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智加科技自動(dòng)駕駛重卡量產(chǎn)之路：技術(shù)架構(gòu)的挑戰(zhàn)

2020-02-06 12:53:36·  來源：DataFunTalk  作者：韓坪良  
　
分享嘉賓：韓坪良 智加科技 技術(shù)專家文章整理：Hoh Xil內(nèi)容來源：DataFunTalk出品平臺(tái)：智加科技、DataFun導(dǎo)讀：頭部自動(dòng)駕駛公司已經(jīng)從Demo階段開始邁入了量產(chǎn)
 
分享嘉賓：韓坪良 智加科技 技術(shù)專家
文章整理：Hoh Xil
內(nèi)容來源：DataFunTalk
出品平臺(tái)：智加科技、DataFun
 
導(dǎo)讀： 頭部自動(dòng)駕駛公司已經(jīng)從Demo階段開始邁入了量產(chǎn)階段，在自動(dòng)駕駛重型卡車的量產(chǎn)之路上，對(duì)車載的軟件系統(tǒng)和硬件平臺(tái)都提出很高的要求。如何在受限的資源平臺(tái)上，不斷提高算法和模型的精準(zhǔn)度，不斷優(yōu)化系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)。本次分享的主要內(nèi)容包括：
  • 自動(dòng)駕駛概述
  • 車載硬件和軟件架構(gòu)
  • 數(shù)據(jù)和模型平臺(tái)
  • 量產(chǎn)挑戰(zhàn)
01. 自動(dòng)駕駛概述
關(guān)于自動(dòng)駕駛的分級(jí)，可以參考博世的這張圖，里面介紹的比較通俗易懂。它將自動(dòng)駕駛劃分為6個(gè)階段：L0~L5，L0就是人類手動(dòng)駕駛；L1是“脫腳”，比如定速巡航，可以輔助駕駛；L2是“脫手”，除了脫腳之外還可以脫手，實(shí)現(xiàn)部分自動(dòng)駕駛；L3是“脫眼”，眼睛可以不關(guān)注路面，可以在車中玩手機(jī)；L4是“脫腦”，可以不用考慮駕駛這件事兒，可以坐在主駕，也可以坐在副駕，這是在限定場(chǎng)景下完成的；L5就是“無人駕駛”，沒有方向盤和油門剎車等，在任何場(chǎng)景下都可以進(jìn)行自動(dòng)駕駛。智加科技做的是L4級(jí)及以上的自動(dòng)駕駛重卡。
02. 車載硬件和軟件架構(gòu)
首先看下自動(dòng)駕駛重卡的外觀：
我們可以看到“大個(gè)子”頭頂上安裝了大量的傳感器：激光雷達(dá)、攝像頭、定位傳感器、毫米波雷達(dá)等自動(dòng)駕駛會(huì)用到的傳感器。
1. 車載硬件架構(gòu)
車載硬件架構(gòu)，如上圖，中間ADU為計(jì)算平臺(tái)，它是一個(gè)異構(gòu)的平臺(tái)，除了大家所熟知的CPU，還有針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法的運(yùn)算單元，可以是GPU/FPGA/ASIC等。在ADU左邊的就是剛剛看到的各種傳感器設(shè)備，以及TBOX網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)備等，還有OBU V2X車載計(jì)算單元，可以獲得一些傳感器無法看到的道路狀況。ADU的右邊為CAN總線，它的右邊鏈接了各種各樣的線控執(zhí)行設(shè)備，ADU通過CAN總線和這些線性執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行交互。這就是常見的車載硬件架構(gòu)。
2. 車載軟件架構(gòu)
剛剛講到的各種傳感器在軟件系統(tǒng)中對(duì)應(yīng)的是driver，也就是各種傳感器驅(qū)動(dòng)，將傳感器得到的數(shù)據(jù)分別注入感知模塊以及定位模塊，感知模塊通常會(huì)做信號(hào)燈、車道線、障礙物的識(shí)別，然后感知模塊和定位模塊的輸出會(huì)注入決策模塊，決策模塊規(guī)劃出軌跡之后由控制模塊來執(zhí)行，生成油門踏板、剎車踏板以及方向盤轉(zhuǎn)角的指令，通過DBW線控模塊和車輛進(jìn)行交互。除此之外軟件系統(tǒng)還包括Watchdog監(jiān)控車輛狀態(tài)的模塊，以及Recorder數(shù)據(jù)記錄模塊。
03. 數(shù)據(jù)和模型平臺(tái)
