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分析自動駕駛的技術(shù)和分析

英特爾物聯(lián)網(wǎng) ? 來源:djl ? 2019-09-04 16:26 ? 次閱讀
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可能很多粉絲對于Waymo這家公司還比較陌生,于是我們在文章開頭先科普走一波。Waymo是谷歌的兄弟公司,同屬重組后的傘形公司Alphabet。它是繼承老谷歌的自動駕駛汽車研發(fā)項目后成立的一家新公司。

然后讓我們來說講解一下今天想說的新聞:Waymo已經(jīng)在無人駕駛技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行了多年的測試,并且掌握和核心技術(shù),并且已經(jīng)擁有了一整套的傳感器設(shè)計。目前,Waymo宣布與英特爾合作,為自動駕駛技術(shù)提供芯片機載計算能力,并且將在日后的測試中應(yīng)用采用了英特爾技術(shù)進(jìn)行傳感器數(shù)據(jù)處理、通用計算和實時連接的克萊斯勒Pacifica混合動力車。

Waymo最新采用英特爾技術(shù)的

克萊斯勒Pacifica混合動力車

隨著Waymo的自動駕駛技術(shù)變得更加智能、更加強大,其高性能軟硬件都需要更有力、更高效的計算力。通過與Waymo緊密合作,英特爾能為Waymo車隊提供四級和五級自動駕駛所需的先進(jìn)數(shù)據(jù)處理技術(shù)。

憑借真實路況300萬英里的測試,采用英特爾技術(shù)的Waymo車隊,在美國道路上已積累的自動駕駛汽車?yán)锍虜?shù)據(jù),遠(yuǎn)超其他自動駕駛車隊。與Waymo合作,英特爾將繼續(xù)在實現(xiàn)自動駕駛、創(chuàng)造安全未來中發(fā)揮領(lǐng)袖作用。

當(dāng)無人駕駛技術(shù)正在我們身邊快速發(fā)展的時候,還有不少人對無人駕駛不太了解,今天我們就好好聊聊無人駕駛。

自動駕駛還是無人駕駛?

大家眼里的無人駕駛從專業(yè)的角度來說更應(yīng)該叫自動駕駛,通俗的理解即為車不受人的控制可以自動前行,不論車上是否有駕駛員乘坐,只要不是受人控制則為無人駕駛車輛。

機械角度看,車的前行、后退、拐彎等車輛行為操控已經(jīng)非常成熟,完全可以實現(xiàn)車輛自己行駛。在此之上需要一個“機器”來控制這個行為,對周圍情況的判斷識別并進(jìn)行決斷讓車向前行駛,這就需要一個高性能計算機進(jìn)行信息采集分析和判斷。由于以上行為都依賴于該計算機,計算機又完全仰仗于其內(nèi)部芯片,因此大部分的控制都將發(fā)生在中央控制區(qū)域。英特爾芯片基于其強大的計算力優(yōu)勢,成為自動駕駛車輛所用芯片的不二之選。

自動駕駛到底怎么分級?

美國汽車工程師協(xié)會所給出的分級是目前通用的分級標(biāo)準(zhǔn),但現(xiàn)在有五級和六級之分,二者的區(qū)別是什么呢?其實就是Level 1至Level 5和Level 0至Level 5的區(qū)別。

沒有任何自動駕駛能力的車輛歸為Level 0,即“無自動”。Level 1指車上有一定的駕駛支援設(shè)備,可以解放你的雙腳;Level 2指有部分自動化,解放你的雙手;Level 3為“有條件自動化”,可做到解放你的雙眼; Level 4“高度自動化”,解放你的大腦;Level 5則是“完全自動化”,完全解放司機。后兩者最大的區(qū)別在于,Level 4適用于天氣晴朗和路況良好的情況下,而Level 5則對外部條件沒有限制,無論外界情況有多復(fù)雜都能順利完成自動駕駛。

自動駕駛所需芯片在哪里?

在已經(jīng)面世的自動駕駛車輛中,考慮到原始車輛的設(shè)置模型構(gòu)造,車的整體結(jié)構(gòu)不能輕易變動,車輛的中控臺后部恰好有一部分空間,因此目前的自動駕駛車輛芯片都放在車輛的中控臺部位。但隨著未來自動駕駛技術(shù)的發(fā)展,可能自動駕駛艙也會隨之變化,屆時芯片也就未必仍需放在中控臺。

自動駕駛包含哪些技術(shù)?

自動駕駛車輛對剎車的控制,從技術(shù)角度看已經(jīng)完全不是問題。探測車輛前方障礙物技術(shù)也很成熟,例如激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)以及攝像頭等技術(shù)都可以進(jìn)行探測?,F(xiàn)在的技術(shù)攻克點在于提高計算和處理速度,如何在極短的時間內(nèi)對于車輛是前行還是停止進(jìn)行判斷。舉例來看,如果前方出現(xiàn)的是一堵墻,車輛很容易判斷并停下,但如果前方是一股煙或霧,車輛又該如何進(jìn)行快速判斷呢?

