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带你揭秘P7+ 车位到车位智驾

1 6 发布于河南 2024-11-19 15:38:23 只看楼主修改帖子

小鹏P7+交付 “车位到车位”智驾首测

小鹏 P7+车位到车位智驾的技术原理主要包括以下几个方面：

端到端大模型技术：

- 强大的学习与决策能力：端到端大模型可以直接从传感器输入的数据（如摄像头图像、雷达信号等）到车辆的控制指令进行学习和预测。通过对大量的驾驶数据进行训练，模型能够理解不同场景下的各种情况，例如识别道路上的车辆、行人、交通标志、信号灯等物体，并根据这些信息做出合理的驾驶决策，比如何时加速、减速、转弯、停车等。相比传统的分阶段处理方式，端到端大模型减少了中间环节的误差积累，提高了决策的准确性和效率。

- 持续学习与优化：车辆在使用过程中，端到端大模型可以不断接收新的数据并进行在线学习，从而不断优化自己的决策能力。例如，遇到一些特殊的路况或场景，模型可以根据实际情况调整自己的决策策略，以更好地适应不同的驾驶环境。

感知硬件系统：

- 多摄像头协同工作：小鹏 P7+配备了11个高清摄像头，这些摄像头分布在车辆的不同位置，能够提供全方位的视觉感知。前视双目摄像头可以获取车辆前方的远距离和近距离信息，后视摄像头则负责监测车辆后方的情况。通过对多个摄像头图像的融合处理，车辆能够获得更全面、准确的周围环境信息，比如识别车辆周围的障碍物、车道线、交通标志等。并且，即使在逆光、弱光、强光等复杂光线条件下，摄像头搭配 HDR 功能也能精准识别前方道路和障碍物，确保行驶安全。

- 与其他传感器的融合：除了摄像头，车辆还可能配备其他传感器，如毫米波雷达、超声波雷达等。这些传感器与摄像头相互配合，能够在不同的场景下发挥各自的优势。例如，毫米波雷达在恶劣天气或远距离探测方面具有较好的性能，可以弥补摄像头在这些方面的不足；超声波雷达则主要用于近距离的障碍物检测，在停车、倒车等场景下发挥重要作用。

软件逻辑与算法：

- 一体化软件逻辑：以一套软件逻辑打通地库、闸机、城区道路等场景，实现了不同场景之间的无缝切换。这种一体化的设计使得车辆在从车位出发到行驶在城区道路的整个过程中，不需要频繁地切换不同的驾驶模式或软件系统，大大提高了驾驶的便利性和连贯性。

- 路径规划与决策算法：根据感知到的环境信息和车辆的目标位置，车辆的智驾系统会实时规划出最优的行驶路径。在路径规划过程中，系统会考虑到道路的状况、交通规则、障碍物的分布等因素，以确保车辆能够安全、快速地到达目的地。同时，在行驶过程中，系统还会根据实时的交通情况和环境变化，动态地调整行驶策略，例如在遇到拥堵时选择合适的绕行路线，在遇到行人或其他车辆时及时减速避让。

轻地图、轻雷达技术

减轻了对传统地图和雷达数据的依赖。传统的自动驾驶技术往往高度依赖高精度地图和大量的雷达数据，但这些数据的获取和更新成本较高，且在一些新建设或变化较大的区域可能存在数据不准确的情况。小鹏 P7+的轻地图、轻雷达技术通过利用车辆自身的感知能力和端到端大模型的学习能力，可以在一定程度上减少对外部地图和雷达数据的依赖，提高了系统的适应性和灵活性。

OTA 升级能力

通过 OTA（Over-The-Air）技术，车辆的智驾系统可以不断地进行升级和优化。小鹏汽车可以远程推送新的软件版本和算法模型，为车辆带来新的功能和性能提升，例如改善驾驶策略、提高识别准确率、优化系统的稳定性等。这种持续的升级能力使得车辆的智驾功能能够不断适应不断变化的驾驶环境和用户需求。