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[汽車之家 電動車技術] 近日，小鵬汽車的工程師在其朋友圈發布了兩段小鵬P5城市NGP（Navigation Guided Pilot）智能導航輔助駕駛系統（下簡稱“城市NGP”）實車路試視頻。小鵬P5這款車預計會在9月份正式上市，而城市NGP功能應該要到明年第一季度才能通過OTA空中升級的方式推送到購買了選裝包的用戶車上。小鵬此前已經在旗下P7上搭載了高速NGP導航輔助駕駛以及VPA停車場記憶泊車這兩項高級別駕駛輔助功能。城市NGP率先搭載小鵬P5車型，使得該車駕駛輔助系統的應用范圍和競爭力大大增加。下面我們就深入來了解下小鵬即將推出的城市NGP有什么樣的技術亮點。

● 小鵬P5什么車型具備城市NGP功能？

從小鵬官網的配置表來看，只有P5 550P和600P車型能夠選裝城市NGP功能。價格更低的550E車型由于沒有配備激光雷達硬件，所以不能選裝城市NGP功能。詳細車型參數對比可以參看下表：

● 實現城市NGP的關鍵——激光雷達

小鵬P5上的激光雷達來自Livox覽沃。Livox覽沃科技是DJI大疆創新內部孵化成立的獨立公司，致力于提供高性能、低成本的激光雷達傳感器，并且應用于自動駕駛、智慧城市、移動機器人等多個行業。

該雷達的探測距離約為150米，視場角度為120°（水平）X 25°（垂直），等效點云密度為144線，角分辨率為0.2°（水平）X 0.3°（垂直），數據量為40萬點/秒，等效幀率為20Hz。

相比起毫米波雷達，HAP激光雷達的探測距離并不遜色，同時對環境的描繪更為細膩，能夠更好地檢測諸如行人、自行車、雪糕桶等細小目標物體。相比起攝像頭對光線有一定要求，激光雷達能夠在燈光昏暗的夜間很好地工作。

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『Livox覽沃HAP激光雷達目標識別展示視頻』

與此同時Livox覽沃HAP激光雷達具備選擇ROI（Region Of Interest，感興趣區域）的功能，能夠選取激光雷達前方視場內的特定區域進行重點高精度掃描，獲得更高精度的環境信息，這有利于提升障礙物的識別精度。而前面提到的20Hz等效幀率指的是ROI區域的掃描頻率。具體來說，當激光雷達以10Hz掃描整個視野范圍時，ROI區域的掃描頻率為20Hz。

正是這種非重復式掃描工作方式，使得HAP激光雷達在10Hz掃描頻率下（即0.1s掃描周期），達到了144線傳統機械式激光雷達的點云密度。這就是144線等效點云密度的由來。

這與人眼對視野中央位置得物體看得更清有異曲同工之妙（人的視網膜中央區域有個叫“中央凹”的部位，這里的視錐細胞與雙極細胞一一對應，該區域的視覺最為敏銳而精確）。所以有人把雙棱鏡激光雷達的這種特性稱為“類視網膜特性”。

采用這種激光的優勢是硬件制造成本低，但激光穿透力弱，受到日光干擾相對較大，同時由于905nm波長的激光能量較高，有可能傷害人眼，所以需要在激光雷達上應用更多的保護措施。1550nm波長的激光雷達雖然性能更強悍，激光更安全，但目前造價依然過于昂貴。所以對于民用汽車來說，采用905nm波長的激光雷達依然是目前的性價比之選。

雖然說Livox覽沃HAP激光雷達內部也有旋轉部件，但和傳統的機械式激光雷達相比（傳統機械式激光雷達的發射模塊、接收模塊和透鏡都在旋轉）。Livox覽沃HAP激光雷達的激光發射和接收部件都是固定的，只有棱鏡是運動的，加上采用了非重復掃描工作方式，所以其可靠性和穩定性都更有保障，標定起來也更為簡單。

● 激光雷達如何助力小鵬P5城市NGP？

小鵬P5上有2個激光雷達、5個毫米波雷達、12個超聲波雷達、4個環視攝像頭、9個高感知攝像頭以及高精度GPS。相比P7，P5少了1個高感知攝像頭，但增加了2個激光雷達。新增的HAP激光雷達正是實現城市NGP應用的關鍵。

面對城市NGP遇到的典型工況（如十字路口、右轉專用道、掉頭專用道等），HAP激光雷達比毫米波雷達更有優勢。而相比攝像頭，激光雷達對于靜止障礙物的識別準確得多，受光照影響更小，這是城市NGP必須引入激光雷達的重要原因之一。

正所謂術業有專攻，HAP激光雷達目前無法有效識別路面的標志，如分道線、各種指引箭頭；也無法分辨限速標識和紅綠燈狀態信息。這恰好是攝像頭的強項。所以說小鵬P5上的每一個環境識別傳感器都有其存在的意義，它們各自發揮自身的長處、相互協作，有效提升目標檢測能力、弱光條件下的整車感知性能，實現NGP功能用戶體驗的優化。

● 英偉達的Xavier域控制器

Xavier域控制器目前已經在量產P7車型上得以應用，在這套“大腦”上運行的高速NGP以及VPA停車場記憶泊車功能都有著可圈可點的表現。P5將繼續沿用Xavier域控制器作為城市NGP的計算核心，可見該域控制器的計算能力是得到小鵬認可的。未來采用Xavier域控制器的P7改款或換代車型有很大機會通過增加激光雷達來增加城市NGP功能。

畢竟，上述這些都是駕駛輔助系統，駕駛員在使用它們時還是需要監控環境狀況的。人類駕駛員的存在，其實分擔了大量算力需求。自動駕駛車輛由于需要在無人接管情況下處理各種突發情況，所以需要大量算力冗余。就好比有人花上萬元買一臺能夠暢玩3A游戲大作的電腦，其實平時大部分時間也只是用來打打字、上上網、看看視頻而已。

小鵬具備智能駕駛系統全棧自研能力，自研了車輛端的視覺感知、傳感器融合、規劃、定位、決策、控制等方面，同時形成了數據和算法的全閉環。

拼硬件算力的比賽還將繼續，小鵬也將不甘后人。而在軟件迭代的賽道上，小鵬憑借數據和算法閉環以及全棧自研能力，已經在業內積累了明顯的優勢。這也是小鵬未來車型產品的最為重要的核心競爭力。