配有AtomicSense的8級卡車。（NPS）

NPS的先進信息理論讓自動駕駛汽車更快、更遠(yuǎn)、更清晰地“洞悉”一切。每年世界上有130多萬人死于道路事故，5000萬人受傷。盡管道路安全狀況隨著時間的推移有所改善，但在減少傷亡率方面，各國都面臨著艱巨挑戰(zhàn)。為了加快這一進展，零傷亡愿景（Vision Zero）和美國國家道路安全戰(zhàn)略（National Roadway Safety Strategy）提出了目標(biāo)，不僅要改善安全狀況，更要實現(xiàn)道路事故零死亡。本文回答了以下三個問題：

• 汽車要有多好的“視力”, 才能杜絕可預(yù)防道路死亡事故的發(fā)生？  

• 擁有這種視力需要哪些條件？ 

• 如何滿足這些條件？ 

為了在最壞的條件下也能杜絕可預(yù)防的道路死亡事故，我們認(rèn)為車輛感知信息（從環(huán)境中進行取樣）并進行處理的能力必須比人類快十億倍。我們還認(rèn)為，先進的傳感器系統(tǒng)能夠做到這個速度，而且這個系統(tǒng)可以在未來兩年內(nèi)實現(xiàn)商業(yè)化。 汽車的“視力”必須好到什么程度？當(dāng)汽車能夠安全停車或轉(zhuǎn)向躲避危險的情況下，往往能避免事故 。而一輛汽車突然沖向迎面而來的車流，或是一塊巨石突然落在汽車前面，這種情況，事故通常無法避免。 但是，只要遵守交通法規(guī)的汽車能夠在必要時安全停車或轉(zhuǎn)向，就可以杜絕可預(yù)防事故的發(fā)生。
提升道路安全的一個重要假設(shè)是：在所有道路條件下，看得更快、更清、更遠(yuǎn)都能夠加速實現(xiàn)道路事故零死亡?？吹酶炜梢詼p少感測時間，因此可以更早開始感知；看得更清楚可以提高感知的可靠性，使汽車得以更早剎車或轉(zhuǎn)向；而看得更遠(yuǎn)意味著可以更早地開始感測。為了杜絕可預(yù)防的道路死亡事故，車輛必須感知到人類無法感知的東西。雷達(dá)、激光雷達(dá)、處理器和分析技術(shù)的進步讓車輛能夠比人類更好地感知前方和周圍環(huán)境。這有助于在最惡劣的駕駛條件下杜絕可預(yù)防事故的發(fā)生，并在不太惡劣的條件下實現(xiàn)更平穩(wěn)的制動。最糟糕的情況包括： 

• 雨、雪、冰雹、大霧天氣和黑暗環(huán)境

• 特定道路的最高車速規(guī)定

• 阻礙視線的彎道、斜坡、建筑物和峽谷

• 與負(fù)載相關(guān)的制動條件下限，以及與溫度、壓力和表面摩擦相關(guān)的輪胎條件。

我們使用信息理論和物理學(xué)的原理，來確保有足夠的精度（保真度）和頻率（幀數(shù)/秒）重建最糟糕場景所需的數(shù)據(jù)速率（位/秒），以避免發(fā)生可預(yù)防的事故。

