紐勱科技CEO徐雷:自動(dòng)駕駛量產(chǎn)方案必須安全、高效和經(jīng)濟(jì)

時(shí)間:2019-10-30

來(lái)源:雷鋒網(wǎng)新智駕

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導(dǎo)語(yǔ):這些方案最終的目標(biāo)是量產(chǎn)上車(chē)。紐勱科技CEO徐雷表示,面向量產(chǎn)的自動(dòng)駕駛解決方案,一定需要達(dá)到三個(gè)方面的要求:安全,高效,經(jīng)濟(jì)。

在Waymo、特斯拉兩派背后,自動(dòng)駕駛技術(shù)形成兩派,前者注重激光雷達(dá)、高精地圖,后者的方案則以視覺(jué)感知為主。在中國(guó)國(guó)內(nèi),車(chē)路協(xié)同技術(shù)又成為新的變量。成為一些自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司的重要方案。

作為一家自動(dòng)駕駛方案供應(yīng)商,紐勱科技從場(chǎng)景出發(fā),采用了以視覺(jué)為主、多傳感器融合的方案,目標(biāo)是在復(fù)雜場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)載人和運(yùn)貨。它的方案既包括L3/L4,又包括滿(mǎn)足當(dāng)下市場(chǎng)緊需的L2+,以及與智慧城市融合一體化的方案。

這些方案最終的目標(biāo)是量產(chǎn)上車(chē)。紐勱科技CEO徐雷表示,面向量產(chǎn)的自動(dòng)駕駛解決方案,一定需要達(dá)到三個(gè)方面的要求:安全,高效,經(jīng)濟(jì)。

以安全為例,紐勱科技在系統(tǒng)冗余、傳感器冗余、緊急情況應(yīng)對(duì)措施以及備份的控制系統(tǒng)等方面進(jìn)行了充分考量和設(shè)計(jì)。基于對(duì)安全的考量,紐勱科技的方案還在功能安全、預(yù)期功能安全和網(wǎng)絡(luò)安全三部分進(jìn)行了重點(diǎn)設(shè)計(jì)。

紐勱科技已經(jīng)獲得美國(guó)加州的自動(dòng)駕駛路測(cè)牌照,并在2018年先后完成了擁堵跟車(chē)(TJP)、高速代駕(HWP)、自主泊車(chē)(AVP)功能等前裝量產(chǎn)功能的上線(xiàn)。今年8月,紐勱科技在上海正式落地L4級(jí)別的RoboTaxi項(xiàng)目。

以下為徐雷的演講速記整理,進(jìn)行了不改變?cè)獾木庉嫞?/p>

在自動(dòng)駕駛落地的道路上,無(wú)論是像我們一樣的自動(dòng)駕駛方案開(kāi)發(fā)者,還是像OEM這樣的自動(dòng)駕駛方案需求方,為了自動(dòng)駕駛的大規(guī)模量產(chǎn)落地,常常會(huì)思考很多問(wèn)題。

量產(chǎn)方案究竟需要滿(mǎn)足哪些要素?在ADAS都還并不完美的當(dāng)下,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛是否真的具備可行性?無(wú)人駕駛究竟能否應(yīng)對(duì)所有場(chǎng)景?是否將交鑰匙式的方案直接裝到車(chē)上就能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛?

種種問(wèn)題,最后又可以歸結(jié)為一個(gè)問(wèn)題:自動(dòng)駕駛的落地之路到底是怎樣的?

