelyet három kamera és LiDAR szerelvények támogatnak. Egy DJI mérnök azt mondta, hogy bár a LiDAR pontos, a generált pontfelhő-térképekből hiányzik a képek gazdag modalitása. Ezzel szemben a vizuális információkból hiányzik a távoli járművek tájolásának és sebességének pontos meghatározásához szükséges pontosság.

A LiDAR és a kamerák kombinálásával a DJI olyan új technológiát kíván megtervezni, amely képes megőrizni az összegyűjtött időbeli és térbeli információk konzisztenciáját, és precízen képes megoldani az összetettebb önvezetési problémákat, amelyek olyan forgatókönyvekben fordulnak elő, mint például a sűrű városi közúti forgalom.

A Tesla bravúrjainak megismétlése a kaotikus kínai utakon próbára teszi a DJI mérnöki képességeit, hogy felzárkózzon olyan területeken, mint az észlelés, előrejelzés és tervezés. Nincs ez másként a Huawei és a Weixiaoli esetében sem.

A közelmúltban a Sencsen állambeli Bao’anban végzett kísérleti teszt során a tesztjárműről megfigyelték, hogy egyedül kamerákat használva navigált – felismerte a fényeket, a járműveket és az akadályokat, miközben a forgalom közepette elsőbbséget adott a gyalogosoknak.

A bonyolultság azonban időnként elsöprőnek bizonyult. Például egy járdán túlnyúló háromkerekűnél a tesztjárművet kézi vezérlésre kellett állítani, miután megállapították, hogy túl óvatosan manőverezett.

A járművek tesztautó elé való bevágásai késleltetett reakciókat is kiváltottak, amelyek a vezető általi irányításátvételt igényeltek. Míg a rendszer proaktív volt a dinamikus akadályokkal szemben, a rendszer kevésbé volt döntésképes az álló és parkoló autók kezelésében. A DJI azt mondta, hogy a tesztverzió a tömeggyártásba kerülő teljes gyártás körülbelül 60%-át teszi ki, amely tömeggyártásba kerül, és a tervek szerint a harmadik negyedévben indul. Addigra a DJI úgy véli, hogy a szoftver vezérlése érettebb lesz, és a felhasználói élmény is jobb lesz.

„Kidolgozunk egy modellt a hátsó lámpák belső felismerésére is, amely segít jobb döntéseket hozni a parkoló járművekkel kapcsolatban” – mondta a DJI mérnöke.

A nagy adatokhoz való hozzáférés, az autógyártókkal való együttműködés és az OTA frissítések kiadása szintén kulcsfontosságú területek, amelyeken a DJI-nek dolgoznia kell.

Ennek ellenére az ADAS továbbra is kialakulóban lévő határvonal marad. Még a Tesla, a látszólagos éllovas is csak idén márciusban kezdte meg az FSD-próbákat négy év belső tesztelés után. Ahhoz, hogy megnyerje ezt a versenyt, a DJI-nek gyorsan kell előre haladnia.

Forrás: kr-asia.com

Lépjen kapcsolatba velünk

Budapest, Than Károly u. 3, 1119
(1) 371 5936