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Waymo 設計主管 YooJung Ahn 公布:第五代自動駕駛平臺技術細節

本文作者:利榮 2020-04-10 09:23
導語:一輛自動駕駛平臺能塞進多少傳感器?

Waymo 設計主管 YooJung Ahn 公布:第五代自動駕駛平臺技術細節

雷鋒網按,近日,Waymo 在 Youtube 上發了一段視頻專門介紹“Waymo Driver”——自動駕駛巨頭的第五代無人車平臺。

視頻主講人是 Waymo 設計主管 YooJung Ahn,這位一手打造了“螢火蟲”自動駕駛汽車的女設計師給我們分享了新平臺的基本設計理念。

總結來說,這個名為“內部洞見”的視頻重要內容如下:

  • Waymo 已累計完成 2000 萬英里(3200 萬千米)路測,仿真里程更是超過 100 億英里(160 億千米),測試地覆蓋美國 25 個城市;

  • 傳感器擁有 360 度視野,最遠探測距離可達 500 米(準確來講,Waymo 的 雷達探測距離是 300 米,而新的視覺系統則能看到 500 米之外);

  • Waymo Driver 未來的四大使用場景:打車服務、卡車運輸、貨物遞送與私人乘用車;

  • 四大設計原則:簡潔、誠實、平易近人、令人愉悅;

  • 整個平臺整合了 29 顆攝像頭,同時為傳感器配備清潔和加熱系統;

  • 傳感器還在超過 50℃ 的死亡谷進行了耐久性測試;

  • 傳感器滿足各項嚴格的車用標準;

  • 該平臺為大規模量產而生;

  • 可適配不同的車輛平臺;

  • 車頂配備了 LED 屏幕,方便與等車的乘客溝通。

是不是覺得這些視頻中的“高光時刻”不夠重磅?

很正常,這就是 Waymo 的風格,它們對于許多細節性技術問題還是挺神秘的。

Ahn 講起第五代平臺來也有些語焉不詳。舉例來說,Waymo 自研的激光雷達、攝像頭、雷達和計算機規格,她都不愿說的太細,而對外界來說這些才是價值連城的關鍵信息。

就拿 Waymo Driver 擁有的算力來說,眼下沒人知道 Waymo 到底用了什么處理架構。就連 Strategy Analytics 車載電子服務部門主管 Ian Riches 都對此一頭霧水。

一些行業觀察者猜測,除了谷歌自家基于 TensorFlow 的加速器,Waymo 在 CPU、GPU 和 FPGA 的組合上可能玩了混搭(比如用 CPU 用英特爾的,GPU 用英偉達的)。

當然,Waymo 也可能通過自己的定制芯片吃掉了一部分計算任務,為更重要的工作省下更多算力。

在視頻中,關于 Waymo 的計算引擎 Ahn 只透露了兩點:

1. 它是 Waymo 自行開發的;
2. Waymo 成功縮減了計算引擎的體積,為后備箱騰出不少空間,不過依然實現了算力的提升。

一臺無人車到底能塞下多少傳感器?

對行業觀察者來說,Waymo 第五代平臺最可怕的就是其傳感器的裝備量,它不但整合了 29 顆攝像頭,還有升級版的激光雷達和雷達等。

Waymo 設計主管 YooJung Ahn 公布:第五代自動駕駛平臺技術細節

Yole Développement 最近在名為《2020 年無人車傳感器》的一篇報道中指出,“自動駕駛汽車對傳感器成本和長期可靠性不太感冒,而這兩點是傳統汽車制造商的命門。不過,傳感器的可用性、性能和可維護性自動駕駛廠商則非??粗?/strong>。

如果成本可以忽略不計,那么什么才是真正利害攸關的呢?

在 Yole 看來答案是后端算力的限制,未來這一問題可能會阻礙系統設計師繼續為車輛增加傳感器。

那么,自動駕駛平臺攝像頭裝備量的上限到底在哪?