現(xiàn)在,自動(dòng)駕駛行業(yè)主要有兩條不同的技術(shù)路線(xiàn):一是以Waymo為代表,重激光、重地圖;二是以特斯拉為代表,將視覺(jué)感知作為主要的感知方式,通過(guò)攝像頭實(shí)現(xiàn)L4級(jí)別的自動(dòng)駕駛。

相比之下,紐勱科技的路線(xiàn)與后者較為類(lèi)似,在單車(chē)智能中采用以視覺(jué)為主的多傳感融合感知方案。但同時(shí),我們也有著很大的不同,那就是不止于車(chē)端的智能,還采用智能車(chē)、智能道路、智慧城市的融合一體化方案。

一切從場(chǎng)景出發(fā)

在我們看來(lái),自動(dòng)駕駛應(yīng)從場(chǎng)景出發(fā)。

無(wú)論設(shè)計(jì)、測(cè)試還是商業(yè)化,都應(yīng)以場(chǎng)景為基礎(chǔ)。這里的場(chǎng)景,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是車(chē)和車(chē)以外的事物。而我們的最終目標(biāo),就是實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場(chǎng)景下的無(wú)人駕駛載人和運(yùn)貨。

在紐勱科技的融合一體化的系統(tǒng)中,將車(chē)作為前端,車(chē)以外的部分作為后端。在每一種場(chǎng)景下,我們會(huì)思考車(chē)需要具備什么樣的能力才能安全可靠地行駛,并分別從前端和后端提供相應(yīng)的能力。

當(dāng)面對(duì)相對(duì)簡(jiǎn)單的場(chǎng)景時(shí),比如,結(jié)構(gòu)化道路里的高速場(chǎng)景,或低速行駛的場(chǎng)景,我們的方案可以通過(guò)車(chē)身所搭載的傳感器和計(jì)算能力,實(shí)現(xiàn)很好的自動(dòng)駕駛。當(dāng)面對(duì)一些相對(duì)復(fù)雜的場(chǎng)景時(shí),比如,十字路口、園區(qū)大門(mén)口,這些地方很可能連紅綠燈、車(chē)道線(xiàn)都沒(méi)有,僅依靠車(chē)本身的配置會(huì)很難達(dá)到充分安全可靠的行駛,所以,這時(shí)候需要讓系統(tǒng)具備更強(qiáng)的駕駛能力。

我們的思路是,把自動(dòng)駕駛所需的能力——感知和規(guī)劃,最合理地分配到車(chē)和車(chē)以外的地方,也就是前面所說(shuō)的前端和后端。

我們主要從兩個(gè)方面來(lái)實(shí)現(xiàn)。

在車(chē)端,以視覺(jué)感知為主、多傳感融合打造單車(chē)的智能,提供前裝量產(chǎn)的方案。在這個(gè)長(zhǎng)期發(fā)展的過(guò)程中,具備自動(dòng)駕駛功能的汽車(chē)將會(huì)越來(lái)越多,包括L2級(jí)別的智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)。

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與此同時(shí),道路也在逐步升級(jí),變得更加數(shù)字化、智慧化。那么,如何打造包含路側(cè)感知、路側(cè)規(guī)劃,并能與智能車(chē)融合的數(shù)字化道路,是一個(gè)很有挑戰(zhàn)的問(wèn)題,而我們可以為政府、運(yùn)營(yíng)商等提供方案。

最終,我們將基于智能汽車(chē)、智慧道路、智慧城市融合一體化的概念,提供能應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的L4方案。

具體而言,在以車(chē)為前端的單車(chē)智能方面,主要與車(chē)廠合作,從前裝量產(chǎn)方案切入。我們對(duì)場(chǎng)景有更深的理解,希望能通過(guò)與車(chē)廠在前裝方面的合作,將技術(shù)落地,并進(jìn)行數(shù)據(jù)迭代,不斷地優(yōu)化方案,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場(chǎng)景下的無(wú)人駕駛應(yīng)用。

同時(shí),我們會(huì)在一些開(kāi)放區(qū)域進(jìn)行無(wú)人駕駛的示范運(yùn)營(yíng),比如上海臨港地區(qū),從商業(yè)模式和技術(shù)模式上去論證方案的可行性。

