环球新资讯：立足商用，面向未来——陕汽自动驾驶技术研发实践

2022年是陕汽自动驾驶业务具有里程碑意义的一年。经过了长时间的研发和技术迭代，商用车自动驾驶已在环卫、矿用、港口、高速以及工业园区封闭区域场景内实现了商业化落地，形成多级别、多场景、多车型的自动驾驶全栈式解决方案。

(资料图片)

通过多年技术实践，陕汽形成S-Pilot自动驾驶平台，开发了跨车型跨场景的通用性软硬件平台架构，基于通用化的解决方案实现了不同车型不同场景功能和模块的灵活配置，大大降低开发周期和开发成本。2022年9月21日，由盖世汽车主办的2022第二届商用车自动驾驶大会上，陕西重型汽车有限公司汽车工程研究院智能服务研究所副所长、自动驾驶项目组负责人薛令阳表示，该平台具有高可靠线控底盘、车规级传感器、ASIL-D级高可靠控制器、基于AutoSAR软件架构和系统级多重安全冗余等优势。

薛令阳 陕西重型汽车有限公司汽车工程研究院 智能服务研究所副所长 自动驾驶项目组负责人

以下为演讲内容整理：

陕汽重卡自动驾驶产品布局

陕汽从2014年开始组建团队至今已走过八年，2022年是陕汽自动驾驶业务里程碑式的节点。经过了这么长时间的研发和技术迭代，我们已经从技术的研发阶段正式走向了商业化落地过程，今年在环卫、矿用、港口、高速等场景均实现了商业化落地，同时在工业园区封闭区域场景内也实现了商业化落地。

经过长时间的发展，我们已经形成了多级别、多场景、多车型的自动驾驶全栈式解决方案，可根据客户运营环境提供自动驾驶运营方案，提供全生命周期的服务。自动驾驶系统采用前装量产方案，性能及质量稳定，同时核心技术全部自主可控。

图片来源：陕汽

上图展示了从L2-L4整体解决方案的落地场景。左边是在高速场景下，从L2辅助驾驶到L2+或L2++的整体情况，在L2++场景下我们现在实现了从匝道到高速公路的点对点全自动驾驶，缓解了司机在高速过程中的疲劳程度，同时油耗得到明显降低。借助X6000车型在全行业的领先节能优势，我们的高速辅助驾驶在节油舒适性方面已经成为了行业标杆。

在L4上，我们目前已基于港口场景、矿区场景和环卫场景等推出多种解决方案。首先看一下重型卡车自动驾驶落地场景下的分析，经过这些年的实践，我们将其落地场景分成几类，其中一类是物流点到点的运输，我们要把货物从A地运输到B地，需从客户手中出发，经过层层转运到达中间仓库、干线仓储，再到达干线物流。

将一个货物的转运过程直连起来，可以分成四个主要场景：一是高速公路自动驾驶场景，另外是长途队列跟驰场景，此外还有“仓到仓”的货运场景，以及公共道路的运输场景。作业场景包括园区、城市道路的环卫作业场景，封闭园区物流运输场景，矿山货运场景，还有港口集卡作业场景。通过对物流、作业场景进行分析，我们从速度和道路复杂度上得出结论：

图片来源：陕汽

在高速、港口、矿区和环卫几大场景中，高速场景的特点始终如一：车速高，安全性要求高，且高速场景对经济性、舒适性的要求非常高。其次是港口，港口场景大量的落地场景示范，也展示了自动驾驶在商业化进程上的前景。另外两个场景是矿区和环卫，这两大客户需求明确的场景，在商业化探索过程中也仍存在很多亟待解决的技术问题。

陕汽在自动驾驶商业化方面做了很多探索。重卡与乘用车最大的区别在于细分市场非常多。不同货物和应用场景，对应的是不同的细分市场。我们通过对客户市场多年来的分析，将细分市场分成31大类，并布局适配了牵引、载货、自卸、专用四种车型。在高速、环卫、矿区和港口四大场景中，结合陕汽的产品谱系，我们在高速场景主推的是旗舰款车型——X6000牵引车，环卫场景是以L6000纯电平台为主，矿区场景主要有是H6000牵引车和M3000S自卸车两种车型，港口场景也是我们车型储备最多的场景，从牵引车到码头车，还有针对港口集装箱转运过程的AGV，都是目前大家比较热衷的车型类型。

陕汽自动驾驶技术路线

应对如此多的场景，众多车型普遍面临的问题就是工作量大。不同车型、场景如何一一组合，满足各种各样的客户需求？主机厂的普遍做法是从自动驾驶技术的感知、决策、执行各个层面来进行技术研发。例如面对高速场景，通过高速的自动驾驶系统生成高速自动驾驶车型。

而园区、港口等其他场景的自动驾驶与高速场景相比，可能需要不同系统车型、不同场景的组合，面对不同的客户需求和应用场景，如果进行一次又一次的车型开发，将为开发人员带来巨大困难。对此，我们基于多种研发实践提出，对整个自动驾驶形成平台化的解决方案，结合不同的场景需求和车型特点形成通用的自动驾驶平台。在稳健的硬件体系架构和逻辑架构下，通过灵活的模块化组合方式，形成高速、港口、环卫、矿区等场景下的多种解决方案。

陕汽S-Pilot平台技术架构

陕汽通过多年技术实践形成了陕汽自主S-Pilot自动驾驶平台，开发了跨车型跨场景的通用性软硬件平台架构，基于通用化的解决方案实现了不同车型不同场景功能和模块的灵活配置，充分验证了系统的稳定性，大大降低开发周期和开发成本。整个平台的方案经过了大量道路测试，已经通过了充分的验证。

