智驾网 2021-06-23 12:34
福特明年北美启动自动驾驶服务,首款车型基于福特Escape混动版打造
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福特计划在2022年正式在美国三大城市——奥斯汀、迈阿密和华盛顿特区率先启动网约车和物流运送的自动驾驶商业服务,届时基于福特Escape混动版打造的L4级别自动驾驶车将投入使用。

近日,福特汽车公司发布《福特汽车自动驾驶发展报告2.0》,这是基于2018年首度发布《报告》的更新,向公众展示了福特在北美自动驾驶领域所取得的最新进展,包括计划在2022年正式在美国三大城市——奥斯汀、迈阿密和华盛顿特区率先启动网约车和物流运送的自动驾驶商业服务,届时基于福特Escape混动版打造的L4级别自动驾驶车将投入使用。

 

先进的第四代自动驾驶测试车


根据《报告2.0》,福特的首款L4级别自动驾驶车将基于福特Escape混动版的车辆平台和架构进行内外饰的改造,从而为用户带来安全可靠的自动驾驶体验。


福特第四代自动驾驶测试车的感知系统说明图.png


2020年10月,福特携手合作伙伴Argo AI在美国推出基于福特Escape混动版车型打造的第四代自动驾驶测试车,其拥有更领先的道路感知和算力、更注重细节的传感器清洁系统和更强大的电力供给。


第四代自动驾驶测试车升级了整套传感器设备,包括更先进的激光雷达、更高分辨率的摄像头以及更强大的雷达传感器。


同时基于福特第三代自动驾驶测试车的路测反馈,福特自动驾驶团队也对传感器清洁系统进行了改进,确保传感器在各种条件下不受雨水、灰尘、碎屑和昆虫的影响,使车辆“视野”始终清晰。


第四代自动驾驶测试车的传感器自动清洗系统.png

▲福特雷达和显示器具备了自清洗能力


此外,为了确保测试车传感器和计算系统的电力充足,Escape混动版车型强化其电力供给能力——不仅支持电池组进一步的集成改进以及优化车底液冷电池设计。


同时,增加高压电池容量以满足自动驾驶系统的运行需求,更大的电池组也有助于降低油耗。


目前,由基于福特Fusion混动版打造的第三代自动驾驶测试车和第四代自动驾驶测试车组成的车队正在美国6大城市进行技术测试,包括底特律、匹兹堡、奥斯汀、迈阿密、华盛顿特区和加州帕洛阿尔托。这是迄今为止自动驾驶汽车进行的规模最大的真实城市道路测试。通过在不同城市的路况考验,Argo AI的自动驾驶系统将变得更加智能,从而为消费者打造安全可靠、值得信赖的自动驾驶体验。

 

2022年在美国上线自动驾驶商业服务


在商业服务方面,福特汽车已在奥斯汀、迈阿密和华盛顿特区三大城市建立了强大的测试和业务运作,包括终端和指挥中心,为管理运输人员或运送货物的车队提供保证。福特计划于2022年在这三个城市率先启动网约车和物流运送的自动驾驶商业服务。


福特与Argo AI推出第四代自动驾驶测试车.png


福特表示,鉴于当前的车辆电池技术尚不能支持自动驾驶服务的业务需求,福特会在业务启动初期仍使用混动平台。未来,随着电池技术的不断提升以及商业模式的拓展,自动驾驶汽车将采用纯电动车型。

 

激光雷达获重大突破,探测范围超过400米


今年5月,Argo AI在激光雷达方面取得的重大突破,研发出一款传感距离长达400米的新型光学雷达系统Argo Lidar,这也是目前所有激光雷达传感器能达到的最长扫描距离。


除定制设计的传感器和高性能计算外,Argo Lidar还可以协助处理复杂的驾驶问题,如在远距离、光线反射不到1%的漆黑环境下识别暗物;利用360°感知能力,安全地协助左转弯驶向高速公路;在光线的突然变化时进行快速反应;超高分辨率的感知能力,对小型、移动物体有更佳的识别率等,进一步增强自动驾驶汽车感知周围交通状况的能力,提升自动驾驶的安全性。


福特在迈阿密多个红绿灯旁安装智能路测设备,利用C-V2X为自动驾驶车提供实时交通信息.png


Argo Lidar将被用于福特自动驾驶测试车,并将最终应用于自动驾驶服务的车型上。它将使福特能够将服务范围从人口稠密的城市地区扩展到高速公路连接的郊区,扩大打车和货物递送的潜在服务领域,助力福特自动驾驶商业化的目标。


自动驾驶车上多个传感器协同合作,监测车辆四周从200米至400米距离的外部环境.PNG


值得一提的是,Argo AI的自动驾驶汽车系统创新设计为双冗余系统,如果一个系统的运行出现故障,自动驾驶系统仍然可以使用冗余控制或动力系统将车辆控制停止,保证自动驾驶安全性。

 

C-V2X技术成为自动驾驶的重要辅助


考虑到每个城市都有其独特的交通需求,因此福特与自动驾驶试运营城市保持密切合作,希望通过安全、可靠、性价比高的出行解决方案,帮助人们拥有更美好生活。


在迈阿密,福特正在测试如何通过蜂窝车联网技术(C-V2X)让智能基础设施与自动驾驶测试车进行信息互联,从而为车辆提供感知系统之外的更多交通信息。


通过在多个路况复杂的十字路口上方安装了雷达、激光雷达和摄像头等传感器形成该区域鸟瞰图,并借助C-V2X技术实时传输给自动驾驶测试车辆,帮助其提前获得更多环境信息并提前做出预判。



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