當(dāng)前,從前裝角度看,L2+級(jí)別自動(dòng)駕駛方案有著非常迫切的市場(chǎng)需求。

現(xiàn)在主流的自動(dòng)駕駛應(yīng)用,大多是一些行駛和泊車(chē)兩大類(lèi)型的輔助駕駛功能,并不能完全滿(mǎn)足市場(chǎng)對(duì)L2+甚至是L3的高級(jí)別自動(dòng)駕駛需求。一些復(fù)雜場(chǎng)景的功能,如需要橫向控制參與的變道、超車(chē)處理,用于泊車(chē)的360度精準(zhǔn)感知,都是市場(chǎng)上需求很大的應(yīng)用。

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我們能夠提供L2+及以上功能的自動(dòng)駕駛解決方案,并可以通過(guò)高端和經(jīng)濟(jì)兩種不同的配置,滿(mǎn)足不同的功能需求。

搭載高端配置的車(chē)輛,可以滿(mǎn)足全功能的需求,不僅具備一些復(fù)雜場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛功能,能夠應(yīng)對(duì)十字路口等城市環(huán)境下的行駛場(chǎng)景,還可以和智慧城市智能交通系統(tǒng)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)L4級(jí)別的自動(dòng)駕駛功能。

經(jīng)濟(jì)配置則可以滿(mǎn)足部分的自動(dòng)駕駛需求,如實(shí)現(xiàn)自主泊車(chē)、擁堵跟車(chē)這些自定義的功能。對(duì)前裝量產(chǎn)而言,成本非常重要,我們會(huì)提供基于ASIC芯片的低成本計(jì)算平臺(tái)打造的、以視覺(jué)為主的多傳感融合感知的方案,來(lái)實(shí)現(xiàn)所需的功能。

量產(chǎn)要滿(mǎn)足三要素

在我們看來(lái),面向量產(chǎn)的自動(dòng)駕駛解決方案,一定需要達(dá)到三個(gè)方面的要求:安全,高效,經(jīng)濟(jì)。

安全指的是必須有全方位的安全考量,要包含運(yùn)行方面的功能安全、預(yù)期功能安全以及網(wǎng)絡(luò)信息安全,從而提供真正安全的體驗(yàn)。

比如,車(chē)輛如何進(jìn)入最小風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài),如何處理出現(xiàn)的各種問(wèn)題。從技術(shù)角度來(lái)講,自動(dòng)駕駛方案需要在融合后形成冗余的世界模型,并且需要具有一套安全的駕駛規(guī)則。而非為了確保安全,讓車(chē)的速度降到非常慢的程度,用戶(hù)很難喜歡這種方案。

其次是高效,自動(dòng)駕駛方案不僅需要能夠高效地開(kāi)發(fā)和應(yīng)用,同時(shí)還需要能為用戶(hù)提供高效的使用體驗(yàn),能在日常使用中為用戶(hù)解決出行中的難題和痛點(diǎn)。這樣的方案才真正有用。

第三是成本。無(wú)論硬件還是軟件,成本都是無(wú)法忽視的要素,功能所耗費(fèi)的成本需要與為客戶(hù)創(chuàng)造的價(jià)值相匹配。因?yàn)槲锍档姆桨覆艜?huì)受歡迎,才能形成規(guī)模化的應(yīng)用。

兼顧這三點(diǎn)的方案,才是可量產(chǎn)的自動(dòng)駕駛駕駛解決方案。而我們的方案,也正是基于這些考慮完成的開(kāi)發(fā)。

在安全方面,我們有著全面深入的設(shè)計(jì)考量。一般來(lái)說(shuō),自動(dòng)駕駛的應(yīng)用場(chǎng)景發(fā)生變化,系統(tǒng)的性能也通常會(huì)有一些影響,如果是在開(kāi)發(fā)完成后根據(jù)應(yīng)用的場(chǎng)景再去補(bǔ)充安全架構(gòu)和模塊,安全方面可能會(huì)存在問(wèn)題。

