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Waymo 设计主管 YooJung Ahn 公布:第五代自动驾驶平台技术细节

本文作者:利荣 2020-04-10 09:23
导语:一辆自动驾驶平台能塞进多少传感器?

Waymo 设计主管 YooJung Ahn 公布:第五代自动驾驶平台技术细节

雷锋网按,近日,Waymo 在 Youtube 上发了一段视频专门介绍“Waymo Driver”——自动驾驶巨头的第五代无人车平台。

视频主讲人是 Waymo 设计主管 YooJung Ahn,这位一手打造了“萤火虫”自动驾驶汽车的女设计师给我们分享了新平台的基本设计理念。

总结来说,这个名为“内部洞见”的视频重要内容如下:

  • Waymo 已累计完成 2000 万英里(3200 万千米)路测,仿真里程更是超过 100 亿英里(160 亿千米),测试地覆盖美国 25 个城市;

  • 传感器拥有 360 度视野,最远探测距离可达 500 米(准确来讲,Waymo 的 雷达探测距离是 300 米,而新的视觉系统则能看到 500 米之外);

  • Waymo Driver 未来的四大使用场景:打车服务、卡车运输、货物递送与私人乘用车;

  • 四大设计原则:简洁、诚实、平易近人、令人愉悦;

  • 整个平台整合了 29 颗摄像头,同时为传感器配备清洁和加热系统;

  • 传感器还在超过 50℃ 的死亡谷进行了耐久性测试;

  • 传感器满足各项严格的车用标准;

  • 该平台为大规模量产而生;

  • 可适配不同的车辆平台;

  • 车顶配备了 LED 屏幕,方便与等车的乘客沟通。

是不是觉得这些视频中的“高光时刻”不够重磅?

很正常,这就是 Waymo 的风格,它们对于许多细节性技术问题还是挺神秘的。

Ahn 讲起第五代平台来也有些语焉不详。举例来说,Waymo 自研的激光雷达、摄像头、雷达和计算机规格,她都不愿说的太细,而对外界来说这些才是价值连城的关键信息。

就拿 Waymo Driver 拥有的算力来说,眼下没人知道 Waymo 到底用了什么处理架构。就连 Strategy Analytics 车载电子服务部门主管 Ian Riches 都对此一头雾水。

一些行业观察者猜测,除了谷歌自家基于 TensorFlow 的加速器,Waymo 在 CPU、GPU 和 FPGA 的组合上可能玩了混搭(比如用 CPU 用英特尔的,GPU 用英伟达的)。

当然,Waymo 也可能通过自己的定制芯片吃掉了一部分计算任务,为更重要的工作省下更多算力。

在视频中,关于 Waymo 的计算引擎 Ahn 只透露了两点:

1. 它是 Waymo 自行开发的;
2. Waymo 成功缩减了计算引擎的体积,为后备箱腾出不少空间,不过依然实现了算力的提升。

一台无人车到底能塞下多少传感器?

对行业观察者来说,Waymo 第五代平台最可怕的就是其传感器的装备量,它不但整合了 29 颗摄像头,还有升级版的激光雷达和雷达等。

Waymo 设计主管 YooJung Ahn 公布:第五代自动驾驶平台技术细节

Yole Développement 最近在名为《2020 年无人车传感器》的一篇报道中指出,“自动驾驶汽车对传感器成本和长期可靠性不太感冒,而这两点是传统汽车制造商的命门。不过,传感器的可用性、性能和可维护性自动驾驶厂商则非常看重

如果成本可以忽略不计,那么什么才是真正利害攸关的呢?

在 Yole 看来答案是后端算力的限制,未来这一问题可能会阻碍系统设计师继续为车辆增加传感器。

那么,自动驾驶平台摄像头装备量的上限到底在哪?