圖1：8級卡車在夜間雪地行駛。（NPS）為了說明這一點，請想象在夜間降雪天氣，一輛重型卡車在公路上行駛時所面臨的場景（圖1）。重建這個場景需要以足夠的精度將卡車周圍的短距離空間和前方的長距離空間分割成被稱為“體素”的立方體狀的小“積木”。引入的體素越小，數(shù)量越多，可實現(xiàn)的精度就越高。為了在最惡劣的條件下實現(xiàn)安全停車或轉(zhuǎn)向，卡車公司的駕駛員和卡車自動駕駛的開發(fā)者認(rèn)為他們需要看到卡車方圓約250米（820英尺）和前方約1000米（3281英尺）的范圍，以及約30度的長距離視場角（FoV）。根據(jù)這些要求，傳感器需要探測到約30億個體素以重建圖1的場景。1000米遠(yuǎn)的體素體積約為2*2*2英尺（0.6*0.6*0.6米），比100米（328英尺）遠(yuǎn)的體素體積多出幾個數(shù)量級的采樣量。高精度采樣是確?？深A(yù)防道路事故零死亡的重要條件，這意味著必須以極快的速度對超詳細(xì)場景進行更新。將代表物理測量數(shù)據(jù)的連續(xù)模擬信號轉(zhuǎn)換為通過時間間隔的0和1組成的數(shù)字信息流，就可以得到場景數(shù)據(jù)。當(dāng)雷達(dá)和激光雷達(dá)傳感器查詢體素中的原始數(shù)據(jù)時，它們需要可靠地檢測目標(biāo)并避免誤報。由于環(huán)境嘈雜，傳感器必須多次探測體素以達(dá)到90%以上的可靠度和低于百萬分之一的錯誤警報率。為了杜絕可預(yù)防事故的發(fā)生，在1000米遠(yuǎn)的最弱信噪比下（最差條件）也要達(dá)到這一性能?；陉P(guān)鍵變量的代表值和敏感性分析，我們的計算表明在最壞的條件下，實現(xiàn)可預(yù)防道路事故零死亡所需的數(shù)據(jù)速率接近驚人的7×1015 比特/秒（7Pb/秒）！從這個角度計算，人眼輸送到大腦的感知數(shù)據(jù)速率約為10×106 比特/秒，約為預(yù)防事故所需信息處理速率的十億分之一。因此，人類沒有足夠快的感知和信息處理能力來杜絕可預(yù)防的道路死亡事故。在可預(yù)防道路事故零死亡上面，攝像頭的感知能力同人類一樣不夠強大。攝像頭和我們的眼睛類似，當(dāng)環(huán)境光線充足時，它運轉(zhuǎn)良好并且不需要看穿目標(biāo)物或周圍的角落。但是，為了實現(xiàn)道路零死亡，我們需要在最壞的光照條件下快速檢測出隱藏的目標(biāo)物。然而，無論攝像頭采樣速度有多快，在最壞的條件下，都是無法找到這些目標(biāo)物的。 利用原子范數(shù)任何一個物理掃描整個覆蓋范圍的傳感器系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)速率都高到讓人難以置信，不過只有這樣才能更快、更遠(yuǎn)、更清晰地重建場景，才能在最壞的條件下杜絕可預(yù)防的道路死亡事件。只是目前，沒有任何一個系統(tǒng)能夠接近做到這一點。
幸運的是，在與先進傳感器和系統(tǒng)芯片（SoC）相結(jié)合時，有一種數(shù)學(xué)框架可以滿足場景重建的海量數(shù)據(jù)速率要求，并讓手動駕駛和自動駕駛車輛都有足夠的感知能力以杜絕可預(yù)防的道路死亡事件。這種以壓縮感知（CS）為基礎(chǔ)的技術(shù)被稱為原子范數(shù)（AN），能夠減少維持一定性能水平所需的測量次數(shù)，目前已被開發(fā)用于改善磁共振成像（MRI）質(zhì)量。AN使用更寬的光束和更好的計算方法，以允許單獨查詢每個體素。它還基于一個事實，即超過99%的體素只是空曠空間。這種方案將數(shù)據(jù)速率降低到?jīng)]有AN技術(shù)時的速率的百分之一到十分之一，同時還能持續(xù)監(jiān)測整個空間。基于敏感性分析，我們認(rèn)為使用AN技術(shù)時手動和自動駕駛車輛必須能夠以約100 x 1012比特/秒（100Tb/秒）的峰值速率對環(huán)境進行感知，以處理在最糟糕條件下傳感器數(shù)據(jù)的激增。這比不使用AN時7Pb/秒的速率降低至少98%。除了能夠降低所需的數(shù)據(jù)速率，AN技術(shù)僅需五十分之一的發(fā)射功率就能夠獲得與傳統(tǒng)雷達(dá)算法相同的性能，提供更高的分辨率并檢測到更多目標(biāo)物。傳統(tǒng)的汽車?yán)走_(dá)幾乎不能探測到100米外的行人，但使用AN和多波段雷達(dá)可以在雨、雪、冰雹、大霧天氣和黑暗環(huán)境中探測到超500米（1640英尺）外的行人。 請達(dá)到100Tb/秒的感知速度需要什么？