所以我們的做法并不是先把功能開(kāi)發(fā)完,然后再回過(guò)頭去想哪一塊不安全,再去加一些安全模塊。而是從設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā),到功能實(shí)現(xiàn)、測(cè)試,其中的每一個(gè)環(huán)節(jié)都把安全放在第一的位置。

同時(shí),為了保障在部分傳感器失效的情況下,系統(tǒng)依舊能夠去應(yīng)對(duì)出現(xiàn)的問(wèn)題,我們提出了三層感知融合,進(jìn)行同一傳感器內(nèi)、不同傳感器之間以及世界模型構(gòu)建的融合。

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比如在攝像頭內(nèi)部,車(chē)道線(xiàn)可以基于深度學(xué)習(xí)算法和傳統(tǒng)的算法來(lái)分別完成;而在不同傳感器之間,比如前視的兩個(gè)攝像頭,可以通過(guò)雙目檢測(cè)來(lái)進(jìn)行測(cè)距,也可以通過(guò)雙目檢測(cè)可行駛區(qū)域是否有立體的東西,來(lái)判斷是否為平面。

另外,因?yàn)槠?chē)存在于真實(shí)的物理世界,所以我們還會(huì)進(jìn)行模型層面的校驗(yàn),基于這些融合的信息會(huì)構(gòu)建一個(gè)冗余的世界模型。

這個(gè)世界模型是對(duì)周?chē)澜绲睦斫猓ㄓ徐o態(tài)障礙物、動(dòng)態(tài)障礙物、動(dòng)態(tài)障礙物的行為預(yù)測(cè)、交通規(guī)則的理解、自身狀態(tài)的定位。在世界模型里,除了會(huì)預(yù)測(cè)一些處于動(dòng)態(tài)的物體外,比如行駛中的車(chē)下一步會(huì)怎么行駛,我們還會(huì)預(yù)測(cè)一些暫時(shí)處于靜態(tài)的物體,比如行人站在十字路口的時(shí)候,通過(guò)他的身體語(yǔ)言去判斷其是否看到了本車(chē),是不是有穿過(guò)馬路的意圖。

而在高效方面,我們的方案可以做到感知更全、識(shí)別更準(zhǔn)、反應(yīng)更快。

以泊車(chē)時(shí)的停車(chē)位檢測(cè)為例。全國(guó)各地有各種各樣的停車(chē)位,在實(shí)際使用中,市面上絕大部分泊車(chē)方案的車(chē)位檢測(cè)成功率不到50%,而我們基于視覺(jué)停車(chē)位檢測(cè)的成功率能達(dá)到90%以上。

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我們對(duì)方案的要求不僅是車(chē)不發(fā)生碰撞,還有更重要的一點(diǎn)是,我們希望自動(dòng)駕駛車(chē)能符合用戶(hù)的使用期望,就像真人駕駛一樣。這其中,對(duì)未來(lái)時(shí)間一定窗口內(nèi)場(chǎng)景變化的預(yù)測(cè)非常重要。

通常情況下,系統(tǒng)中會(huì)有很多模塊運(yùn)行,但是很難保證每一個(gè)模塊在任何情況下都能正常運(yùn)行。如果出現(xiàn)硬件失效或是感知受限等情況,比如攝像頭被遮擋,功能還能否安全地運(yùn)行呢?答案是可以,因?yàn)槲覀儗?duì)系統(tǒng)有安全的冗余考量,配備了冗余傳感器、緊急操作模塊、備份系統(tǒng)。

此前我們?cè)鴱?qiáng)調(diào),自動(dòng)駕駛由從場(chǎng)景所驅(qū)動(dòng),設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、功能實(shí)現(xiàn)、測(cè)試、商業(yè)化運(yùn)用也都如此。所以,我們自己總結(jié)了一套比當(dāng)前市面上更健全的測(cè)試體系,針對(duì)L3及以上級(jí)別的自動(dòng)駕駛進(jìn)行測(cè)試評(píng)價(jià)。其中,最重要的一點(diǎn)就是可量化的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)。

