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英特爾-Mobileye 在耶路撒冷展開自動駕駛車隊測試

如果這輛車在耶路撒冷都能開了,那就(幾乎)能在任何地方開了
英特爾
2018-05-18 21:26 8865
英特爾與Mobileye的百輛自動駕駛汽車已經(jīng)在耶路撒冷開始第一階段的測試。測試路段行車艱難、極具挑戰(zhàn)性。此次上路測試展示了Mobileye的先進技術,證明了責任敏感型安全模型可以提升安全性,并將關鍵學習成果融入到產(chǎn)品和客戶項目中。

北京2018年5月18日電 /美通社/ -- 近日,英特爾-Mobileye 在耶路撒冷展開自動駕駛車隊測試,展示了 Mobileye 的先進技術,以下為英特爾公司高級副總裁英特爾子公司 Mobileye 公司首席執(zhí)行官兼首席技術官Amon Shashua 教授發(fā)表發(fā)表的評論文章:

英特爾與 Mobileye 的百輛自動駕駛汽車已經(jīng)在耶路撒冷開始第一階段的測試。測試路段行車艱難、極具挑戰(zhàn)性。此次上路測試展示了 Mobileye 的先進技術,證明了責任敏感型安全(RSS)模型可以提升安全性,并將關鍵學習成果融入到產(chǎn)品和客戶項目中。預計數(shù)月內(nèi),測試車隊將進入美國和其它地區(qū)。雖然我們的自動駕駛車隊不是第一個上路測試的車隊,但它代表了我們在多個領域采用的全新理念,并且有別于傳統(tǒng)技術。憑借在計算機視覺和人工智能領域積累的二十多年的經(jīng)驗,我們的測試汽車證明,英特爾和 Mobileye 的解決方案是目前極行之有效的方案。

與其它自動駕駛系統(tǒng)相比,我們的關鍵之處在于,系統(tǒng)在設計之初,就將安全性、經(jīng)濟性和可擴展性作為重要目標。具體而言,自動駕駛汽車要比手動駕駛汽車速度更快、更順暢,而且成本更低;它能適應任何地理環(huán)境;比人工駕駛的安全水平要高出一千倍,無需在公共道路上進行數(shù)十億英里的驗證測試。

為什么選擇在耶路撒冷開展測試?

很顯然,Mobileye 公司就在以色列。一方面,選擇耶路撒冷十分方便開展駕駛測試;而另一方面,這可以證明,我們的技術足以挑戰(zhàn)任何地理環(huán)境和道路環(huán)境。耶路撒冷因行車艱難而出名:道路標識不清,變道環(huán)境復雜,行人不遵守交通規(guī)則。自動駕駛汽車的車速不能太慢,這樣容易造成交通堵塞或引發(fā)交通事故。相反,自動駕駛車必須像當?shù)伛{駛員一樣自信駕駛、果斷決策。

在這種環(huán)境下,我們在測試自動駕駛汽車和技術的同時,也可以改進駕駛策略。駕駛策略也稱為規(guī)劃或決策。好的駕駛策略讓自動駕駛汽車設計上的諸多困難迎刃而解。通常,很多目標有待優(yōu)化,部分目標又彼此矛盾。比如,如何確保極致安全,而又不過度謹慎;如何模擬手動駕駛風格(以免嚇到其他駕駛員),又不造成人為錯誤。為了更好地平衡這些因素,車隊采用兩套獨立的系統(tǒng),一套下發(fā)駕駛指令,另一套批準或拒絕指令。目前,這兩套系統(tǒng)都運行穩(wěn)定。

英特爾及其子公司Mobileye于2018年5月17日宣布,百輛自動駕駛車隊已在耶路撒冷開始第一階段測試,以展示英特爾實現(xiàn)自動駕駛安全的方法。
英特爾及其子公司Mobileye于2018年5月17日宣布,百輛自動駕駛車隊已在耶路撒冷開始第一階段測試,以展示英特爾實現(xiàn)自動駕駛安全的方法。

安全駕駛 vs 果斷決策

我們對駕駛決策系統(tǒng)中的指令發(fā)出模塊進行離線訓練,以形成果斷、流暢和擬人化的駕駛風格。我們公司使用的這套軟件是基于 AI 強化學習技術開發(fā)出的。該系統(tǒng)也是車隊的較大亮點,各種場景指示也讓我們?yōu)橹駣^。然而,自動駕駛汽車的“駕駛員”也要清楚且果斷地判斷與危險駕駛之間的邊界點。為了達到這一目的,我們采用責任敏感型安全(RSS)模型來控制 AI 系統(tǒng)。

RSS 模型將安全駕駛的基本原則轉化成機器可以理解的數(shù)學公式。例如,尾隨其他車或變道時的安全距離、道路優(yōu)先權和障礙物避讓等。如果 AI 系統(tǒng)發(fā)出的指令違反了任何一條基本原則,RSS 將拒絕該指令。

簡而言之,基于 AI 的駕駛策略系統(tǒng),其職責是讓自動駕駛汽車行駛到目的地,而 RSS 模型則負責保障沿途的駕駛安全。安全性靠系統(tǒng)設計進行保障,無需進行數(shù)十億英里的道路測試。車隊目前使用 Mobileye 的安全系統(tǒng),相關方法已公開分享,并期望在與其它公司合作的過程中,形成技術中立的業(yè)界領先標準(中立指該系統(tǒng)適用于任何汽車制造商的駕駛策略)。

為何感知系統(tǒng)只有攝像頭?

