基于量產(chǎn)、數(shù)據(jù)與場景庫的自動駕駛升維探索

時間:2022-10-25

來源:蓋世汽車

導(dǎo)語:高階自動駕駛或者領(lǐng)航輔助駕駛的關(guān)鍵點不在于道路中的大量一般案例,而在于解決‘路口’問題。

  這一方案在行業(yè)內(nèi)普遍施行的主要難點不在于技術(shù),而在于智能駕駛系統(tǒng)Tier 1技術(shù)鏈的封閉性,數(shù)字閉環(huán)的部署必須打通全棧技術(shù)鏈。

  在智駕科技MAXIEYE創(chuàng)始人周圣硯看來,自動駕駛行業(yè)的第一增長曲線主要基于企業(yè)的算法、技術(shù)和經(jīng)驗,在L2向L3突破的階段,企業(yè)需要在原本的算法基礎(chǔ)上,以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式進(jìn)入第二個增長曲線。

  2022年上半年,ADAS新車上險量達(dá)416.4萬輛,滲透率超過45%。從技術(shù)研發(fā)走向量產(chǎn)階段,智能駕駛系統(tǒng)拿到了駕照,成為了可以上路的新手司機(jī),基于數(shù)據(jù)閉環(huán)進(jìn)行場景拓展,則是智能駕駛系統(tǒng)從新手向“老司機(jī)”轉(zhuǎn)變的必經(jīng)之路。

  冗余vs臃腫:“堆料”能實現(xiàn)自動駕駛嗎?

  2019年,華為宣布進(jìn)軍汽車領(lǐng)域之后,蘋果、小米相繼加快在智能汽車領(lǐng)域的布局,手機(jī)廠商跨界“造車”,印證了智能汽車和智能手機(jī)技術(shù)發(fā)展邏輯的相似性。2021年,安信證券就指出,智能手機(jī)與智能汽車作為移動互聯(lián)網(wǎng)浪潮下劃時代的產(chǎn)物,皆遵循著“交互的變革—架構(gòu)的升級—生態(tài)的演化”這一發(fā)展路徑。

  在手機(jī)行業(yè)大為火熱的性能參數(shù)指標(biāo)對比,也自然而然落在了智能汽車上,智能座艙和智能駕駛成為汽車玩家們“堆料”以彰顯系統(tǒng)性能的重點區(qū)域。

  知名車企的頂配車型往往具備上千TOPS的算力預(yù)埋;高清攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器全套配置,然而,根據(jù)法規(guī)落地進(jìn)度,中國預(yù)計2025年實現(xiàn)乘用車在高速公路、交通擁堵等場景下的L3級自動駕駛,在代客泊車等場景實現(xiàn)L4級自動駕駛。

  在法規(guī)尚未落地前,部署上車的頂配級部件主要起到“硬件預(yù)埋”的作用,并不能真正落實到終端用戶感受上,此外,專家指出,不合理的傳感器組合也會帶來信號傳輸之間的相互干擾,在功耗散熱上的隱患也需要考慮在內(nèi)。

  “我們好像走向了自動駕駛的誤區(qū),大家就好像在進(jìn)行軍備競賽一樣,不斷地堆砌硬件,這實際上反映了現(xiàn)實的自動駕駛系統(tǒng)和理想中自動駕駛系統(tǒng)之間的差距。”

  周圣硯表示,不管是企業(yè)還是消費者,都希望自動駕駛系統(tǒng)擁有“老司機(jī)”式的應(yīng)變能力和可靠性,要實現(xiàn)自動駕駛系統(tǒng)的升維,不能僅僅依賴技術(shù)的突破,還需要持續(xù)的數(shù)據(jù)累積和閉環(huán)。

  自動駕駛的升維邏輯如何定義?