我們對(duì)開(kāi)發(fā)的功能,在不同情況下進(jìn)行了測(cè)試和評(píng)分,根據(jù)我們自己的標(biāo)準(zhǔn),方案達(dá)到了良好水平,而根據(jù)行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn),我們方案能達(dá)到優(yōu)秀水平。

基于車(chē)端和智慧道路的融合

紐勱科技主要做的是L3/L4級(jí)別自動(dòng)駕駛,L2+的方案為降級(jí)使用。我們自主開(kāi)發(fā)了自動(dòng)駕駛所需的全套上層應(yīng)用軟件和算法,包括配備了基礎(chǔ)通信庫(kù)、高性能計(jì)算庫(kù)、深度學(xué)習(xí)加速庫(kù)的自動(dòng)駕駛專(zhuān)用平臺(tái)MaxOS,這也是我們自己開(kāi)發(fā)的,所以我們的方案拓展性強(qiáng),很容易移植到不同平臺(tái)上,進(jìn)行各種定制化的開(kāi)發(fā)。

此外,我們的方案不依賴(lài)于高精地圖和激光雷達(dá)。車(chē)本身具有足夠的智能,高精地圖可以加入其中作為補(bǔ)充,感知以視覺(jué)感知為主,不依賴(lài)于激光雷達(dá)。方案可以實(shí)現(xiàn)低成本高性能定位,定位精度達(dá)到厘米級(jí)。

紐勱科技CEO徐雷:自動(dòng)駕駛量產(chǎn)方案必須安全、高效和經(jīng)濟(jì)

在車(chē)端實(shí)現(xiàn)這些智能功能后,再通過(guò)智能汽車(chē)、智能交通、智慧城市的深度融合,就能實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜場(chǎng)景下的自動(dòng)駕駛,進(jìn)行Robotaxi等更高級(jí)別自動(dòng)駕駛的應(yīng)用。目前,我們正在和一些合作伙伴進(jìn)行這方面的測(cè)試和落地。

比如,在上海臨港地區(qū),我們已經(jīng)啟動(dòng)基于融合一體化方案的Robotaxi項(xiàng)目,目前正在分階段地進(jìn)行落地,逐步擴(kuò)大車(chē)隊(duì)規(guī)模和運(yùn)營(yíng)范圍。現(xiàn)在第一階段的工作已經(jīng)完成。

在先期的驗(yàn)證測(cè)試中,我們的純視覺(jué)Robotaxi方案能夠應(yīng)對(duì)真實(shí)開(kāi)放道路中出現(xiàn)的多種難點(diǎn)。

包括復(fù)雜場(chǎng)景下的行人和非機(jī)動(dòng)車(chē)檢測(cè)和行為預(yù)測(cè),遠(yuǎn)距離紅綠燈、異形紅綠燈的檢測(cè),磨損或不規(guī)則車(chē)道線(xiàn)情況的應(yīng)對(duì),實(shí)現(xiàn)十字路口調(diào)頭及復(fù)雜車(chē)流變道等功能,等等。這套方案并不是專(zhuān)門(mén)為該項(xiàng)目定制的方案,而是一套真正可以快速進(jìn)行部署的量產(chǎn)化方案。未來(lái),我們還會(huì)在其他地方進(jìn)行落地。

總而言之,我們的自動(dòng)駕駛落地之路就是:開(kāi)發(fā)可量產(chǎn)的全棧方案,通過(guò)前裝提供高速代駕、擁堵跟車(chē)、自主泊車(chē)等高級(jí)別的自動(dòng)駕駛功能;同時(shí),我們將車(chē)輛與智慧道路和城市進(jìn)行深度融合,打造無(wú)人駕駛出租車(chē)。

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