首先通過傳感器會(huì)收集到很多數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)會(huì)上傳到云端，上傳到云端之后一方面對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理之后存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中，通過數(shù)據(jù)庫會(huì)做一些分析生成報(bào)表；另外一方面這些數(shù)據(jù)會(huì)流向數(shù)據(jù)倉庫，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和提取，提取一些有用的片段，這些片段也會(huì)有兩個(gè)去處，一個(gè)是仿真平臺(tái)，仿真平臺(tái)根據(jù)每天采集到的新的數(shù)據(jù)或者特殊的場(chǎng)景進(jìn)行仿真訓(xùn)練，另一個(gè)是進(jìn)入到training data，通過更新的數(shù)據(jù)對(duì)原有模型進(jìn)行迭代。
04. 量產(chǎn)挑戰(zhàn)
1. 產(chǎn)品
因?yàn)槲覀円龅氖荓4的自動(dòng)駕駛重卡產(chǎn)品，那么如何定義這樣的一個(gè)產(chǎn)品？我們知道L4是限定場(chǎng)景下的自動(dòng)駕駛，那么我們要限定哪些場(chǎng)景呢？比較典型的場(chǎng)景有：港口、干線物流、物流倉。比如要定義L4的自動(dòng)駕駛重卡，就需要認(rèn)真的考慮合適的場(chǎng)景，對(duì)場(chǎng)景的選擇決定了車輛的功能，進(jìn)而決定了硬件的選型以及軟件功能的選擇。
在做L4的自動(dòng)駕駛重卡時(shí)，還會(huì)遇到設(shè)計(jì)上的挑戰(zhàn)。左圖為一輛后改裝的自動(dòng)駕駛眾重卡，這種做實(shí)驗(yàn)還可以，但是它是無法賣給客戶的，首先法規(guī)規(guī)定不能在車輛上做后改裝，也不能在車頂上裝各種的傳感器。那么如何做一個(gè)如右圖一樣的前裝產(chǎn)品呢？我們不但要考慮法律法規(guī)，還要考慮自動(dòng)駕駛本身的功能需求。這個(gè)方面，需要通過和主機(jī)廠緊密的合作，來解決這個(gè)問題。
2. 功能和性能
硬件方面的挑戰(zhàn)：
計(jì)算平臺(tái)：
最開始大家一般都會(huì)用到工控機(jī)，一是因?yàn)樗乃懔Ρ容^強(qiáng)，二是它是X86的架構(gòu)，軟件可以很輕松的在工控機(jī)上運(yùn)行。但是由于工控機(jī)的功耗和體積比較大，且只是工業(yè)級(jí)的封裝，達(dá)不到車規(guī)級(jí)的要求，所以無法應(yīng)用到量產(chǎn)平臺(tái)上。我們?cè)撊绾芜x擇呢？我們可以看看目前業(yè)界的一些做法，如Audi（集成了GPU、FPGA、ASIC等）、Tesla（FSD，有2個(gè)針對(duì)AI的計(jì)算芯片，計(jì)算性能強(qiáng)勁）、Nvidia（區(qū)別于前兩個(gè)私有化定制的芯片，英偉達(dá)的芯片在市面上可以買到）。
激光雷達(dá)：
雖然有些公司認(rèn)為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛是不需要激光雷達(dá)的，但是目前大部分的自動(dòng)駕駛公司都采用了激光雷達(dá)的方案。如果你選用了激光雷達(dá)的方案，那么不可避免的會(huì)遇到：
① 成本上的挑戰(zhàn)
② 車規(guī)，符合車規(guī)并且能夠量產(chǎn)的激光雷達(dá)非常少，目前唯一符合車規(guī)能夠量產(chǎn)的是Valeo SCALA(4線)。
高精地圖：
① 覆蓋、更新：如果依賴高精地圖定位，不可避免的會(huì)遇到兩個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)，一個(gè)是高精地圖的覆蓋程度，一個(gè)是實(shí)時(shí)更新的挑戰(zhàn)。
② 法規(guī)限制：目前在國內(nèi)還不可以合法的使用自動(dòng)駕駛高精地圖，如果量產(chǎn)的話，需要有一種不依賴于高精地圖的定位方案。這方面我們有很好的技術(shù)積累。

高精定位：
目前很多公司采用的是RTK的定位方案，但是RTK也會(huì)遇到類似的問題：
① 覆蓋范圍：如右圖，這是千尋網(wǎng)上的RTK覆蓋示意圖，目前并不是所有的地方都有高精度定位的覆蓋。
② 成本：高精定位設(shè)備的成本本身就很高。
 