圖2：“道路零死亡”的要求是如何向下傳遞。（NPS）

圖2顯示了“道路零死亡”的要求是如何向下傳遞并體現(xiàn)在具體的傳感要求上，以及滿足傳感要求是如何向上傳遞以助力實現(xiàn)其他系統(tǒng)要求的。我們的前提是，需要始終100%識別環(huán)境中的情況，以實現(xiàn)可預(yù)防的零道路死亡，通過在最糟糕條件下以100Tb/秒左右的速度進行感知和處理，才能更容易地滿足更高級別的系統(tǒng)要求。要做到這一點，原子范數(shù)必須與多波段雷達(dá)、固態(tài)激光雷達(dá)、SoC處理器和數(shù)字地圖相結(jié)合。
通過不同的傳播和反射特性，不同的雷達(dá)波段可以互相補充——高波段雷達(dá)能夠提供更高的分辨率；低波段雷達(dá)擁有更廣的探測范圍（特別是在惡劣天氣條件下），并且可以穿過目標(biāo)物或在其周圍發(fā)生彎曲。由于目標(biāo)物在不同頻段下的反射能力不同，人們可以利用不同的雷達(dá)反應(yīng)來確定不同目標(biāo)的組成材料（例如金屬與柔軟物品）。這意味著雷達(dá)必須運用因果和邏輯推斷能力來識別環(huán)境中的多光譜反應(yīng)。固態(tài)激光雷達(dá)具有高精度重復(fù)掃描的優(yōu)勢，且沒有活動部件。激光雷達(dá)與雷達(dá)一起用于長距離視場角。 它依靠多個激光發(fā)射器和探測器對視場角的同一場景進行掃描，這能夠提高信噪比、延長探測距離，同時增加光子路徑多樣性以提高可靠性。經(jīng)過精心設(shè)計的激光脈沖序列可用于提高信號水平，并在單個體素內(nèi)檢測和定位多個目標(biāo)。高度先進的邊緣AI處理器對來自每個傳感器模塊的龐大數(shù)據(jù)流進行跟蹤、分析和解析。SoC處理器是高端、低功耗的專用硅芯片，具有半柔性架構(gòu)。它們是處理100Tb/秒的數(shù)據(jù)流所需的計算中樞，并且?guī)资畟€這樣的處理器要同時工作并完美配合。最后，數(shù)字地圖幫助我們了解道路在哪里彎曲，坡度在哪里出現(xiàn)，并提供線索提醒我們關(guān)注最需要注意的體素。 此外，了解峰頂?shù)奈恢每梢宰屛覀儼踩卣{(diào)整車速，以減小無法觀察山體走勢帶來的風(fēng)險。 汽車能有100Tb/秒的感知速度嗎？NPS對三種創(chuàng)新方案進行了結(jié)合：

• 新型固態(tài)長距離激光雷達(dá)，可讓汽車探測到1000多米外騎自行車的人。

• 新型多波段雷達(dá)，可在雨、雪、霧等天氣中探測到500米外的行人，且漏報率極低。

• 原子范數(shù)數(shù)學(xué)框架可實現(xiàn)近乎完美的探測和評估性能，且能以定制芯片或AI軟件的形式實現(xiàn)商業(yè)化。

初步研究證實，新型傳感器平臺核心元件6的探測范圍、角度分辨率和精度都接近理論性能極限。（查看測試結(jié)果請訪問www.nps.ai）。根據(jù)這一概念證明我們可以得出結(jié)論：該技術(shù)具備100Tb/秒的感知速度，其“視力”足以實現(xiàn)可預(yù)防道路事故零死亡。

圖3：F/1.8最大光圈的AtomicSense（NPS）

我們正在開發(fā)一款名為AtomicSense（NPS已將其注冊為商標(biāo)）的商業(yè)傳感器系統(tǒng)平臺，擁有100Tb/秒的感知速度。長途卡車運輸將是第一個商業(yè)應(yīng)用場景（圖3），隨后是自動駕駛出租車，然后是私家車。我們基于FGPA（可編程陣列邏輯）開發(fā)的傳感器融合系統(tǒng)原型，安裝在克萊斯勒大捷龍（Pacifica）車型上，目前正在加州的公路上進行路測，并將于2022年12月冬季開始部署在美國中西部公路上行駛的8級卡車上。
在2022和2023年，我們將繼續(xù)提高原子范數(shù)技術(shù)的算法能力、部署定制芯片，在提高性能的同時降低功率、尺寸和成本。AtomicSense計劃到2024年實現(xiàn)更快、更遠(yuǎn)、更清晰的觀察所需的所有關(guān)鍵目標(biāo)，以幫助可預(yù)防卡車事故零發(fā)生。AtomicSense能幫助那些開發(fā)高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）和全自動駕駛系統(tǒng)的公司加快實現(xiàn)道路事故零死亡。對于這些公司的關(guān)鍵問題是：“要實現(xiàn)道路事故零死亡，到底需要些什么？”我們認(rèn)為，能夠看到并處理大約100Tb/秒的數(shù)據(jù)量是必要要求之一。通過將突破性分析、先進的多波段雷達(dá)、固態(tài)激光雷達(dá)、傳感器融合和SoC技術(shù)進行結(jié)合，這的確是有可能實現(xiàn)的。