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KuWeather深耕出行場景,路面氣象服務(wù)車聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛

今年10月以來,KuWeather與奔馳、奇瑞汽車等國內(nèi)外知名車企達成合作,為其車聯(lián)網(wǎng)及自動駕駛業(yè)務(wù)提供專業(yè)化、定制化氣象解決方案。

北京2019年12月27日 /美通社/ -- 隨著汽車行業(yè)及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,車聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛逐漸成為業(yè)界焦點。各大互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭、頭部車企、各技術(shù)創(chuàng)業(yè)團隊各自依托其資金、科技、渠道資源等優(yōu)勢,切入車聯(lián)網(wǎng)及自動駕駛領(lǐng)域。隨著大量投入,相關(guān)技術(shù)日趨成熟,但作為影響交通安全及效率的重要因素,天氣,仍為車聯(lián)網(wǎng)及自動駕駛的發(fā)展帶來挑戰(zhàn)。

KuWeather是一家深耕出行場景的專業(yè)氣象服務(wù)提供商,在提供各類精細化氣象服務(wù)基礎(chǔ)之上,自主研發(fā)了RWIS路面氣象預(yù)報系統(tǒng),完成了從“空中天氣”到對安全駕駛有實際影響的能見度及路面氣象狀態(tài)等駕駛條件的升維,該服務(wù)已經(jīng)成功應(yīng)用于百度地圖等主流地圖導(dǎo)航,同時與車企合作伙伴共同努力打造高精度、高頻刷新的車規(guī)級服務(wù)。

今年10月以來,基于以上服務(wù)能力,KuWeather與奔馳、奇瑞汽車等國內(nèi)外知名車企達成合作,為其車聯(lián)網(wǎng)及自動駕駛業(yè)務(wù)提供專業(yè)化、定制化氣象解決方案。

KuWeather路面氣象助力車聯(lián)、自動駕駛
KuWeather路面氣象助力車聯(lián)、自動駕駛

賦能車聯(lián)網(wǎng)

據(jù)公安部統(tǒng)計,31.2%的道路交通事故發(fā)生在陰雨雪霧等特殊天氣下。國外一項研究發(fā)現(xiàn),暴雨導(dǎo)致高速公路通行能力平均下降14%,大雪導(dǎo)致通行能力平均下降22%。天氣對交通安全及交通安全及運行效率的影響顯而易見,其中,路面濕滑狀態(tài)及能見度,直接影響到駕駛?cè)藢x車距離的判斷及急轉(zhuǎn)彎操作決策。

“傳統(tǒng)氣象服務(wù)基本上是將空中天氣狀態(tài)機械對應(yīng)為路面狀態(tài),例如將降雨直接對應(yīng)為路面積水,但實際生活經(jīng)驗中,我們也不難發(fā)現(xiàn)因為地形、路面材質(zhì)的不同,降雨可能會造成路面積冰、也可能在地面溫度較高的情況下快速蒸發(fā),路面呈現(xiàn)干燥狀態(tài)。傳統(tǒng)交通氣象服務(wù)的缺陷可見一斑,更何況目前的服務(wù)多以行政區(qū)劃的形式展現(xiàn),與駕駛員所需要的前方路段是否有特殊路面狀況’精細化服務(wù)相差甚遠。KuWeather聯(lián)合創(chuàng)始人劉光勝說。

KuWeather RWIS路面氣象預(yù)報可提供能夠提供最長未來7天全國主要道路公里級路面積水、積冰、積雪、凍雨、路面溫度等行駛條件預(yù)報,以及沿途能見度預(yù)報,綜合準(zhǔn)確率可達90%以上。通過RWIS路面氣象預(yù)報服務(wù),管理中臺可以做出宏觀調(diào)控,駕駛員可以直觀獲取駕駛路線中前方路面狀態(tài),作為調(diào)整駕駛路線、調(diào)控車速的依據(jù),保證到達時間及駕駛安全。

