分解自动驾驶全堆栈(Autonomous Mobility Stack)

自动驾驶虽然是现在汽车行业热门之一,但是自动驾驶行业的成熟水平和技术方向(点击了解自动驾驶的三种解决方案)都属于摸索阶段。所以现在的自动驾驶可与100年前的传统汽车行业相提并论。亨利·福特(Henry Ford)在T型工厂生产,不仅是汽车本身,而且还生产车轮和内部的大多数其他零部件。一百年后,几个大型供应商和数百个较小的供应商提供了典型汽车的70%的零部件,而汽车制造商仅内部制造了30%的零部件。

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但目前自动驾驶行业的趋势继续朝相反的方向发展。例如,Waymo内部开发并正在建造激光雷达,Cruise在2017年收购了激光雷达公司,而最近Aurora也收购了激光雷达公司。原因很简单。几乎每个人(大概一个人除外)都认为激光雷达对于开发最安全,最可靠的自动驾驶系统至关重要。换句话说,公司认为通过拥有自己认为的关键技术,他们将具有竞争优势。另一方面,这种短期优势尚不确定-有70家激光雷达公司(不包括中国的技术),目前尚不清楚哪种技术将在未来几年流行。但其实对于消费者来说其实他们并不关心的单个组件的性能,只要汽车能够为我的目的地提供安全舒适的乘坐体验。

当前许多自动驾驶公司都在开发或者想开发全栈(即试图在内部最大限度地利用所有组件(包括硬件和软件)的自主驾驶公司)自动驾驶,其实中长期(主要是由风险投资资助)的全栈将会导致自动驾驶行业成本和复杂性将激增。

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其实从规模经济来讲。一个庞大且有利可图的市场吸引了更多竞争者,最终降低了价格;向10个制造商交付产品的供应商显然可以提供较低的成本。所以自动驾驶全栈开发应该不是一个行业最优的选择,对于大多数公司来说,整个堆栈太大,太复杂,太昂贵,太耗资源,无法内部开发。它涉及太多不同的学科和技能。

所以本文讲分解自动驾驶堆栈,看行业内有哪些机会和趋势

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自动驾驶全堆栈由五个主要组组成:

  • 硬件
  • 机外软件和数据
  • 开发验证整合
  • 车载软件
  • 用户产品以及界面

硬件堆栈由通常针对特定应用定制或可定制的车辆平台组成,该平台包含与执行器(即传动系统,制动和转向系统以及电子设备)的接口。此外,组件包括车辆计算机,车辆内以及与云端的通信系统,以及数据记录和存储组件。传感器包括GNSS,运动传感器,激光雷达,雷达,照相机,有时还包括超声波。

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机外软件和数据包括地图(详情点击了解自动驾驶八大定位感知)。需要创建地图,并用元信息进行注释,更新和分发(也可以部分分发),同时保持整个地图数据库的一致性。高度自动驾驶的车辆通常会以车队的形式运行,这需要对无人驾驶车辆进行车队管理,车队路线选择,远程操作,自我和远程诊断。传感器之一自动驾驶汽车可产生高达64 Gb / s的速度(或8 GB / s或480 GB / min或28 TB /小时或560 TB /天或200 Peta B /年)。舰队显然创造了这个数量的倍数。需要记录,存储,注释,分析和管理此数据量。软件开发人员需要一个能够提高生产力的软件开发环境。工具包括数据的回放,数据的可视化以及在各个级别上模拟数据的能力。

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开发验证整合,包括系统设计,软件体系结构设计,硬件设计,交互设计。必须在所有级别上开发测试,包括软件单元,回归,集成,SIL,HIL和车辆测试。其他方面包括功能安全性,法规,认证,安全性,安全性,验证和确认。

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车载软件堆栈由一个操作系统(希望对安全性至关重要的系统而言是实时的,而不仅仅是Linux,汽车操作系统概览点击汽车操作系统概览 101)组成,该操作系统本身包含一个内核,调度程序和驱动程序。在OS之上有一个软件框架,该软件框架抽象了上述组件的许多复杂性,例如OS,计算机硬件,传感器接口,数据记录,回放,可视化以及中间件。它应该为安全性,安全性和诊断提供支持。ROS(机器人操作系统)是事实上的标准框架。算法框架位于框架顶部。感知是指将来自传感器的信息处理为简洁的环境模型。本地化是根据地图表示的车辆相对于车道,道路和世界的位置。场景理解成为对感知世界的语义理解。驾驶决策基于一组目标并受环境的约束,车辆的期望运动被计划并通过控制器发送到车辆的执行器。这些算法组件中的许多组件都是使用现代人工智能(AI)技术实现的,该技术可以实现类似人类的准确性,但是对堆栈的许多部分都提出了新要求。

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用户产品以及界面所有组件都需要集成到产品中,在此产品是指与用户/操作员连接的应用程序。该应用程序适合其预期用途,针对支持它的堆栈的功能进行了调整,然后发布。为实现高度自动驾驶的操作而进行的系统集成是与多个参与者共同努力的结果,但是具有精心设计的堆栈,可以快速地进行定义,调整,测试和发布。

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所以当前有一种观点,认为自动驾驶应该是朝开放生态发展让更多供应商进入体系,让这个长长的自动驾驶堆栈融入更多的竞争者但同时为一个目标服务,所以核心是创立标准建立平台从而可以充分竞争促进行业快速发展。

参考文章

    • -
  1. The State of Autonomous Transportation - Medium
  2. What is DRIVE AGX System?-NVIDIA

文中部分图片版权归其所有

*未经准许严禁转载和摘录

作者:Pirate Jack
来源:https://mp.weixin.qq.com/s/6RoIvdKC-87wkppL87\_PQQ
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