该平台具有灵活匹配、高可靠的线控底盘，另外经过大量测试、验证、分析筛选出车规级传感器系统，能够满足长时间的工作要求，并具有ASIL-D级功能安全的控制器，软件部分基于AUTOSAR的分层思想形成软件架构。最大优势在于，整个系统经过多层的安全冗余机制设计，在从传感器到控制器、底盘系统与功能系统之间形成了多重冗余机制。

陕汽S-Pilot平台由线控底盘系统、传感器系统、软硬件架构、软件迭代系统、开发验证系统几部分组成。

线控底盘系统特点在于高可靠、标准化，同时在标准化的基础之上，除了通用的线控转向、线控制动接口，我们也根据客户需求做深度的定制化开发。车门、雨刮、发动机制动系统、转向系统底层控制，逐步开始向外开放，形成标准化的控制方案。在满足不同的控制器性能要求的前提下，可以实现更灵活、更精确的控制。

传感器系统除了自身的传感器控制方案，也支持客户的不同定制需求，来适配前装的传感器或方案。整个车型在前期的研发和预研过程中其实已经充分考虑到不同位置传感器的需求，在可布置范围之内，可以根据不同场景，通过传感器地迭代升级来灵活地适配不同的车型。前装的另一个好处，车身和传感器系统可以有效地结合，进行振动、抖动、散热等各方面的校验分析，保证传感器的作业过程不会受到车辆本身系统的干扰，这是我们的一大优势。

第三是多重冗余的电子电器和软硬件架构。目前对于自动驾驶系统电子电器架构的讨论热火朝天，在商用车中大家经过长时间的研究和讨论，认为分布式架构依然是当前的主体架构。我们在分布式架构的基础上也做了很多优化升级，包括总线的负载率、总线的传输速率，在分布式架构下也能保证车辆接口和通信的有效连接。

基于分布式和域控架构，我们现在也在探索低成本的分布式架构和域控架构方案，同时域控融合和中央集成式架构也作为我们在预研和储备的方案，正在一步一步地往下深入。在软件的SOA架构中，商用车的软件定义汽车工作应该怎样开展？在满足多种客户需求的情况下，如何以更低成本、更可靠、更高效的方式呈现重卡产品？这些仍是值得我们分析和探讨的问题，我们也在跟行业中的大家共同探索针对商用车的新架构、新系统。

在系统方面，我们在行业中较早地实现了AI循环迭代系统，通过数据采集不断完善我们的算法和系统，在整车中形成数据闭环，支持算法的快速升级。

最后是全流程开发测试验证系统。经过一年多的实践和软件验证方面的探讨，我们发现自动驾驶系统的仿真和实际当前还存在较大差距。自动驾驶面临复杂的交通环境，目前对于相关基础软件系统物理层的研究还是比较欠缺的，在这里我也想呼吁行业对最基础的功能进行深入探讨和分析，包括传感器物理学模型、环境模型、车辆模型等，最终能更真实、准确地反映真实世界的物理情况。

四大应用场景整体解决方案

图片来源：陕汽

在高速场景下，这款车型是干线高速场景下的旗舰车型，目前已经实现了高速公路辅助、高速公路引导、自主换道等功能。

港口场景是一个非常典型的规模化落地应用场景，当然其中也面临着较大挑战。车如何服务于港口作业设备的联动，对于港口整体效率的提升至关重要。效率的提升才能带来成本上的节约，除了基本的自动驾驶功能，还需解决港口设备之间的相互协同。除了车辆之外，还要和系统对接，平台需能够有效地对多车系统进行联合调度，通过作业流程一步一步提升整体效率，这也是当前在港口落地过程中的重要突破点。全生命周期的运营成本要比人工有显著降低，在港口中才能产生增量的应用价值。

环卫场景同样属于典型的自动驾驶强需求场景，这一场景面临的较大挑战是作业成本和运营成本。要想把成本降下来，在无人驾驶过程中就必须把人解放出来。只有在测试区内不断把技术迭代到一定成熟度后放开制度，环卫才有可能实现大规模落地应用。

矿区场景中需更多地考虑安全。一般矿区的载货都比较重，且位置偏远，运输过程中的人员安全也极受关注。矿区属于作业区而非公开道路，这种运输条件下自动驾驶系统的稳定性也是整个矿区的自动驾驶在落地过程中需面临的较大挑战。

在矿区场景中，我们经过实践发现问题通常在于作业运行效率上，只有整个矿区的所有设备都能进行有效联动，才能提升作业效率。

陕汽秉承着开放、合作、共赢的理念，和行业内的伙伴一起为商用车自动驾驶的落地助力。商用车在物流运输场景下规模化商用运营的问题不仅仅在于自动驾驶技术本身，还需结合实际应用场景进行紧密配合，才有可能在商业化过程中加快步伐。自动驾驶系统需要在实际运营场景中不断摔打、磨砺，才能在此过程中不断迭代提升，最终实现规模化商用。

（以上内容来自陕西重型汽车有限公司汽车工程研究院智能服务研究所副所长、自动驾驶项目组负责人薛令阳于2022年9月21日由盖世汽车主办的2022第二届商用车自动驾驶大会发表的《立足商用，面向未来——陕汽自动驾驶技术研发实践》主题演讲。）

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