【原】好好开车那狗N2：论后装ADAS产品的自我修养 | 评测

车云

导读：

是骡子是马，拉出来溜溜。

车云按：随着自动驾驶带动的汽车智能化热潮，后装ADAS产品也越来越多，比如前向启创、中天安驰、Minieye，以及本文的主角好好开车等。

尽管产品众多，但因为不能与转向、刹车等功能进行联动，功能被限制在了预警上，而不能进行辅助控制，对其进行评价的参数也重点放在了图像识别的正确率、警告的及时性和误警告的比例之上。不过对于这些参数，单看数据并不知道实际表现如何，是骡子是马，还得拉出来溜溜。

好好开车在今年第一季度发布了旗下ADAS产品那狗的第二代N2。相比第一代，除了将通讯网络从3G升级到4G之外，在前向碰撞预警、车道偏离预警的算法上也进行了升级，另外还新增了一个摄像头用作行车记录仪，能够自动录制和存储碰撞发生时的视频内容。

至于具体表现如何？上周，车云菌在上海国际汽车城刚开园不久的国家智能网联汽车（上海）试点示范区的封闭测试区，体验了那狗N2，并且与好好开车的研发人员聊了聊关于功能背后的算法机制问题。

△好好开车那狗第二代产品N2

路测表现：如何在误警告与及时警告之间做平衡

在路测中，主要是体验了N2两项功能的实际表现：前向碰撞预警与车道偏离预警。

△那狗N2路测视频

1.前向碰撞预警

据现场的研发人员介绍，在前向碰撞预警中，那狗N2使用了两种算法来对是否会发生碰撞进行预估，一种是THW（Time Headway），一种是TTC（Time to Collision）。前者是将两车之间的距离，除以本车的绝对速度得到的一个结果；后者是将两者距离，除以两车之间相对速度得到的结果。

从计算方式看，TTC更接近实际情况，不过对于计算要求更高，因为要实时测算出前车的速度，而使用摄像头去测算前车速度，是通过两车之间的距离变化以及本身速度进行估算的；THW则是将前车视作静止状态去预估碰撞发生时间，在停车场等特殊场景下是符合实际情况的，在高速路和城市道路上则会存在误差。

顺便一提，N2是通过OBD设备直接读取本车的行驶速度，因而THW的方式会更加快速。前向碰撞预警在车辆速度大于20公里/时才会开启。

△识别前车，HDW即为THW时间

在N2上，这两种算法同时进行，为了取长补短，THW的预警会在两车距离稍远时发生，而TTC更多是用在碰撞发生概率更高的距离上。预警音也有所不同，前者是「请保持车距」，而后者是「靠太近了」。

需要说明的是，无论是THW还是TTC的预警，均是根据两者的值来判断。在与N2配套的手机App上，用户可以自行设定THW与TTC在数值小于哪一数字时才开启警报，即可以调整灵敏度。这样设置的好处是，对于平常开车比较猛的司机来说，可以将灵敏度调高，而开车平稳的驾驶员则可以适当调低灵敏度。

车云菌在实际体验中发现，THW与TTC的预警，在针对同一车辆时，均只会报警一次，而不会多次重复报警，只有当两者之间距离拉大，然后再次小于所设置的灵敏度数值，才会再次报警。

从产品开发角度来说，这种方式有利于提高用户体验，即减少预警次数，以免驾驶员产生厌烦。一般来说，THW和TTC的两次预警可以算是双保险，如果两次提醒之后依然无法及时作出反应，那么驾驶员本身也有责任。这也再次说明，ADAS产品，尤其是后装ADAS，更多的是辅助提醒，驾驶员并不能将对危险评估的所有工作都交给ADAS，而是同时需要自己对道路情况保持关注。

在路测时，车云菌注意到，对于前方突然插入的车辆，系统无法立刻识别而是有所迟滞（从屏幕上看，是在车尾处标示出红色方块并显示THW数值），但是如果识别的时候THW数值小于预设值，系统并不会马上发出预警声，同样会有所延迟。

研发人员表示，N2对于后方突然加塞的车辆需要在追踪一段时间之后，才能识别。因为其他车辆在近处的变道，是无法马上做出识别的。这样做是为了避免将所有目标视作障碍物，以免造成误识别。但是如果加塞的车辆之前是处于本车的前方，已经被系统识别并追踪，则在识别与预警上不会有这个延迟的时间，而是会直接根据灵敏度设置进行预警。

在识别之后预警的延迟，是因为系统在进行「查重」。所谓查重，是系统在判断这辆车是否是之前已经预警过的车，如果已经预警过，则不会再次预警。对于后方加塞车辆的预警对系统的计算能力要求很高，因而研发人员也表示，目前好好开车在策略上，是会首先将设备的计算能力用来保障对于前方车辆的预警。