與此同時,基于車聯(lián)網(wǎng)用戶在出行場景中安全與娛樂的雙重要求,KuWeather還為用戶提供提供全球7萬多個景點的精細化天氣預(yù)報,全國1萬多個交通樞紐精細化天氣服務(wù),其中包含天氣現(xiàn)象、空氣質(zhì)量、防曬指數(shù)以及賞花賞楓等個性化服務(wù),提升車主的出行體驗。

助力自動駕駛

當(dāng)前ADAS及自動駕駛測試多在測試基地及晴好天氣下進行,規(guī)避了現(xiàn)實環(huán)境中的惡劣天氣條件。能否解決惡劣天氣對視覺算法及硬件的干擾問題,成為自動駕駛技術(shù)是否能夠商業(yè)化的關(guān)鍵。

據(jù)美國汽車制造中心(Center of U.S. Auto Manufacturing)發(fā)布的研究結(jié)果表明,自動駕駛的計算機視覺算法無法在小雨中探測到20%左右的物體,而當(dāng)降雨強度增加三倍,探測故障率就會增加一倍。而秋季樹葉減少、積雪覆蓋地標(biāo)建筑物等因素也影響了雷達和激光雷達(Lidar)等自動駕駛車輛的環(huán)境傳感器感知效果。這意味著自動駕駛系統(tǒng)必須更新高分辨率地圖以應(yīng)對季節(jié)性場景的變化,或者未來的自動駕駛車輛只能在有限的氣候少雨多晴的區(qū)域行駛。

目前部分自動駕駛運營方采取了提升環(huán)境傳感器精度、多傳感器結(jié)合、優(yōu)化算法等方案,但成效不佳,有效距離僅在200米左右,且僅能提供實時數(shù)據(jù),而并不能感知未來數(shù)小時的路面環(huán)境變化。除了環(huán)境傳感器的靈敏度本身會受到低溫等天氣條件的影響外,傳感器迭代的高昂成本和漫長周期也成為一大阻礙。直接引入專業(yè)氣象服務(wù)商現(xiàn)有能力,成為自動駕駛車廠的最優(yōu)選擇。目前全球主流車企多采用該方案,美國汽車巨頭福特于2018年9月份投資位于美國波士頓的氣象服務(wù)公司ClimaCell 4500萬美元也是基于這一原因。

進一步從自動駕駛的場景看來,傳感器感知、算法處理、上傳數(shù)據(jù)、行車電腦算法響應(yīng)到物理制動均需要一定時長。例如車輛在時速八十公里的時候,其位移速度為22米/秒。以傳感器有效探測距離200米計算,不計物理制動所需要的大概40米的距離,留給傳感器與行車電腦的時間只有7秒左右。而目前市面上能夠在200米距離上有效探測路面狀態(tài)的傳感器設(shè)備多處于實驗階段。相對于傳感器探測的實時數(shù)據(jù),將路面狀態(tài)預(yù)報作為自動駕駛算法輔助輸入項顯然是更合理的方案。

“RWIS系統(tǒng)是一個跨學(xué)科和行業(yè)應(yīng)用融合的產(chǎn)品,需要材料科學(xué)、氣象、數(shù)學(xué)、物理等多學(xué)科相結(jié)合,產(chǎn)品具有非常強的技術(shù)壁壘。”KuWeather創(chuàng)始人金宏春表示,合作伙伴選擇KuWeather的根本原因也正是看中了團隊跨學(xué)科融合科研的能力。國內(nèi)氣象服務(wù)仍處于初級階段,出行市場需要的也是真正行業(yè)化、場景化的產(chǎn)品。未來KuWeather也希望能與合作伙伴共同努力,為車主更好的體驗,國內(nèi)自動駕駛的發(fā)展貢獻力量?!?/span>

消息來源:KuWeather(北京心中有數(shù)科技有限公司)
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