一文讀懂自動駕駛汽車：軟硬結(jié)合 造就未來出行體驗(yàn)（上篇）

得益于 AI 技術(shù)的突破，所有可移動的事物都將實(shí)現(xiàn)自動化。從乘用車、出租車，到商用卡車運(yùn)輸、再到共享出行、公共交通，更加安全高效的自動駕駛技術(shù)正在改變交通運(yùn)輸行業(yè)的各個(gè)方面，甚至農(nóng)業(yè)也可通過自動駕駛實(shí)現(xiàn)徹底革新。

那么自動駕駛行業(yè)提到的 AI 究竟是什么意思呢？具體來說，指的是 AI 的一個(gè)子集，即深度學(xué)習(xí)，可使汽車如同人類一般進(jìn)行學(xué)習(xí)和行動。汽車中的軟件則由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）組成，可驅(qū)動特定的任務(wù)，如感知、推理、駕駛，或是驅(qū)動、高精地圖以及車輛定位，又或者是汽車在空間中精確定位的能力。

為實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界中的安全行駛，自動駕駛深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須能夠根據(jù)周圍環(huán)境推斷信息，例如，在駕駛過程中，如果看到路上有一個(gè)滾落的球，駕駛員根據(jù)以往的生活經(jīng)驗(yàn)可推斷出，球的后面很可能會跟著一個(gè)孩子，由此在通過時(shí)會減速稍等一會兒。但是，如何教會汽車以同樣的方式思考和行動呢？答案則是借助海量數(shù)據(jù)以涵蓋可能遇到的各種情況。DNN 在車輛中運(yùn)行之前，會在數(shù)據(jù)中心大規(guī)模運(yùn)行相關(guān)數(shù)據(jù)，并利用仿真對這些情境進(jìn)行測試和驗(yàn)證。最后，當(dāng)這些網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)備好“上車”時(shí)，則需要能夠運(yùn)行各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集中式高性能計(jì)算平臺，保障能實(shí)時(shí)覆蓋每個(gè)必要的任務(wù)，以實(shí)現(xiàn)安全操作。

技術(shù)合力，助力自動駕駛汽車安全高效運(yùn)行

那么，自動駕駛汽車的工作原理究竟是什么？

傳感器架構(gòu)“保駕護(hù)航”

首先，人們在駕駛時(shí)依靠感官來感知周圍環(huán)境，眼觀六路，耳聽八方。真人駕駛員會時(shí)刻保持對提示物、標(biāo)識牌以及其他車輛的警惕。自動駕駛汽車則是依靠傳感器獲取感知信息，以在駕駛環(huán)境中做出反應(yīng)。這些傳感器必須具備兩個(gè)重要特性，即冗余和多樣化。

“冗余”指的是每個(gè)組件都有一個(gè)備份，來對傳感器探測到的數(shù)據(jù)進(jìn)行查驗(yàn)，從而確保檢測對象的真實(shí)存在。如果攝像頭看到陰影中存在某物，雷達(dá)則會進(jìn)行雙重檢測，從而確保確實(shí)有物體存在，就算在攝像頭誤報(bào)時(shí)，汽車也能從其他傳感器處及時(shí)得到真實(shí)反饋。

所謂“多樣化”，是指每個(gè)組件都能處理在現(xiàn)實(shí)世界中運(yùn)行時(shí)所需執(zhí)行的各種任務(wù)。在冗余且多樣化的傳感器架構(gòu)中，首先需要可充當(dāng)視覺傳感器的攝像頭傳感器，用于檢測和分類靜態(tài)或靜止物體，以及動態(tài)或移動物體。上述物體包括交通標(biāo)志、交通燈、車道邊界，以及行人、騎行者或動物。正如前文所述，此架構(gòu)中還包含了雷達(dá)，可作為備用手段，在必要時(shí)替代攝像頭感知外界信息，協(xié)助測量周圍物體的距離和移動速度。目前，大家可能已經(jīng)很熟悉用于其他行業(yè)或技術(shù)的攝像頭和雷達(dá)傳感器，但激光雷達(dá)對于部分人而言，可能是一個(gè)相對較新的術(shù)語。

激光雷達(dá)當(dāng)前的工作原理是將多束激光同時(shí)發(fā)射到周圍環(huán)境中，并接收反射回來的激光。隨后，傳感器會根據(jù)激光反射回雷達(dá)所用的時(shí)間，基于任意兩次激光發(fā)射的時(shí)間間隔，構(gòu)建出車輛周圍環(huán)境的 3D 圖像。除此之外，此架構(gòu)還會使用通過聲波進(jìn)行感知的超聲波設(shè)備，以及用于粗略定位和運(yùn)動補(bǔ)償?shù)?GNSS 和 IMU 傳感器。

AI 計(jì)算“智力無限”