實現(xiàn)自動駕駛有3個基本問題需要解決,第一為標(biāo)準(zhǔn)化制定,最直觀的就是紅綠燈的標(biāo)準(zhǔn)化。在未來,紅綠燈將由信號控制,當(dāng)車輛收到相應(yīng)的左拐或者前行信息時將接收指令并執(zhí)行,而不是如同現(xiàn)在靠駕駛員肉眼觀察判斷。

第二為車輛間的通訊裝置,當(dāng)車輛都安裝互聯(lián)通訊裝置后,每輛車在行進(jìn)的過程中將知曉周圍車輛的狀態(tài)。未來英特爾5G相關(guān)車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用將有效推進(jìn)該階段的實現(xiàn)。

第三點也是最重要的一點:海量數(shù)據(jù)處理和運算。自動駕駛所帶來的上千倍的數(shù)據(jù)量對于單芯片單功耗的運算能力提出了極高的要求,而這是英特爾的強項也是未來努力的方向。

當(dāng)然,在路上行駛,人們最關(guān)心的問題就是安全。同樣,無人駕駛的討論大家關(guān)注的重要問題就是如何保證安全性。打造高安全性、可靠性的無人駕駛車輛到底該做好哪幾步?英特爾無人駕駛相關(guān)技術(shù)為你解密!

實時地圖,眼觀六路

人類駕駛車輛,通過眼睛對前方路況進(jìn)行預(yù)判,對于無人駕駛汽車來說,根據(jù)分層地圖收集來的實時高精地圖就是“機器駕駛員”的雙眼。將采集到的海量數(shù)據(jù),實時匯集整理并更新至高精地圖中,利用大數(shù)據(jù)計算和機器學(xué)習(xí)對例如拐角及前方路況進(jìn)行預(yù)判。

機器讀取地圖的方式和人類看地圖完全不同,機器“看”的是分層地圖:通過讀取底層識別主干路網(wǎng)、車道線、海拔高度和周圍的路燈或路標(biāo)等;而在讀取頂層時,高精地圖變身傳感器地圖,獲取實時數(shù)據(jù)。因為每一輛行駛過程中的無人駕駛汽車會捕捉到大量新數(shù)據(jù),傳感器地圖通過獲取影像的方式加以實時計算和分析判斷前方路況,然后將修正過的最終數(shù)據(jù)傳回至無人駕駛車輛,保證順利前行。

當(dāng)無人駕駛繼續(xù)發(fā)展時,云加端的地圖是高階情形:云端會有動態(tài)地圖,車端會有短期靜態(tài)地圖。未來無人駕駛車輛行駛中,任何行進(jìn)中的變化路況都將被抓取收集到云端,在云端進(jìn)行分析來輔佐修正車端短期的靜態(tài)地圖,車端的傳感器和攝像頭又將實時捕捉的影像和云端動態(tài)地圖配合對比。完成以上過程即是高階無人駕駛的理想階段了,但這意味著對各種大量數(shù)據(jù)的采集和分析以及分類和標(biāo)定。

OTA在手,芯中有數(shù)

OTA不是一個簡單的軟件,而是一個系統(tǒng),它既能做到將正確且經(jīng)過認(rèn)證的數(shù)據(jù)反饋給無人駕駛車輛也能保證數(shù)據(jù)的完整性,確保刷新數(shù)據(jù)不會缺漏,保障系統(tǒng)正常運行。英特爾的 Wind River Helix CarSync* 即實現(xiàn)了遠(yuǎn)程狀態(tài)下滿足以上標(biāo)準(zhǔn)的更新。WindRiver Helix CarSync*是一個空中升級(OTA)軟件、固件和數(shù)據(jù)管理平臺,它從軟件的完整性、可靠性,再到整個鏈路的安全,Wind River Helix CarSync*都能提供不間斷的技術(shù)支持。目前,WindRiver Helix CarSync*已經(jīng)擁有一套完整的加解密的方案,并還會不斷升級,因為保障安全是無人駕駛領(lǐng)域的首要目標(biāo)。

讓汽車制造商能夠以更安心、更經(jīng)濟的方式為互聯(lián)汽車軟件升級是Wind River HelixCarSync* 的核心價值,是保證無人駕駛車輛安全行駛的遠(yuǎn)程得力助手。

機器學(xué)習(xí),胸有成竹

無人駕駛時代,每輛車承載的數(shù)據(jù)量將是TB級的,玩兒轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)者將獨占鰲頭,實時交通中機器學(xué)習(xí)的體現(xiàn)是無人駕駛時代一個關(guān)鍵節(jié)點。這意味著并不是簡單的將路上發(fā)揮的某一路況反饋給無人駕駛車輛即可,二是要將歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前收集到的整體路網(wǎng)數(shù)據(jù)結(jié)合分析,通過機器學(xué)習(xí)進(jìn)行判斷。

同時,除了路上的情況,無人駕駛車輛周圍的情景也會運用機器學(xué)習(xí)。其實在車輛上路前,大部分針對模擬周圍情境的訓(xùn)練已經(jīng)相對完善,但道路情況永遠(yuǎn)是千變?nèi)f化的,一旦捕捉到車周圍出現(xiàn)一個移動速度超過平均值的移動目標(biāo),該目標(biāo)的行為將被傳回后端服務(wù)器建立為新樣本,以保證萬無一失,這些工作都要歸功于強大的機器學(xué)習(xí)。

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