自动驾驶落地的三大障碍,惯性导航系统是最后的安全防线 | GGAI年会

1月24-25日,2017高工智能汽车年会在深圳万悦格兰云天酒店隆重举行。本届年会以“智能汽车2020,展望与变革”为主题,超650位整车、自动驾驶、车联网、智能配件等产业链上下游公司领袖齐聚一堂,共享行业盛会。

在会议上,易成自动驾驶CEO宋朝忠出席,并带来主题为《基于FPGA的模块化自动驾驶车》的精彩演讲。

 

易成自动驾驶CEO 宋朝忠

宋朝忠认为,目前无人驾驶还存在三大障碍:第一,激光雷达、惯性导航设备等关键器件价格高;第二,政策和责任的限制,为无人驾驶的发展带来了较大的困难;第三,是L3级功能的解决方案。

宋朝忠透露,易成自动驾驶的方案是基于FPGA或者面向模块化自动驾驶,当前公司重点主要是组合导航系统,视觉处理、雷达系统芯片化,并且还将做自己的硬件平台。

我们的方案是基于FPGA或者面向模块化自动驾驶的方案。为什么叫FPGA?其实它就是可编程逻辑队列,可以实现算法硬件化,这为专用芯片扫清了障碍。

换句话说,我们公司未来的产品规划是基于专用芯片的、模块化的、可编程的、可销售的、低功耗的、高可靠,甚至高利润的一套方案,这是我们整个方案的特点。

我们(易成自动驾驶)是在2017年3月份成立的一家企业,我们的团队主要毕业于清华大学或者密歇根大学,很多来自奥迪、通用这种整车企业,以及高通、讯飞等人工智能相关的企业,所以我们这家企业其实是把人工智能和汽车相关的技术能够糅合在一起的公司。

我们公司对产品有一个很重要的要求,就是一定能够落地,一定能够实际应用。围绕能够落地,我们必须要解决现在所面临的一些障碍,对这些障碍我们设计了相应的产品或者方案的模式。

我们知道目前自动驾驶落地障碍主要有三个:

第一个是现在无人驾驶相关的产品成本偏高,例如两个关键器件:激光雷达和惯性导航设备。上午有很多演讲嘉宾提到过激光雷达价格高的问题,一个比较好的激光雷达都是要数万美元。而在惯性导航设备方面,以前并不是围绕自动驾驶设计的,而是围绕货车、导弹、轮船。

所以,其对成本的容忍度比较高,不过这显然在汽车领域会存在较大的困难。基于此,我们的方案就是围绕自己的硬件,基于FPGA为基础的可根据场景自由配置的方案。

第二个是政策和责任确认问题,在2019年之前所有的汽车其实是不能加装L3功能的,因为L3功能是允许司机把双手离开方向盘,这样会和现在的法规体系相抵触。基于此,我们会和整车企业做联合开发。比如说今年大概会定制2000辆车,为这2000辆加装L3功能,进行后市场销售。

第三个就是L3级功能解决方案,一个功能如果落地到车上会有严格的限定条件、退出条件和冗余要求,我们的方案可以满足相应的车规要求,这是我们根据当前行业、法规现状作出的近期公司业务规划,远期来看我们会发展自己的无人驾驶汽车,掌握无人驾驶汽车最关键的利润点。

我们的重点主要是组合导航系统,同时视觉处理、雷达系统都会芯片化,还有我们也会做自己的硬件平台。

可能有朋友会问为什么要做硬件平台?原因是因为现有的硬件平台往往是成本或者功耗现状是不能适应冗余控制的要求,所以我们必须要开发自己的硬件。

同时我们会开发两个L3级别的功能,刚才说过作为一个自动驾驶的技术怎么落地是很重要的方面,落地的话我们不能把这个方案搞得非常庞杂,必须有明确的要求,我们会在2020年重点推出这两个方案。

刚才上午的圆桌会议提到过我们国家在2020年准备让智能网联汽车实现50%的加装率,其中那里面还有另外一句话:要求高级别无人驾驶能实现产业化和真正市场化,文件附注里面有说明高级别无人驾驶就是L3级别以上的功能,这样对系统的可靠性提了很大的要求。

举一个例子,当前正在销售的具有自动驾驶功能的汽车,像沃尔沃S90或者特斯拉,他们的系统其实都是假设司机在一直监控环境的前提下,因此它的系统并不会太担心失灵的问题,因为到时候出现问题让司机直接接管就可以了。

但是如果是L3级就会有面临一系列的问题,第一什么时候开启,第二什么时候关闭,第三如果出现问题应该怎么办,在今年我们就会和整车企业联合做一系列的工作。

其实我们在视觉处理,深度学习各种方面的技术点都是完全打通的,这些算法全部自己实现了。大家也可以看到我们改装了一辆长安汽车,有朋友问我你们这个改装花了多少钱?

我说这个很便宜,两三千吧,他觉得很诧异,以为花了20、30万,这个车完全可以实现自动驾驶的功能,它对于点云的处理和数据的处理都已经做完了,换句话说从感知、融合、决策、控制全部把它打通的,而且当前已经在做路面的实验。

另外说一下惯性导航系统,惯性导航系统为什么需要?很多人提到惯性导航系统指的是它的定位功能,实际上并不是如此,刚才说过L3级功能要求汽车有10秒钟是给司机接管的,这个时候没有办法给车提供足够的信息,惯性导航系统被称之为自动驾驶最后的安全防线。

但它还要一定配一个专用控制板,换句话说控制板必须两套,一套控制板再加一个惯导,这样就可以在10秒内把这个车停下,惯导作为最后的防线,意味着这10秒之内不能偏离车道线,误差小于50厘米,这才是惯导最重要的核心。

我们这套方案加起来可以概括为这几个优点,它是一个边缘智能的,低功耗、低成本、高可靠和高性能的方案。

从今年开始我们会做这几个方面的工作:

第一个是基于目标意图的高动态决策规划系统。比如说路边有一个人不怕,但是他有穿越马路的意图比较可怕,我们要解决这个问题。

再一个融合物理规律的场景认知系统,这会极大降低处理器的负担。

第三个我们在今年要研究的问题是群体智能,基于车车协同、车路协同下多个单元来共同决定汽车行驶轨迹的一套决策体系。

第四个我们会做汽车的在线诊断系统,因为在传统行业里面在线诊断是非常成熟的,但是在自动驾驶里面这一块还是不够的,这一块也是我们老东家(元征科技)的特长,我对这一块非常熟悉,所以我们为这一块做了专门的接口和系统。

最后一个就是思维与推理,这是当前搞各种深度学习的弱点,很容易知道这里有一个东西,但是并不知道这个对象是什么,这一块也是我们今年研究的重点,我们公司对识别这一块会有比较深入的研究。

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注