硅谷“城市封闭”前夕,无人车试乘L4-level及其背

  编者按: 本文来自微信公众号 “qubit” (id:qbitai),36 氪被授权发布。

  主讲人 | 轻舟智航:于骞 汪堃

  硅谷“封城”前夜,让无人车途径抢购中的超市,会是怎样的体验?

  3 月 21 日,这家自动驾驶公司的无人车,就经历了这样独一无二的体验。

  最初,这个计划是“在硅谷晚高峰乘无人车买汉堡”,但因为美国疫情形势的急转直下,最后难度大大增加。

  但最终,轻舟智航的无人车还是顺利完美地经受住了新挑战、新考验,圆满完成既定目标——买到了汉堡。

  所以这是一个怎样的过程,对于这个过程和背后的技术,轻舟智航的两位联合创始人又如何解析?

  在轻舟智航x量子位的技术直播分享中,轻舟智航ceo、前waymo感知关键模块的机器学习算法研发负责人于骞,轻舟智航联合创始人、google中国直接入职waymo第一人汪堃,基于现场试乘的实时数据,详细介绍了其创新技术路径以及大规模智能仿真系统的具体应用,包括如何借助大规模智能仿真系统复现边界化场景、生成模拟真实场景,如何自主学习各种复杂场景、寻求最优运动规划决策等。

  如果你错过了直播,你现在也可以仔细阅读这篇文字记录。

  硅谷“封城”前夜的l4级别无人车试乘实况,及其背后创新技术的深度剖析

  分享要点

  试乘体验技术难点解析

  以 dmv 年度报告谈自动驾驶技术评价标准

  当前自动驾驶技术演化至哪一阶段?

  自动驾驶长尾挑战的解决之道

  为什么无人驾驶规模化落地需要仿真?

  无人驾驶汽车需要什么样的模拟系统?

  大家好,我是轻舟智航的联合创始人和ceo于骞。

  很高兴能跟大家在屏幕前见面,而且是以这种比较新鲜的方式见面。

  轻舟智航,一直希望以一条独特崭新的路径实现无人驾驶,在公司成立之初,我们就立志打造一个轻、快、高效的团队,这也是公司名称的由来——两岸猿声啼不住,轻舟已过万重山。

  今天想要展示的,是在硅谷“封城”前夜,让我们的无人车路经遭遇抢购、人流车流密集的超市地段。

  加州“在家隔离”强制执行令发布后的3个小时,对轻舟智航来说是难忘的3个小时。

  硅谷时间3月16日下午4点23分,我们收到加州相关政府发布的正式强制性命令,所有居民必须在家隔离,除非采购食物,就医或者其他紧急情况才允许离开住所,强制性命令于当天午夜12点生效。

  收到这个通知时,离生效只剩下8个小时。为了保障硅谷同事的健康安全,也是为了不违反强制性命令,原计划于今天进行的试乘直播活动是不是只能取消?

  我们没有放弃,而是联系了硅谷 boomingstar ventures 的管理合伙人 alex ren 作为第三方证人,并在当天下午7点紧急录制了路试视频。

  由于时间紧张,我们只有一次机会,所以这个视频也是按照一次性录制完成的。

  为什么我们会选择用直播的方式做试乘体验呢?

  主要是因为直播本身会遇到许多不可控的情况,例如天气、交通情况等,我们希望借直播向大家展示对自身技术的信心。

  硅谷“封城”前夜的l4级别无人车试乘实况,及其背后创新技术的深度剖析

  以上是本次试乘的部分路线图,无人车将开到一个商业区周边的麦当劳,经过一个汽车穿梭窗口(drive-through),随后穿过一个大超市和其停车场,回到公司。

  drive-through 是美国很常见的一种点餐方式,是典型的城市复杂交通环境之一。从技术上角度来看,drive-through场景也是很有挑战性的。

  首先,其车道比单车道更窄,对定位和控制的要求都比较高,如果横向定位和控制不精确,就会轧到路沿或蹭到建筑物,如果纵向不准,就会对不准点餐窗口。

  其次,在出口有一个停车场,这是一条非结构化的道路。为了应对人车混杂的局面,我们还需要在没有保护的情况下右转进入主干道。

  最后,更有挑战性的是这里是正常营业的地方,不像开放道路般可以重复进行路测,而我们通过大量的仿真测试,做到了第一次上路就非常安全可靠。

  

  △硅谷“封城”前夜的l4级别无人车试乘实况

  以上是当天一次拍摄的一镜到底视频,由于疫情的影响,许多人到超市抢购物资。轻舟智航的无人车在超市附近就遇到了不少行人和车辆。

  当然,对于无人车的技术评价,除了试乘体验参考,业内也有一些行业报告,里面也提供了一些指标,所以就着这一次分享,不妨也解读下这份报告:

