4 月 16 日上海车展上禾多科技给出了他们关于高速公路自动驾驶及智能代客泊车解决方案，Holo Pilot 和 Holo Parking。

今年的上海车展上除了新能源、纯电动、NEDC 600 km 等关键词外还有个高频出现的字符——L3 级智能驾驶。这是新能源汽车领域除了三电技术外的另一核心竞争点，但悲哀的是很多宣称支持 L3 级别智能驾驶的汽车厂家都在玩文字游戏，并不是真正意义上的 L3，不如让我们到 3.1 馆的未来出行展区，看看真正专业做自动驾驶公司给出的解决方案。

 高速路况自动驾驶面对的问题

今年三月禾多科技在京沪高速进行一次测试，测试车辆单程行驶里程达1200公里，历时两天半。路测过程中，车辆经历了夜晚、隧道、交通拥堵、道路施工、旁车夹塞等各种情况。

虽然高速公路是相对封闭的道路环境，但任然存在非常多的挑战，我一个一个说：

拥堵问题：即使是在高速路况，也会出现严重堵车的情况，拥堵时周围车辆基本处于低速行驶或禁止状态，这时很多传统的检测技术可能会失效，例如毫米波雷达，禾多科技针对这个问题在算法上做出了优化，结合摄像头、毫米波雷达等多种传感器产生的数据，生成有效的感知数据。其次，在拥堵路段会高频的出现加塞行为，禾多科技在这方面也做出了一定算法上的优化，能够和前车保持良好的车距，同时当别的车 cut in 进来的时候，依然能够保持比较好的体感。

眩光问题：在太阳直射，或从黑暗的环境突然过度到强光环境时，摄像头采集的画面会出现过曝的情况，相机过曝光之后就会导致图像全部或者是大部分的画面失效，禾多科技的解决方案是利用高精度定位模块，继续使用高精度地图作为车道线行驶的依据，通过高精度地图的定位和图像的预测来动态调节曝光的增益，进而使获得的图像维持在可控范围之内。

夜间弱光环境下摄像头感知问题：除了曝光环境会导致摄像头采集的数据失效之外，弱光环境下对百米开外的车辆和车道线进行检测也是非常有挑战的，禾多科技表示将通过两路线解决，一，通过定位技术使用高精度地图信息；二，提高弱光环境下计算机视觉的算法性能。

隧道 GPS 无信号问题：在没有 GPS 信号的隧道中，禾多科技表示会使用视觉里程计、惯导、轮速计等，做组合导航的相对定位。同时依然可以通过车道线、车道标识这些在高精度地图里已有的信息，辅助定位。

为了解决优化上面提到的问题已经其他在实测中碰到的问题，Holo Pliot 将开启大规模高速公路测试，在真实的复杂道路环境中不断积累数据，训练算法，为量产做准备。

此外，为了大规模路试的顺利进行，禾多科技特别建立了 HoloMaster 禾多多车远程监控中心，赋予团队是是管理大规模测试车队的能力。

通过HoloMaster，禾多工作人员身处办公室就能获取在外作业车队的实时信息，包括位置、速度、传感器状态等；一旦有车辆发生故障，禾多的工作人员可以第一时间发现，总部人员和现场的测试人员迅速沟通、快速解决问题；禾多还可以通过远程传输技术，获取故障车的实时图像信息，进行远程诊断，进一步提高处理问题的效率。

量产可期

自动驾驶最重要的一点是安全，另一点是价格，非常多高阶自动驾驶均采用多线束激光雷达的感知硬件，尽管性能优越，却成本高昂且不合车规，注定无法满足量产标准。因此，HoloPilot没有采用任何高线束激光雷达。此次京沪高速路测，HoloPilot采用的包括传感器在内的所有硬件，都是低成本、量产级的设备，如摄像头、毫米波雷达等。

“禾多对HoloPilot定位很明确，就是针对高速公路限定场景，做一款为量产而生的自动驾驶解决方案，它一定要智能而又安全、稳定，而且成本可控。”倪凯称。

最后倪凯表示，2019年是禾多科技的一个“大年”，高速公路自动驾驶和智能代客泊车两款方案都将迎来商业化落地之路上的关键节点：HoloPilot进入大规模道路测试阶段，向产品化阶段迈进；HoloParking已于2018年底正式发布，将在今年下半年展开落地试运营。