模型精度方面的挑戰(zhàn)：
比如現(xiàn)有的算法針對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集能達(dá)到99%的精確度，但是對(duì)車進(jìn)行大量的路測(cè)實(shí)驗(yàn)時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)，面對(duì)各種長(zhǎng)尾的路況，模型的精度會(huì)下降。那么如何保障模型維持一個(gè)比較高的精確度呢？在量產(chǎn)的過程中，需要大量的收集數(shù)據(jù)，大量的進(jìn)行路測(cè)來檢驗(yàn)、改進(jìn)模型，這時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)收集的數(shù)據(jù)越來越多，越來越多的切片，越來越多的標(biāo)注任務(wù)，雖然可以通過自動(dòng)化的方式進(jìn)行標(biāo)注，但是目前還是需要人工的介入。有了越來越多的數(shù)據(jù)就會(huì)有越來越多的training job，就需要越來越多的計(jì)算資源，最后還需要構(gòu)建合理的渠道，把改進(jìn)的模型通過某種方式（如OTA）升級(jí)到車上。所以我們需要一個(gè)很好的Pipeline來保證可以持續(xù)的對(duì)模型進(jìn)行迭代。這個(gè)方面，需要依賴一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)和模型訓(xùn)練的平臺(tái)來支撐。
系統(tǒng)性能和穩(wěn)定性：
 
這里簡(jiǎn)單提兩點(diǎn)：
① 中間件：很多公司一開始采用的是ROS，但是ROS本身有性能和穩(wěn)定性等一些問題。如果量產(chǎn)的話，就需要一款穩(wěn)定且高性能的中間件。應(yīng)對(duì)辦法，一是參考同類產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)，二是自研相應(yīng)的中間件。這個(gè)方面，我們也已經(jīng)有了很好的技術(shù)積累和成熟的方案。
② OS(操作系統(tǒng))：最開始如果用ROS，都會(huì)搭配Ubuntu來用，這是可以做一些簡(jiǎn)單的演示和Demo。如果量產(chǎn)的話，就需要一個(gè)可靠的實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)，這個(gè)選擇也比較多，大家可以自行探索。
3. 安全
在做自動(dòng)駕駛量產(chǎn)的過程中，首先要有的概念，就是如何證明系統(tǒng)是安全的以及如何保證系統(tǒng)是安全。
如何證明：
① 里程測(cè)試：一個(gè)被廣泛采用的方式，自動(dòng)駕駛事故概率＜人類事故概率
② 其他思路：AB測(cè)試、政府部門的全面驗(yàn)收、第三方介入、參考飛機(jī)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的驗(yàn)證。
如何保證：
① 標(biāo)準(zhǔn)：
可以參考各種標(biāo)準(zhǔn)，最為廣泛討論使用的標(biāo)準(zhǔn)是ISO 26262，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)涵蓋了從產(chǎn)品定義，到軟硬件開發(fā)、測(cè)試、生產(chǎn)的一個(gè)安全流程。另外，還有在制定中的SOTIF，遵循這些標(biāo)準(zhǔn)來進(jìn)行功能開發(fā)和測(cè)試，有助于提高系統(tǒng)的安全性。
另外一個(gè)可以參考的標(biāo)準(zhǔn)是Adaptive Platform AUTOSAR，它是針對(duì)汽車智能駕駛軟件架構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)它是最符合ISO 26262的軟件架構(gòu)。
② 冗余：
系統(tǒng)級(jí)別冗余：
包括：ADU（可以看到系統(tǒng)只有一個(gè)ADU，如果ADU突然斷電了怎么辦？）、CAN、線性執(zhí)行機(jī)構(gòu)（都是單點(diǎn)鏈接，可能會(huì)存在單點(diǎn)失效的風(fēng)險(xiǎn)）。
所以一種設(shè)計(jì)思路是：采用雙ADU、CAN、線性執(zhí)行機(jī)構(gòu)。這樣當(dāng)一套系統(tǒng)失效的時(shí)候，還有備用系統(tǒng)。圖中左邊可以發(fā)現(xiàn)還是單點(diǎn)，也可以直接采用雙份，但是成本直接翻倍。由于傳感器之間存在交叉和冗余，所以可以靠傳感器本身之間的冗余來解決。
 
05. 結(jié)束語
最后，我們的初心是希望能夠解放卡車司機(jī)，讓交通有安全、運(yùn)輸更便利！
今天的分享就到這里，謝謝大家。
 
 
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韓坪良
智加科技 | 技術(shù)專家
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