目前N2可识别的车辆有小轿车、厢式货车、搅拌车等特种车辆，三轮车也是可以识别的。图像识别依据的是轮廓与局部特征，诸如尾灯、牌照等，能够同时实现3车道、12辆车。

2.车道偏移预警

车道偏离预警的实现机制是通过检测车辆到两边车道线的距离来判断的。为了减少预警次数，系统设定在车辆速度大于30公里/时的时候，才会开启这一功能。

车道偏离预警同样有两种警告声，分别是「请注意车道」和「压线了」。车道偏离的判断是车辆与车道线的距离，而两种不同的警告声则是针对虚线与实线。当距离接近10公分之后，如果继续接近，对于虚线会发出「请注意车道」的警告声，如果是实线则会发出「压线了」的警告声。研发人员表示，未来会考虑高速场景，将对实线和虚线的预警启动速度分开设定。

在实际测试时，容易发现，如果是进行变道，系统也会进行警告。根据当前系统的设定，仅在车辆转弯时，才不会报警。系统会根据车辆的横向速度进行判断。之所以有这种误警告，是因为N2目前并没有与车辆转向进行联动。

从后装产品来说，并非完全不能进行，研发人员就提到了三种可实现的方式：

1、在车辆的转向拨杆上加装传感器，并通过蓝牙与主机相连接，主机可以在接收到传感器信号时，不会在变道时进行预警

2、从转向拨杆处直接接信号到主机上

3、从CAN总线上接信号（通过OBD）

目前，好好开车也在考虑增加这一功能，不过加装蓝牙传感器会增加产品成本，所以很可能会通过OBD的方式来实现。

路测小结

△那狗N2技术参数

与前向碰撞预警相比，车道偏移预警的实现要简单一些。目前国内ADAS产品在车道偏移预警的表现上，基本大同小异，并不像前向碰撞预警，会有很大差别。

从这次2个小时的体验中来看，N2的识别率与警告还是值得肯定的。全程对于车道线的识别并没有出现误差的情况，在车辆速度大于30公里/时的情况下，均能正确标识出；至于前车识别，因为采用的是车辆尾部轮廓与局部特征的方式进行识别，因而对于旁边两个车道的车辆，如果角度较小，导致车辆尾部出现在摄像头视野范围内较少，则会出现不能识别的情况。据研发人员介绍，这款摄像头的横向识别角度是41°，垂直识别角度是28°。

当然，因为路测当天天气良好，因而车辆对于大雨或者大雾天气适应度如何并不知道，研发人员表示，在大雨状态下，摄像头对与车道线的识别会优于驾驶员，因为可以通过滤波处理的方式来实现，不过对于前车识别率会有所下降，至于大雾天气则无法正常进行工作。

拆机图解：散热与摄像头位置调整

△N2拆解之后的各个部件，包括灯板、主芯片与两个摄像头

从结构上来看，N2的主机零部件并不多。两块板子中，一块是灯板，灯板安装在最靠近上部外壳的位置，这一面面对驾驶员，在系统发出警告声时会同步进行闪烁，灯光提醒；一块则是主芯片，装有联发科的八核芯片MT6755V，主频2.0GHz。

另外还有两个摄像头，主摄像头用来做图像识别，使用的是OV（OmniVision）的产品，配有专用的图像识别处理芯片，来提升图像识别的效果。据介绍，这也是N2产品成本的大头。主机的外壳使用铝合金，内部也有金属片，均是为了保证散热。

△主摄像头与图像识别专用芯片，旁边带有一个白色小蜗轮

另外值得一提的是，在主摄像头上，好好开车装有一套小型的蜗轮蜗杆装置。蜗轮蜗杆装置有自锁定功能，用来调整摄像头位置，是为了方便在不同车型上，方便做视野标定。通过微调摄像头位置，可以调整摄像头能够看到的左右范围。在上面的拆解图上，可以看到底层外壳里面的白色蜗杆。

车云小结

目前，N2最重要的功能，行人预警还并没有在小批量量产产品上实现，还处于内部测试阶段。据研发人员介绍，目前的行人预警可以识别单独走的、勾肩搭背的以及电瓶车和自行车上的行人，一次可识别数量在20人左右。后续将会通过OTA方式将行人预警更新到已经发布的产品中，不过具体上线时间还不确定。

对于后装ADAS产品而言，因为仅有预警功能，如何在这一功能上做到极致是必须要考虑的问题。比如前面提到的，通过增加转向信号来减少误警告。但是，无法方便地获取车辆行驶信息也是后装ADAS面临的一个瓶颈。同时这也会增加成本，降低竞争力。

因而对于后装ADAS产品来说，延伸的商业模式是关键所在。好好开车的主打模式是UBI，目前在UBI之外，也在与后装导航企业进行合作，B端还增加了营运车辆和新能源汽车等。目前的后装ADAS产品均是以B端为主，C端也会通过众筹或者渠道的方式涉足，但是体量较小，是出于现阶段盈利考虑。

对于现在的好好开车来说，增加产品出货量是一大问题。在体验中了解到，好好开车的一代产品已销售2000余台，二代产品目前还是小批量量产，出货200台。出货量越大，产品收集到的数据越多，对于性能表现改善效果越好，成本也会降低，因而，越快进入这个正向循环，对于提升竞争力，就越有帮助。

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