Yole 首席分析师 Pierre Cambou 认为,“传感器数据流的增长最终会被后端算力所限,我们可能真的会触及那个天花板,让系统设计师们不得不捆住手脚。”

Cambou 对增加的数据流和处理新增数据所需算力间的关系进行了研究,他表示:“自动驾驶汽车数据流的增长已经受到严重限制。”

鉴于计算能力整体是呈对数增长的(先快后慢),因此 Cambou 也坦言称,自己的结论是个“可怕的发现”。

与硅谷许多处理器工程师不愿承认摩尔定律即将作古的情况不同,Cambou 认为自动驾驶汽车的算力困境与传感器数据流有关。他预计自动驾驶汽车的算力终将到达上限,其结果就是自动驾驶行业需要“一种新的范式”。

Waymo 设计主管 YooJung Ahn 公布:第五代自动驾驶平台技术细节

Cambou 指出,要想避免“数据流与算力”僵局,方法之一是开始寻求数据质量的改善。

他表示,自动驾驶行业需要各种性能更好的传感器。当然,除了部署更好的雷达外,还需要诸如热像仪(Waymo还没有,但分析师认为它们后续会配备)之类的装备对于“在数据预算内提高数据质量”也是必要的。

Cambou 提到,像 Prophesee 这样使用“基于事件摄像头”的公司有望解决算力有限的问题。“神经形态是受生物启发的‘传感’和‘计算’。通过两者的结合,就可以提供第三种计算方式。”Cambou 补充道。

Waymo 的自研传感器

有的人可能会说,29 个摄像头是不是有点多了?Waymo 可不这么看,它们还专门用了多种方式来整合传感器数据去提升数据质量呢。

1. Waymo 的激光雷达

据 Ahn 介绍,“Waymo 的全新激光雷达家族能在更广的范围内实现更高的分辨率。作为 Waymo Driver 平台中最强大的传感器,我们的激光雷达能绘制出一幅足够精准的周边环境图景。即使是毫无照明条件的夜晚,也能看的清清楚楚。”

关于安在车辆顶部的那台激光雷达,她则介绍称,“它能看到 300 米外,而且拥有 360 度视角。”与此同时,安装在车辆四周的雷达则能覆盖更广的视场,探测起车辆附近的物体更加得心应手。

2. Waymo 的视觉系统

Ahn 指出,新的视觉系统让 Waymo Driver 能获得更清晰的图像与更广的视角,29 个摄像头在视觉上覆盖车辆周边更是不在话下。此外,摄像头还有清洁与加热系统支持,能在各种天气条件下释放最佳性能。

Ahn 还介绍称,新的远程摄像头与 360 度视觉系统“能比之前看的更远,以识别更加重要的细节信息,比如 500 米外的停止标识。此外,新的周边视觉系统搭配车辆四周的雷达让 Waymo Driver 能实时监控车辆附近的物体。”

Waymo Driver 的周边视觉系统还能大大减少停着的车或大型车辆带来的盲区。“这些新摄像头让我们能掌握周边物体的动向,以更好地做出决策。”Ahn 解释道。“不同类型摄像头相结合换来的有价值信息,也能方便我们尽早做出反应。”

Waymo 设计主管 YooJung Ahn 公布:第五代自动驾驶平台技术细节

3. Waymo 的雷达

Ahn 认为,Waymo 的新款高清图像雷达占据了车辆周边 6 个有利位置。它们能“同时追踪静态和动态目标,在更远的距离外发现小型目标并分辨出那些拥挤在一起的目标。”

她还强调称,“雷达是激光雷达和摄像头的补充,它们在各种恶劣天气下简直是神器。“

激光雷达、摄像头、雷达和 AI 计算平台都“刷到”顶级后,Waymo 就为自家自动驾驶汽车构筑了一个完美的 3D 世界。

当然,硬件配齐了,也不能忽略软件,它也是决定 Waymo Driver 成功与否的关键环节。不过,在视频中 Ahn 对这个问题一带而过。

“在软件端,我们自动驾驶汽车的大脑将吞吐传感器采集到的信息以回答 4 个关键问题,即我在哪?我周边有什么?下一步会发生什么?以及我该作何反应?只有软硬件协同合作,才能让车辆理解周边环境,实现安全行驶的目标。”雷锋网(公众号:雷锋网) 雷锋网

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