在初始階段,車隊的感知系統(tǒng)只配備了攝像頭。在360°全景系統(tǒng)中,每輛車配備了十二個攝像頭,其中,八個攝像頭探測遠距離環(huán)境,另外四個用于泊車。這個階段的目標是想證明,僅依據(jù)攝像頭獲取的信息,就可以形成端到端的自動駕駛方案。該方案中,環(huán)境感知系統(tǒng)通過俯視圖來呈現(xiàn)行駛汽車周圍的環(huán)境狀態(tài),能夠識別車輛和行人、道路標志和交通信號燈的含義,能夠實時創(chuàng)建高清地圖并幫助汽車做精確到厘米級的定位,能夠進行道路規(guī)劃(即駕駛策略)和車輛控制。

英特爾和Mobileye自動駕駛汽車上分立式安裝了十二個攝像頭,能提供360視角并進行遠距離環(huán)視和停車。
英特爾和Mobileye自動駕駛汽車上分立式安裝了十二個攝像頭,能提供360視角并進行遠距離環(huán)視和停車。

初始階段是為了實現(xiàn)感知系統(tǒng)的“真正冗余”。“真正冗余”是指,感知系統(tǒng)包含多個獨立工作的子系統(tǒng),每個子系統(tǒng)都可以獨立支持自動駕駛。而之前的感知系統(tǒng),則是將不同來源的原始傳感器數(shù)據(jù)整合在一起,實際上,只有一個傳感系統(tǒng)。“真正冗余”有兩個主要優(yōu)勢:首先,感知系統(tǒng)驗證所需的數(shù)據(jù)量大大降低(十億小時的平方根 VS 十億小時),如圖 A 所示;其次,如果其中一個子系統(tǒng)故障,車輛可以繼續(xù)安全行駛。如果采用數(shù)據(jù)整合的傳感系統(tǒng),則需立即停車。數(shù)據(jù)整合傳感系統(tǒng)就好比一串圣誕樹彩燈,如果一個燈泡壞了,那么,整串彩燈也就壞了。

“真正冗余”的作用 (注:此圖從“平均無故障時間”(MTBF)測試角度對上述兩種系統(tǒng)進行比較。這里的故障是指,任何一個可能導致死亡的傳感器故障。Mobileye的目標,是把MTBF提高到十億小時,比手動駕駛汽車的安全標準高一千倍。單傳感器系統(tǒng)需要收集約十億小時的數(shù)據(jù)來測試MTBF,而“真正冗余”感知系統(tǒng)則只需收集大約三萬小時的數(shù)據(jù)(十億小時開平方)。此外,“真正冗余”感知系統(tǒng)可以在實驗室進行MTBF測試,無需到實際駕駛環(huán)境中收集數(shù)據(jù)。)
“真正冗余”的作用 (注:此圖從“平均無故障時間”(MTBF)測試角度對上述兩種系統(tǒng)進行比較。這里的故障是指,任何一個可能導致死亡的傳感器故障。Mobileye的目標,是把MTBF提高到十億小時,比手動駕駛汽車的安全標準高一千倍。單傳感器系統(tǒng)需要收集約十億小時的數(shù)據(jù)來測試MTBF,而“真正冗余”感知系統(tǒng)則只需收集大約三萬小時的數(shù)據(jù)(十億小時開平方)。此外,“真正冗余”感知系統(tǒng)可以在實驗室進行MTBF測試,無需到實際駕駛環(huán)境中收集數(shù)據(jù)。)

未來幾周,我們會在系統(tǒng)開發(fā)的第二階段,加入雷達/激光雷達傳感設備,通過不同的傳感模塊之間的協(xié)同作用,來提升駕駛的“舒適性”。

當前及未來的計算平臺硬件

自動駕駛車隊的端到端計算系統(tǒng)安裝了四顆 Mobileye EyeQ®4 芯片。該芯片功率為六瓦,在八位深度網(wǎng)絡上,提供每秒2.5萬億次運算(TOP/s)的計算能力。EyeQ4是 Mobileye 最新推出的系統(tǒng)級芯片,于2018年生產(chǎn)。Mobileye 計劃,今年再推出四款芯片,2019年推出十二款芯片。根據(jù)公司規(guī)劃,EyeQ®5 支持全自動駕駛,在今年晚些時候,就可以推出工程樣品。EyeQ5 提供二十四萬億次運算的能力,比 EyeQ4 強約十倍。我們計劃,為一輛 L4/L5階段的全自動駕駛汽車,配備三顆 EyeQ5芯片。因此,2019年初推出的新一代 EyeQ5的計算能力,將是目前 EyeQ4 芯片的十倍。

英特爾和 Mobileye 采用的方法不同于業(yè)界常用的方法。業(yè)界在研發(fā)中往往超額訂購計算需求,比如,要求“在產(chǎn)品開發(fā)中給我無限的計算能力”,然后,再嘗試進行成本和功耗優(yōu)化。而我們則使用更有效的策略,來減少計算需求,從而聚焦于開發(fā)較有效的算法 -- 用于狀態(tài)感知、駕駛策略制定和車輛控制。

前路漫漫,但我依然為 Mobileye 和英特爾的開發(fā)團隊感到無比的自豪,感謝他們的努力工作和取得的重大突破。我們的目標是:在客戶的支持下,這套系統(tǒng)在2021年進入批量生產(chǎn)并應用于L4/L5階段自動駕駛汽車。

消息來源:英特爾
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