En prat med NIOs Autonomous Driving Technology Leader om fremtiden for NOP - del 1

Vi er beæret over å være en del av spenningen rundt autonom kjøring. Det er mange forskjellige tilnærminger for å forklare denne begynnende teknologien og hvordan forbrukerne vil akseptere den. Etter å ha sett vurderingene av NIOs Navigate-on-Pilot, hadde vi noen spørsmål om teknologien. Vi stilte Jianyong Zhang, assisterende visepresident for autonom kjøring i NIO noen spørsmål om vår tilnærming.

NIO kunngjorde NIOs Navigate-on-Pilot (NOP) og ADaaS (Autonomous Driving-as-a-Service) for vår NIO ET7 sedan. Basert på vår interne full-stack autonome kjørteknologi-plattform, vil NIO ET7 være utstyrt med NOP, bestående av NIO Aquila Super Sensing og NIO Adam supercomputing. NIO Aquila Super Sensing-system har 33 sensorer med høy ytelse, inkludert 11 8-megapiksler høyoppløselige kameraer, samt et LiDAR med høy oppløsning med et deteksjonsområde på 500 meter. Datakraften til NIO Adam er opptil 1016 TOPS. Sensorpakken og datakraften til NAD overgår andre konkurrenter og vil fremskynde fremdriften i masseproduksjonen til den autonome kjøreindustrien.

I en av vurderingene av NOP bemerket sjåføren at NOP virket mindre aggressiv enn andre. NOP ga mer plass mellom bilene og tok en litt langsommere, men mer bevisst tilnærming til å gjøre baneforandringer. NIO prioriterer alltid sikkerhet. Er det grunnen til at NIOs Navigation on Pilot er mindre aggressiv enn andre konkurrenters AD-systemer?

"Ja, NIO har alltid prioritert kjøresikkerhet og brukeropplevelse. NOP arver NPs milde stil med langsgående og lateral kontroll. Samtidig som det sikres kjøresikkerhet ved å holde riktig sikkerhetsavstand, utfører kjøretøyet så jevnt som mulig i langsgående kontroll og automatisk kjørefeltskift i NOP uten å forårsake ubehag for brukerne."

High Definition Maps med presisjon på centimeternivå

Ikke alle autonome kjøresystemer bruker HD-kart. High Definition Maps eller HD-kart er spesielt bygget for selvkjørende formål. Disse kartene har spesielt høy presisjon på centimeternivå. Dette er fordi robotene trenger nøyaktige instruksjoner om hvordan man manøvrerer seg rundt 3D-rommet.

Etter Jianyongs syn er det flere fordeler ved å bruke HD-kartene på NOP. Med HD-kart og fusjonslokaliseringsteknologi kan vi få baneplanering, nøyaktighet opptil 20 cm. Dette muliggjør nøyaktig samsvar av målfilen og gir optimal rute på forhånd.

HD-kartet registrerer også begrensninger ved å gi informasjon utenfor rekkevidden til kameraet og radaren. Systemet gjør det mulig å planlegge ruten med hensyn til fusjon av kjørefelt eller splitte eller retardere kjøretøyets hastighet før du går til en kurve; HD-kart fungerer også som en multikilde sensorredundans for kamerasensoren.