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对话智行者CTO王肖:高速自动驾驶车“星骥”的落地之路

作者:于胜越
2018/09/17 17:22

对话智行者CTO王肖:高速自动驾驶车“星骥”的落地之路

和秋名山并驾齐驱的“通天大道”天门山盘山公路,因其10.77公里,高差 1300多米,99道弯,180度急弯,左为山体,右为万丈悬崖,成为司机们的忌惮之地。近日,这条“通天大道"上,出现了一辆智行者“星骥”无人车。

近期智行者参加CCTV《机智过人》节目,其自主研发的无人驾驶车“星骥”在极端天气下首次挑战天门山的极端路况,并成功完成自动避障、弯道会车、穿越隧道三道关卡。谈起“星骥”无人车挑战天门山一事,智行者科技CTO王肖的声音明显提升了一节,“这比想象中难多了,应该是世界首例。”

在参加过众多无人车赛事的智行者眼中,以往的传统赛事较天门山挑战实属“小儿科”。因存在既定环境,既定规则,前者更像是“应试教育”。而天门山充满诸多不确定因素,雨雾的极端天气,伸手不见五指的隧道,弯道会车时充满变数的司机等。

人们在关注“星骥”无人车完成挑战时,更想了解的是“星骥”无人车在应对关卡时的技术实现,雷锋网新智驾近日与智行者科技CTO王肖进行了对话,了解了“星骥”无人车背后的秘密,及智行者自动驾驶更多的技术成果及商业规划。

“星骥”天门山挑战背后的秘密

作为第一个吃螃蟹的企业,智行者此前未测试过相似路径,“星骥”无人车需要在规定48小时内完成前期环境测试及挑战。王肖提到,挑战前的前期耗费了近一天的时间。由于山路环境复杂,树木山体遮挡严重,智行者需提前测试天门山GPS信号,并使用测绘车采集道路信息,绘制天门山高精度地图。在面临大雾、GPS信号弱,测试车失效的地方重新设计一套临时性算法。

王肖解释道,不同于城市结构化道路,充满变数、崎岖复杂的道路环境使得“星骥”在自动驾驶感知、定位及控制方面面临极大挑战。

在感知方面,相对于城市平直道路,崎岖山路中坡道起伏影响着多种传感器的空间协同标定。“星骥”基于FPGA方案开发的传感器融合单元,对传感器数据进行实时的空间标定及时间同步,保证在高频变化的车辆姿态下,道路数据能够得到及时准确的收集处理,避免多传感器融合而产生“鬼影现象”。

另外,雨雾、黑暗隧道环境造成激光及摄像头传感器失效。“星骥”采用摄像头、激光雷达及毫米波雷达的多传感器融合技术。其中,毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强,在雨雾、隧道环境中起到识别作用。

对话智行者CTO王肖:高速自动驾驶车“星骥”的落地之路

*“星骥”一代无人驾驶测试车

对话智行者CTO王肖:高速自动驾驶车“星骥”的落地之路

*“星骥”二代无人驾驶测试车

王肖介绍到,挑战赛中亮相的是面向高级别自动驾驶的“星骥”二代无人驾驶测试车,其车顶采用了Velodyne 32线+16线的激光雷达产品,用于识别车道线、道路标识等。较“星骥”一代的64线激光雷达产品相比,此方案的优势在于成本更低、盲区更少。

在定位方面,山路树木遮挡、数百米浓雾隧道造成GPS信号减弱、自动驾驶汽车定位难度加大,依据卫星、激光及车道线进行车辆定位已是枉然。为克服定位问题,“星骥”提升了组合导航航迹推算能力,采用惯性导航定位,这也是车辆在长达数百米的浓雾隧道中完成定位的关键方案。

崎岖山路对自动驾驶控制算法也提出了挑战。王肖提到,天门山坡道起伏,99道弯,180度急弯,一侧万丈悬崖一侧坚石绝壁环境下,这种情况绝不允许失败,“星骥”完成稳定行驶、精确横纵向控制的案例尚属国内首例。

在180度急弯会车场景中,大巴车已抢占部分“星骥”车道,“星骥”在数百毫秒内完成及时避障、路径规划及精确控制依赖的是智行者AVOS2.0自动驾驶操作系统。系统能够根据场景及任务需要快速进行学习及适配。

高速乘用车“星骥”自动驾驶技术方案

“星骥”作为智行者高速自动驾驶乘用车项目,瞄准的是L3及以上级别的量产自动驾驶产品,已拥有完整的软硬件整体解决方案。整体架构分为感知、决策及控制三大模块,三大模块如同人的眼睛、大脑及手脚,协同进行驾驶。其核心研发为基于车规级计算单元的自动驾驶大脑。王肖也对“星骥”的软硬件整体解决方案进行了详解:

资源整合,做自动驾驶领域中的Tier 1

目前博世、德尔福等国际一线Tier 1的首要目标为奔驰、宝马等一线主机厂,助其实现L3及以上的自动驾驶功能,针对中国主机厂,至少会延迟3-5年,甚至更长时间。但对国内主机厂而言,均有自研L3及以上功能的诉求。对于L3及以上自动驾驶,自动驾驶大脑既关系数据安全,又关乎车辆行为安全。正如芯片级操作系统一样,自动驾驶大脑必须由中国公司来掌控。在这种背景下,催生出自动驾驶供应商公司。

