5月17日上午，此前一直在業界保持低調、神秘，用心打磨技術的領駿科技，發布了國內首個具備“量產產品形態”的L4級無人車，搭載了其自主研發的新一代自動駕駛系統，目標直指自動駕駛的商業化落地量產。同時，領駿科技還推出了自己的高性能自動駕駛仿真平臺，該仿真平臺在本次發布的無人駕駛樣車中扮演著重要角色，成為自動駕駛系統研發的利器。

量產級L4解決方案 推動自動駕駛商業化進程

領駿科技此次發布的L4級無人車，能實現普通市區道路和高速公路上的自動駕駛，完全依靠自主決策實現以下高級自動駕駛能力：自動多目標道路規劃、識別信號燈通過路口、路口內避讓各方向來車、車道選擇及變換、自主換道超車等。同時，該無人車還能實現無左轉燈保護的左轉、上下高速路匝道、自主匯入和離開車流、通過隧道、出入收費站以及通過環島的高級自動駕駛能力。目前，此無人車已經完成了單車8000公里以上的測試。

領駿科技創始人楊文利博士

創業初期，領駿就明確了以“量產產品形態”開發整套自動駕駛系統的方向。創始人楊文利博士認為，“量產”是自動駕駛的商業化過程中繞不過去的一個門檻，只有符合量產要求的自動駕駛，才能真正服務于人類，最終解放人們雙手，引領駕駛的未來。此次發布的無人車方案完美詮釋了這一理念。

在完全滿足L4級自動駕駛感知需求的基礎上，整套自動駕駛系統中的感知系統全部采用量產或準量產的傳感器組件。并且所有傳感器全部隱藏于車身內部，車頂無需外置任何大型傳感器，后備箱也無需架設大型的設備和計算機，最大程度地保留了原車的流線型外觀、空氣動力學設計與后備箱空間，且不會對車輛限高、車頂承載重量提出其他要求——在國內，實現L4級自動駕駛能力且具備量產前裝形態的，領駿科技是首家。

而這得益于領駿科技在決策控制系統上的優勢。自動駕駛系統的最終輸出是油門、剎車、方向盤這三大控制量，是由自動駕駛的決策控制系統通過邏輯和計算生成的，對最終的行車結果負責。自動駕駛的決策控制系統是領駿最擅長也是最核心的技術。

領駿科技團隊基于對駕駛任務本身的理解，參照人類駕駛員的注意力模型，對決策控制系統進行合理架構與深度優化，使整套系統能夠不依賴頂部高線數激光雷達，而僅使用布置于車身周邊的傳感器和算法優化來實現L4級自動駕駛的功能，并留有足夠冗余。

基于量產與技術國產化的考慮，領駿科技還與清華蘇州汽車研究院合作，對自動駕駛控制算法進行優化，攻克技術難題，使得其整套解決方案全面支持國產底盤與線控技術，實現城區和高速路上的自動駕駛，更可基于不同的車輛底盤，例如卡車、特種車輛等進行定制。由于國產底盤線控技術沒有國外成熟，對自動駕駛算法要求更高，目前業內多家公司的自動駕駛系統均采用林肯MKZ改裝部署。

據領駿科技方面介紹，此次發布的自動駕駛系統，通過合理的模塊劃分，實現了從L2到L4多個自動駕駛層級的支持，用戶可以根據需求，省略或關閉系統的部分功能模塊，從而定制出具備不同功能的自動駕駛系統。例如，目前領駿科技原型車兼具車道保持、自主換道和車道選擇功能，如果關閉后兩個功能，則仍具備車道保持的輔助功能。

領駿科技創始人楊文利博士表示：“領駿科技希望借此次L4級自動駕駛系統的發布，推動國內自動駕駛市場的商品級量產。首先通過與車廠在L2、L3等級的輔助駕駛上進行合作，為車廠提供解決方案，之后一起向高級自動駕駛L4過渡，領駿科技將漸進性地推動自動駕駛的落地。”

自主研發仿真平臺 加速自動駕駛技術成熟落地

領駿科技在發布自動駕駛系統的同時，還推出了其自主研發的仿真平臺。該仿真平臺是領駿本次發布的自動駕駛系統的重要研發工具之一，極大提高了研發效率，降低測試成本。并且，領駿也計劃為客戶和合作伙伴提供該仿真平臺，共同推動自動駕駛的測試落地。楊文利介紹說：“領駿科技80%的研發工作是在這個仿真平臺上進行的，剩下的20%才需要在測試車上進行。”自動駕駛算法中大部分的邏輯與時序問題，都可以在這個仿真平臺上得以驗證，以保證在后續的實車測試中算法和程序已經基本穩定。

談及研發這一仿真平臺的初衷與意義，楊文利表示：“仿真工具對于控制系統的研發設計非常重要，它是對物理世界的理解和數學抽象。基于領駿科技仿真平臺，開發者可以在辦公室里驗證測試所開發算法的正確性，而不需要實車上路測試。而且對于開發人員而言，每人都可以擁有一套仿真系統，而每人擁有一輛測試車還不現實。仿真平臺能極大程度上提高研發效率，并降低實車測試的風險和巨大的成本。”

此外，該仿真平臺還為自動駕駛的強化學習算法提供了必需的訓練環境，是強化學習不可或缺的工具。“強化學習實際上就是讓機器從零開始，通過不斷試錯、左右互搏，實現自我學習、自我提升的過程。一方面，通過虛擬環境下的大量自主學習，自動駕駛系統可以快速積累駕駛經驗，從‘新手司機’迅速成為‘老司機’。另一方面，強化學習在仿真平臺的幫助下突破現實場景中時間與空間的限制，讓自動駕駛系統超越了人類的學習能力。”在圍棋界與科技界引起轟動的AlphaGo之所以能夠戰勝人類，也是得益于強化學習技術在虛擬對弈平臺上自我學習快速提升的能力。

來源：第一電動網