Yole 首席分析師 Pierre Cambou 認為,“傳感器數據流的增長最終會被后端算力所限,我們可能真的會觸及那個天花板,讓系統設計師們不得不捆住手腳?!?/p>

Cambou 對增加的數據流和處理新增數據所需算力間的關系進行了研究,他表示:“自動駕駛汽車數據流的增長已經受到嚴重限制?!?/p>

鑒于計算能力整體是呈對數增長的(先快后慢),因此 Cambou 也坦言稱,自己的結論是個“可怕的發現”。

與硅谷許多處理器工程師不愿承認摩爾定律即將作古的情況不同,Cambou 認為自動駕駛汽車的算力困境與傳感器數據流有關。他預計自動駕駛汽車的算力終將到達上限,其結果就是自動駕駛行業需要“一種新的范式”。

Waymo 設計主管 YooJung Ahn 公布:第五代自動駕駛平臺技術細節

Cambou 指出,要想避免“數據流與算力”僵局,方法之一是開始尋求數據質量的改善。

他表示,自動駕駛行業需要各種性能更好的傳感器。當然,除了部署更好的雷達外,還需要諸如熱像儀(Waymo還沒有,但分析師認為它們后續會配備)之類的裝備對于“在數據預算內提高數據質量”也是必要的。

Cambou 提到,像 Prophesee 這樣使用“基于事件攝像頭”的公司有望解決算力有限的問題?!吧窠浶螒B是受生物啟發的‘傳感’和‘計算’。通過兩者的結合,就可以提供第三種計算方式?!盋ambou 補充道。

Waymo 的自研傳感器

有的人可能會說,29 個攝像頭是不是有點多了?Waymo 可不這么看,它們還專門用了多種方式來整合傳感器數據去提升數據質量呢。

1. Waymo 的激光雷達

據 Ahn 介紹,“Waymo 的全新激光雷達家族能在更廣的范圍內實現更高的分辨率。作為 Waymo Driver 平臺中最強大的傳感器,我們的激光雷達能繪制出一幅足夠精準的周邊環境圖景。即使是毫無照明條件的夜晚,也能看的清清楚楚?!?/p>

關于安在車輛頂部的那臺激光雷達,她則介紹稱,“它能看到 300 米外,而且擁有 360 度視角?!迸c此同時,安裝在車輛四周的雷達則能覆蓋更廣的視場,探測起車輛附近的物體更加得心應手。

2. Waymo 的視覺系統

Ahn 指出,新的視覺系統讓 Waymo Driver 能獲得更清晰的圖像與更廣的視角,29 個攝像頭在視覺上覆蓋車輛周邊更是不在話下。此外,攝像頭還有清潔與加熱系統支持,能在各種天氣條件下釋放最佳性能。

Ahn 還介紹稱,新的遠程攝像頭與 360 度視覺系統“能比之前看的更遠,以識別更加重要的細節信息,比如 500 米外的停止標識。此外,新的周邊視覺系統搭配車輛四周的雷達讓 Waymo Driver 能實時監控車輛附近的物體?!?/p>

Waymo Driver 的周邊視覺系統還能大大減少停著的車或大型車輛帶來的盲區?!斑@些新攝像頭讓我們能掌握周邊物體的動向,以更好地做出決策?!盇hn 解釋道?!安煌愋蛿z像頭相結合換來的有價值信息,也能方便我們盡早做出反應?!?/p>

Waymo 設計主管 YooJung Ahn 公布:第五代自動駕駛平臺技術細節

3. Waymo 的雷達

Ahn 認為,Waymo 的新款高清圖像雷達占據了車輛周邊 6 個有利位置。它們能“同時追蹤靜態和動態目標,在更遠的距離外發現小型目標并分辨出那些擁擠在一起的目標?!?/p>

她還強調稱,“雷達是激光雷達和攝像頭的補充,它們在各種惡劣天氣下簡直是神器?!?/p>

激光雷達、攝像頭、雷達和 AI 計算平臺都“刷到”頂級后,Waymo 就為自家自動駕駛汽車構筑了一個完美的 3D 世界。

當然,硬件配齊了,也不能忽略軟件,它也是決定 Waymo Driver 成功與否的關鍵環節。不過,在視頻中 Ahn 對這個問題一帶而過。

“在軟件端,我們自動駕駛汽車的大腦將吞吐傳感器采集到的信息以回答 4 個關鍵問題,即我在哪?我周邊有什么?下一步會發生什么?以及我該作何反應?只有軟硬件協同合作,才能讓車輛理解周邊環境,實現安全行駛的目標?!崩卒h網(公眾號:雷鋒網) 雷鋒網

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