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确保无人驾驶绝对安全AutoX提出“全栈冗余”设计

发布时间:2019-05-20 11:45 来源:未知 编辑:admin

  在11月21日,于苏州举行的NVIDIA GPU技术大会(GTC大会)上,英伟达NVIDIA CEO黄仁勋在开场演讲上,重点推出了几家与其有商业化合作的无人驾驶公司,包括AutoX、Momenta等。随着越来越多的无人车开始路

  在11月21日,于苏州举行的NVIDIA GPU技术大会(GTC大会)上,英伟达NVIDIA CEO黄仁勋在开场演讲上,重点推出了几家与其有商业化合作的无人驾驶公司,包括AutoX、Momenta等。

  随着越来越多的无人车开始路测,在技术层面上,汽车实现部分区域内无人驾驶已经不再是什么难事,但是在安全性、可靠性上,却还有很大的提升空间,毕竟最终落地,车内的最后一层防护安全司机将被去掉,正因如此,安全与可靠性是其不得不逾越的高山。

  而为了解决这一问题,有不少公司采取了设定“冗余”系统的办法,即在原来的系统上,增加一些余量,比如增加几个传感器的视觉系统,以增强汽车对于道路情况的观察、判断。

  在本次GPU大会上,AutoX创始人肖健雄则在主题演讲中提出了一种新的“全栈冗余”的设计理念,希望补齐无人驾驶普及中的最后一块短板。

  对于AutoX,外界并不陌生,其独创的双A.I.融合感知无人驾驶技术路径,目标直指L4级别的完全无人驾驶系统。

  AutoX创始人兼CEO肖健雄透露,目前公司已经实现在硅谷的普通路况长达7-8小时的无人工干预的无人驾驶。他在GTC大会上的演讲中详细介绍了公司的全栈冗余设计理念,整套冗余设计包括AI技术及工程技术两大类,涉及从传感器到AI系统,再到系统测试及复杂场景应对的各个环节。

  具体来说,首先在传感器的选择上,AutoX使用了双主传感器,即一个40线个环视摄像头为主,同时辅助以毫米波雷达及超声波雷达等传感器,从而实现对周围环境360度的感知。

  “我们的无人驾驶有独创的两个AI大脑,第一个是基于三维高清地图感知的AI大脑,第二套是实时的驾驶环境感知AI大脑。”

  三维高清地图一直被誉为是无人驾驶系统的记忆,其中记录了道路环境的详细信息,比如车道、交通信号灯、指示牌等信息,可以帮助AI系统做出行驶决策。高清地图对L4级别的无人驾驶必不可少,也是百度、Google等公司的必争之地。

  但道路信息是鲜活的,并非一成不变,而且如果要在没有地图的全新路况实现无人驾驶,就需要第二套实时驾驶环境感知系统。

  比如某段道路正在修理,树立了新的交通指示牌,这种情况无法在三维高清地图中提前标注,第二套AI大脑便会通过从视觉和激光雷达中获取的信息进行实时路牌检测,然后将其融合在地图信息中,保证合法安全的无人驾驶。

  与此同时,在整个城市的无人驾驶运营中,高清地图总会出错,通过环境感知AI大脑,可以将实时路况信息传回服务器,保证地图的即时更新。

  肖健雄表示,这两套AI大脑会同时进行运算,根据两者的计算输出鲁棒性的融合结果。

  以上是AutoX在AI技术上为保证冗余性所做的努力,而工程上的冗余性同样重要。

  “要落地无人驾驶,并不需要百分之百的无人,甚至可能永远无法做到无人驾驶”,肖健雄表示。这话听起来似乎自相矛盾,既然AutoX希望做到无人驾驶,为什么又说并不需要百分之百无人?

  肖健雄解释称,这是因为技术无法穷尽所有的状况,特别是在特别复杂的交通环境下,这时候无人驾驶应该如何处理?

  AutoX的解决方案是在特殊情况下用人工来解决,但人并不在车上,其设计了一套远程操控系统,在必要情况下驾驶员可以远程操作无人车,处理AI无法应对的情况。

  “远程控制并不像外界想像的那么简单,因为网络的原因,很多系统无法快速传输高清视频,而我们的这套系统可以用手机网络实时传输高清摄像头信息,系统响应时间可以达到50毫秒以内,远程操控的速度也可以达到72公里的时速”。

  肖健雄表示,通过远程操控应对特殊情况的方式,一位经过培训的司机可以控制上百辆车,可以在降低整体运输成本的同时,保证系统的安全性。

  他还表示,AutoX的这套系统可以与车辆调度系统深度耦合,方便车辆的管理。目前公司也在申请美国加州全无人驾驶测试牌照,也就是测试车中不需要安全员,安全员可以在远程监控。目前全美只有Google在不久前拿到了此测试牌照。

  线控系统是指用数字化的方式控制车辆的油门、刹车、转向,这是无人驾驶车辆行驶的基础,需要保证绝对不会失灵。

  目前,线控技术主要掌握在少数国际Tier 1供应商手中,并有一些第三方车辆改装公司在做线控系统。但第三方的系统在与自动驾驶公司的技术融合过程中,往往出现功能上没问题,但在实测中失控的情况。

  因此,AutoX自主研发了线控VCU,使用车规级的芯片,并经过严格的系统稳定性测试。系统中还有双线控芯片,以确保在一块芯片失灵时仍有备用方案。

  最后,在无人驾驶系统测试方面,AutoX采用了三维全仿真与真实路测结合的方式。

  路测是无人驾驶必不可少的环节,Waymo的无人驾驶之所以傲视群雄,一个关键因素在于其进行了最长的真实道路测试,总里程已经超过了800万英里。

  肖健雄表示,AutoX一方面正在进行越来越多的路测,另一方面自制了全新的仿真系统,让系统在虚拟世界中进行无人驾驶测试。

  仿真系统模拟了道路环境的物理设计、车辆的动力学及碰撞等信息,也模拟了下雨、夜间、光照直射等天气情况,可以帮助加速无人驾驶系统的开发。试想一下,如果没有仿真系统,对于所有具体的交通场景只能去实地测试,这会浪费大量人力成本,而仿真系统则可以进行实时的模拟测试,迅速验证系统的可行性。

  “仿真系统也是AutoX这两年前能迅速实现无人驾驶的关键”,肖健雄表示。

  目前,AutoX已经将全栈冗余设计的方式应用在了自己的无人驾驶系统中。今年8月,AutoX在美国加州发布了AutoX Autonomous Delivery(无人驾驶递送)试运营服务,提供无人驾驶生鲜递送服务,这在无人驾驶公司中尚属首次。同时,AutoX正与上汽、福特等主机厂进行合作,推动无人驾驶的普及。

  距离2020的无人驾驶之约只剩下不到两年的时间,商业化和安全性已经成为无人驾驶技术公司共同的目标。通过全栈冗余设计的方式,AutoX无疑是希望自己成为最早摘得果实的那家。

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