  要理解自動駕駛升維的邏輯,不妨類比人類認(rèn)識和理解世界的邏輯。

  人類會通過視覺、聽覺、嗅覺、味覺、觸覺去摸索和探察周圍世界,會利用邏輯思維進(jìn)行分析和總結(jié),進(jìn)而創(chuàng)造了力學(xué)、聲學(xué)、電學(xué)等不同的學(xué)科,抽象出事物運行的基本規(guī)律,利用規(guī)律進(jìn)一步測量和試圖理解整個世界。

  自動駕駛系統(tǒng)則是通過傳感器類比人類的五感,采用攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、IMU慣性導(dǎo)航單元等探測汽車及汽車周圍事物的狀態(tài),結(jié)合衛(wèi)星地圖,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和算法進(jìn)行分析,利用拓?fù)浣?gòu)模型,經(jīng)由執(zhí)行器和控制系統(tǒng)實現(xiàn)自動駕駛的全套操作。

  本質(zhì)上,人類和機(jī)器理解世界的邏輯是一樣的,要想讓汽車智能系統(tǒng)很好地理解世界,就需要為其提供足夠的數(shù)據(jù)養(yǎng)料以構(gòu)建更精準(zhǔn)的模型,這也正是自動駕駛系統(tǒng)升維的邏輯所在:數(shù)據(jù)迭代閉環(huán)、算法及技術(shù)突破。

  MAXIEYE如何在量產(chǎn)中部署數(shù)據(jù)閉環(huán)?

  從自動駕駛的視角出發(fā),積累數(shù)據(jù)幾乎等同于不斷拓寬系統(tǒng)的運行場景邊界,除了一般場景(common case)的數(shù)據(jù),邊界的數(shù)據(jù)(corner case)更為關(guān)鍵,從而實現(xiàn)在算法不變的情況下,讓自動駕駛系統(tǒng)的設(shè)計運行范圍能夠向暴雨、雨霧、以及其他極端場景拓展。

  如何獲得邊界案例?周圣硯認(rèn)為,在量產(chǎn)產(chǎn)品中部署數(shù)據(jù)閉環(huán)不失為一種有效方法,設(shè)計好的數(shù)據(jù)收集機(jī)制,比如在人類駕駛的情況下,后臺運行的影子系統(tǒng)可以分析人類的駕駛決策與行為,基于回傳數(shù)據(jù),企業(yè)就可以為這些場景積累相應(yīng)的技術(shù)算法,在明確系統(tǒng)邊界的情況下,商業(yè)使用和數(shù)據(jù)增量并行,確保系統(tǒng)持續(xù)迭代。

  基于自研智能駕駛系統(tǒng)MAXIPILOT?+傳感器+T-BOX組合解決方案,MAXIEYE已經(jīng)走在構(gòu)建量產(chǎn)車輛數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)的前列。

  其中,MAXIEYE在車端部署了33種觸發(fā)機(jī)制,典型有功能觸發(fā)、駕駛員異常行為觸發(fā)、系統(tǒng)觸發(fā)、感知觸發(fā)等。以功能觸發(fā)為例,這一機(jī)制會將AEB等功能啟動前后5-10秒的場景視頻經(jīng)由MAXIPILOT?進(jìn)行壓縮,回傳至服務(wù)器并進(jìn)行復(fù)盤分析。

  感知觸發(fā)主要是針對傳感器融合精度,將不同傳感器之間測量目標(biāo)的速度誤差數(shù)據(jù)進(jìn)行觸發(fā)。周圣硯介紹,“MAXIEYE的團(tuán)隊會把視覺檢測的目標(biāo)速度與毫米波雷達(dá)進(jìn)行比對,并將有價值的視頻流回傳回來,進(jìn)行視覺與毫米波雷達(dá)的精度對標(biāo)。”

  值得一提的是,MAXIEYE構(gòu)建的數(shù)據(jù)閉環(huán)工具在回傳之前就會在車端完成脫敏處理,針對例如人臉、車牌等隱私信息在車端進(jìn)行清洗。

  除了車端觸發(fā)機(jī)制的部署,MAXIEYE還會服務(wù)主機(jī)廠搭建云端索引,將縱向控制、橫向控制等細(xì)分技術(shù)路徑與車道偏移、壓線等具體事件進(jìn)行交叉對應(yīng),方便工程師進(jìn)行檢索與監(jiān)測。周圣硯特別提到,目前MAXIEYE已積累的量產(chǎn)里程數(shù)據(jù)達(dá)100.000.000公里。

  自動駕駛系統(tǒng)低成本升維之路:數(shù)據(jù)眾包+場景庫

  “開發(fā)下一代領(lǐng)航輔助駕駛系統(tǒng)時,能否用低階系統(tǒng)對高階系統(tǒng)提供一定的數(shù)據(jù)支撐和幫助?”