上一部分討論了汽車的感知系統(tǒng)，也就是自動駕駛的“眼睛”和“耳朵”。接下來將為大家介紹汽車的“大腦”，即集中式 AI 計(jì)算平臺—自動駕駛汽車的計(jì)算平臺負(fù)責(zé)處理由冗余且多樣化的傳感器所采集的大量數(shù)據(jù)。

正如之前所說，汽車采用冗余且多樣化的傳感器架構(gòu)，來生成海量數(shù)據(jù)。直觀地說，一輛用于測試的自動駕駛汽車運(yùn)行 6 小時(shí)就能生成約 32TB 數(shù)據(jù)，相當(dāng)于可填滿至少 256 部具有 128GB 內(nèi)存的智能手機(jī)。此外，這種計(jì)算還必須能夠運(yùn)行數(shù)十個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以便在處理數(shù)據(jù)的同時(shí)，為車輛感知系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)支持。

集中式 AI 計(jì)算

軟件定義“常用常新”

為應(yīng)對自動駕駛帶來的挑戰(zhàn)，計(jì)算平臺必須具有超高性能，同時(shí)滿足節(jié)能和車規(guī)級要求。所謂車規(guī)級要求，是指能夠承受量產(chǎn)型汽車將面對的極端運(yùn)行條件，以及因長途行車、糟糕路況和極端天氣造成的磨損。此外，該計(jì)算平臺還必須具有可擴(kuò)展性以及持續(xù)升級的能力。這里所說的“可擴(kuò)展性”是指計(jì)算平臺能夠與未來的新平臺兼容。計(jì)算技術(shù)在持續(xù)發(fā)展，因此軟件開發(fā)公司基于當(dāng)前一代計(jì)算技術(shù)開發(fā)的產(chǎn)品，必須能夠兼容下一代產(chǎn)品，以便能夠充分利用最前沿和最出色的計(jì)算性能。而這里所說的“持續(xù)升級”，指的是計(jì)算平臺需要擁有足夠的空間，允許自動駕駛汽車通過 OTA 持續(xù)更新最新功能，從而實(shí)現(xiàn)軟件定義汽車，這意味著該計(jì)算平臺可基于最新的數(shù)據(jù)、體驗(yàn)和功能，持續(xù)改進(jìn)。

NVIDIA DRIVE Orin 是一款適用于自動駕駛汽車的先進(jìn)的軟件定義平臺。大家還記得上文提到的幾個(gè)數(shù)字嗎？在 2007 年的城市挑戰(zhàn)賽中，優(yōu)勝車輛每秒可進(jìn)行 230 億次運(yùn)算 （23 billion FLOPS）；而現(xiàn)在，DRIVE Orin SoC 每秒可進(jìn)行 254 萬億次運(yùn)算（254 TOPS）。憑借當(dāng)前的性能水平， DRIVE Orin 能夠處理車輛中同時(shí)運(yùn)行的大量應(yīng)用和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且符合 ISO 26262 ASIL-D 等系統(tǒng)安全標(biāo)準(zhǔn)。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 幫助汽車做決策

介紹完汽車的“大腦”之后，我們再來看下文中多次提及的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳感器一樣，需具備兩個(gè)重要特性：冗余且多樣化。這意味著，每個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都能作為其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)備份，此外，每個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將專門承擔(dān)某項(xiàng)任務(wù)，以處理自動駕駛汽車在日常駕駛中可能遇到的各種場景。

感知—自動駕駛汽車最重要的組成部分

例如，SightNet 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)檢測交通標(biāo)志，LightNet 網(wǎng)絡(luò)則檢測交通燈，而 LaneNet 網(wǎng)絡(luò)則負(fù)責(zé)檢測車道邊界和可行駛路徑，此外，還有用于檢測交叉路口的 WaitNet 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。前三種網(wǎng)絡(luò)會通過協(xié)同工作，檢查 WaitNet 網(wǎng)絡(luò)所檢測到的交叉路口場景，是否包含該交叉路口中的所有交通燈、交通標(biāo)志和車道邊界。自動駕駛汽車能夠基于檢查結(jié)果做出相應(yīng)的反應(yīng)，并安全地通過交叉路口。這些網(wǎng)絡(luò)能夠在各種天氣及照明條件下運(yùn)行。不僅能適應(yīng)極端天氣，還能應(yīng)對眩光和攝像頭視野盲區(qū)。經(jīng)過專門訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠應(yīng)對自動駕駛汽車可能會遇到的各種駕駛狀況，確保汽車安全行駛。

以上是自動駕駛汽車的各個(gè)組成部分，但它又是如何學(xué)習(xí)的呢？這就涉及到自動駕駛汽車的訓(xùn)練與仿真，我們將在下篇詳細(xì)敘述，敬請期待。

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