雷锋网新智驾了解到,区别于市场上的全栈式自动驾驶企业,智行者不以深度学习、高精度地图及芯片等为卖点,而是专注自动驾驶大脑开发及整体方案集成。王肖提到,全栈开发公司的确能快速做出一个特定路段Demo进行演示,但智行者更倾向于产品思路,希望整合行业内优秀资源来共同发展。在感知及控制两个模块上,“星骥”已同多家国内外头部供应商建立合作关系:

对于L2.5-L3级别自动驾驶车辆来说,成本非常敏感。在主机厂指定合理功能和使用场景下(ODD),智行者整套解决方案争取控制在1万人民币,包括传感器及计算单元整套解决方案。

智行者将自己定位于自动驾驶领域中的Tier 1。例如德尔福,作为一级汽车供应商,德尔福使用Mobileye视觉产品,以及其他厂商的执行器,集成ADAS解决方案,提供给一线整车厂。

在ADAS领域,博世之所以能够成为头部供应商,并非其视觉和执行器的单项功能是世界第一,而是能够提供整套解决方案及核心域控制器。这也是智行者从自动驾驶大脑切入的基本逻辑和合理性。在王肖看来,全栈式自动驾驶开发仅适用于前期演示,难以实现量产化、产品化落地,任何公司都不能做到传感器、芯片、高精度地图面面俱到。再者,集成国内外先进供应商产品,最终能够形成更高水平的自动驾驶。

硬件计算平台

不同于常规自动驾驶研发采用工控机或Nvidia  TX或PX系列方案,“星骥”瞄准量产级乘用车辆,车规级计算芯片必不可少。

目前,智行者已拥有自主研发的AVCU整车控制器,通过各个端口集成连接传感器系统、决策系统、执行系统,并兼容地平线、Mobileye多种接口。同整体架构中感知、决策及控制三大模块相对应,星骥计算平台AVCU(Autonomous Vehicle Control Unit)包括传感器融合单元、“大脑”单元及控制单元三个部分。

三个部分分别采用FPGA+CPU/GPU+MCU模式进行设计实现,在传感器融合单元采用FPGA方案,进行传感器数据空间标定及时间同步,同时进行数据融合,能够极大提高数据感知实时性,保证高速行车安全。

对话智行者CTO王肖:高速自动驾驶车“星骥”的落地之路

*“星骥”AVCU整车控制器

对于自主研发AVCU整车控制器,王肖解释到,根据自身软件方案来定制硬件方案,适合产品方向,能够有效降低成本,并且满足车规级要求。自动驾驶技术特点同传统ADAS及PC端有很大区别。同工业计算机(IPC)和英伟达的PX, Xavier芯片或集成解决方案比,后者在价格、功耗及车规级方面均难以满足要求,且对于自身软件方案来说并非最优解。

成本方面,面向L3量产项目,AVCU的成本须控制在5000人民币左右。而影响成本最重要是具体数量,几万台和几十万台对于AVCU的价格影响很大。

AVOS2.0操作系统

相对于1.0系统,AVOS2.0系统强化了面向产品的应用研发。

在感知部分,能够自定义传感器数量、安装位置及品牌,提高扩展性。基于FPGA的算法平台使得2.0的实时性和数据质量高于1.0的CPU实现效果;决策部分,2.0在行为决策及运动规划两大模块上进行了改进。

行为决策情景模板、行为语言及行为树的三大开发流程模式,该模式将所有驾驶行为、场景及接口进行规范化,摒弃“用户一句话,代码重头来”的传统开发模式。并通过自研AVVS开发套件工具,可以使得用户能够像Simulink一样通过及其简单操作来实现自定义自动驾驶功能。

运动规划部分重点改进了高速情况下车辆动力学模型,特别是在精确控制要求。上述挑战赛中180度急弯会车场景中,“星骥”的精确控制能力正源于此。

智行者自动驾驶商业模式:低速、高速,两条腿走路

自诞生之初,智行者就选择两条腿走路的商业模式——低速自动驾驶车“蜗”系列+高速自动驾驶车“星骥。即首先落地安全性更高的低速车,逐步推出技术难度更高的高速车。

雷锋网新智驾了解到,当前无人扫地车(蜗小白)、无人物流车(蜗必达)及无人园区车(蜗来了)相继落地。智行者被称为“产品落地最快的无人驾驶创业公司”,其低速车产品已经陆续成型。今年11月份,智行者首批“蜗”系列量产产品也将正式下线。

而内部孕育研发多年的高速乘用车——“星骥”在近期天门山挑战赛首次对外公示。王肖也向新智驾透露了智行者未来的高速自动驾驶乘用车计划,即“星骥”无人车的落地量产方案。

智行者内部将公司战略总结为“有里子,有面子”,既要脚踏实地,也要仰望星空。

有里子即依托低速车快速实现落地,来保证充足的现金流,支持技术研发、人才引进。同时,成型技术、落地化产品也能吸引国内外一线供应商。智行者目前已同国外头部激光雷达公司Velodyne、国内芯片供应商地平线达成合作。

有面子即仰望星空。虽然高级别自动驾驶汽车量产依旧很遥远,但基于低速车量产产品吸引供应商资源,提高自动驾驶水平,并不断积累高速自动驾驶技术经验的路径依旧要走。

资本的寒冬已经来临,自动驾驶行业不能再单纯以先进技术研发为驱动,而是要综合考虑场景、落地及产品。王肖表示,以产品为导向,加强先进性研发、工程转化及质量测试等将是智行者近两年重点加强的方向。

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