  針對這一供應(yīng)商與車企在共同思考的問題,MAXIEYE給出的回答是:從數(shù)據(jù)的維度出發(fā),在量產(chǎn)低階智能駕駛系統(tǒng)部署數(shù)據(jù)閉環(huán),采用“成本減法”和數(shù)據(jù)眾包的方式拓寬運行范圍(邊界案例與關(guān)鍵案例),為高階智能駕駛提供“場景庫”。

  周圣硯提出,“高階自動駕駛或者領(lǐng)航輔助駕駛的關(guān)鍵點不在于道路中的大量一般案例(common case),而在于解決‘路口’問題?!?/p>

  何為“路口”問題?簡單而言,就是通過觸發(fā)機(jī)制,將汽車經(jīng)過路口前后5秒的場景視頻進(jìn)行記錄、回傳與分析,實際上也泛指在汽車總體道路行駛里程中占比較小,但復(fù)雜度和技術(shù)難度極高的關(guān)鍵案例。

  周圣硯表示,這一方案在行業(yè)內(nèi)普遍施行的主要難點不在于技術(shù),而在于智能駕駛系統(tǒng)Tier 1技術(shù)鏈的封閉性,數(shù)字閉環(huán)的部署必須打通全棧技術(shù)鏈,從而幫助主機(jī)廠建立從低階智能駕駛系統(tǒng)轉(zhuǎn)換至高階的升維邏輯。

  這也正是MAXIEYE的優(yōu)勢所在,作為技術(shù)方案商,MAXIEYE打通了從核心技術(shù)、產(chǎn)品到服務(wù)的全棧自研創(chuàng)新,能夠運用覆蓋感知、規(guī)劃到控制的全棧視角解決問題,采用商乘雙驅(qū)動的商業(yè)模式,可以將數(shù)據(jù)采集、研究成果覆蓋至更廣大的用戶群體。

  值得一提的是,MAXIPILOT? 1.0自2021年發(fā)布之后,就已在合創(chuàng)、合眾等品牌多款車型上實現(xiàn)量產(chǎn),支持NOM領(lǐng)航輔助駕駛的MAXIPILOT?1.0 PLUS也將在2022年內(nèi)實現(xiàn)量產(chǎn)。日前,MAXIEYE又獲廣汽傳祺L2級ADAS量產(chǎn)項目定點,定點車型將標(biāo)配MAXIPILOT? 1.0全速智能巡航系統(tǒng)。

  實際上,通過規(guī)模效應(yīng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)降本增效,本身即是業(yè)界與學(xué)界公認(rèn)的可行路徑。周圣硯表示,在數(shù)據(jù)多樣性不足的初始階段,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型需要很強(qiáng)的泛化能力(指模型經(jīng)過訓(xùn)練后,應(yīng)用到新數(shù)據(jù)并做出準(zhǔn)確預(yù)測的能力),進(jìn)而催生了對高算力的需求。一旦“數(shù)據(jù)庫”搭建完畢,行業(yè)內(nèi)的“算力熱”也會得到一定的緩解,關(guān)鍵是系統(tǒng)成本可以實現(xiàn)一定程度地下探,最終達(dá)成向產(chǎn)品、C端用戶、OEM客戶的多維賦能。

  “實現(xiàn)人人可享的智能駕駛”是MAXIEYE的企業(yè)愿景,周圣硯希望,基于這種全棧創(chuàng)新、數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式搭建“場景庫”,MAXIEYE可以助力主機(jī)廠智能駕駛系統(tǒng)的降本增效,在行業(yè)內(nèi)實現(xiàn)規(guī)模效益,最終達(dá)成正向循環(huán)。


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