  今年2月,加州车管局(dmv)公布了2019年加州自动驾驶接管报告,引起了众多讨论,其中接管里程数(mpi)这个指标更是引起了比较大的争议。

  在我看来,不同公司的接管标准是不一样的,将不同公司间的接管率相比较是没有意义的。

  例如,如果一家公司的路试足够简单,例如,没有其他车辆,没有十字路口,也没有行人,那么该公司的接管率可能足够低。

  硅谷“封城”前夜的l4级别无人车试乘实况,及其背后创新技术的深度剖析

  但是,如果把同家公司的接管率在时间维度上进行横向比较就比较有意思了。

  以总里程数和里程覆盖的多样性都比较受业内认可的waymo为例,当比较waymo在2018年和2019年的接管类型时,可以发现很有意思的一点:感知所占的比例明显变多了,从25%升到了47%。

  这是不是意味着waymo的感知能力下降了呢?

  并不是。

  从绝对mpi来看,waymo无论在感知还是运动规划上都有了进步。

  从整体比例的变化可以看到,感知占的比例上升,更多是由于规划决策造成接管所占比例下降的缘故。

  这也意味着 waymo 在规划和决策方面取得了巨大的技术进步,这是非常显著的,与其大规模的模拟试验应用是分不开的。

  大家知道,感知是一个比较确定性的问题,如何测试和评价是非常明确的,整体的方法论也是比较清楚的。

  所以业内开始把注意力集中在规划决策技术上,把规划决策视为目前最具挑战性的问题。

  规划决策的挑战性可以从两点来看:

  第一,不确定性难以衡量。现有判断规划决策做得好坏的指标是舒适度和安全性,但这两项指标都是比较偏主观的。

  一方面,不同人开车有不同的行为喜好,有人激进一些,有人保守一些,舒适程度本身是很主观的一个判断;另一方面,在安全性上,简单的安全性指标是不碰撞,但即使是不碰撞,要是你的车总是离旁边车就差1厘米,你也会觉得不安全。

  第二,从方法论的角度来说,行业里占主流位置的规划决策方法论,整体上看与20年前相比并没有大的突破。模仿学习或强化学习的方法,在大规模实际应用时也仍然存在众多问题。

  因此,相比感知,规划控制的提高更困难。

  那么也许会有以下问题:

  自动驾驶技术,最早是从地图和定位开始做起的,简单理解就是先要知道自己在哪里。

  在做好地图和定位之后,业内开始专注于感知技术,高线数的激光雷达对感知的早期发展有重要推动作用。

  在2012年学习爆发了之后,业内开始把深度学习应用在感知上,感知技术有了快速的、长足的进步。

  硅谷“封城”前夜的l4级别无人车试乘实况,及其背后创新技术的深度剖析

  当该检测和识别的物体都检测出来了,业内又发现规划决策一点都不简单,甚至更困难。

  这时,仿真技术出现了,其出现很大程度上是为了帮助规划决策进行更好的测试——毕竟不能每修改一次算法就部署到车上进行测试。

  随着仿真技术的采用,行业又进入一个快速的发展轨道,从2016年至今,waymo的实际路测里程超过1000万英里,比绕地球赤道400圈还多,这还只是2018年的数据。

  这条技术演进之路不仅是我在自动驾驶领域 10 多年经验的总结,也是不同时间点自动驾驶技术的不同核心,这也是近年来许多初创公司从无到有的技术建设过程 -- 首先做好地图建设和定位,然后做好感知,并最终开始进行规划决策和模拟。

  但对于轻舟智航而言,我们从一开始便把仿真测试平台作为关键核心能力,与其他模块一同建设起来,使开发达到了十分高效的状态。

  

  △轻舟智航l4级别无人驾驶技术

  除了规划决策方面的挑战,还要提到自动驾驶行业的长尾效应。

  从事自动驾驶的技术人员肯定深有体会,技术上已经解决了90%的问题,但剩下的10%却可能要花费同样多甚至更多的精力,这10%包括很多边界化难题,经常被称为corner case。

  硅谷“封城”前夜的l4级别无人车试乘实况,及其背后创新技术的深度剖析

  上图便是一个典型的边界化难题(corner case),在你遇上野鸭子之前,你甚至不知道会有野鸭子的问题,所以边界化难题(corner case)是需要去发现,并且解决的。

  那么如何找到并解决边界问题呢?

  除了收集大量的数据,更重要的是建立自动化生产的工厂,将源源不断收集来的有效数据,通过自动化的工具,加工成可用的模型。以更快的速度、更高效的方式应对边界化难题(corner case)。

  硅谷“封城”前夜的l4级别无人车试乘实况,及其背后创新技术的深度剖析

  以上面野鸭子的场景为例,如果需要专门针对这些场景去开发特殊的模型,那会有无穷无尽的场景需要处理。

  但借助自动化的办法,只要数据标注好了,下次系统更新时便可以更好处理这种情况,省下大量工程师的时间。

  以感知举例是比较容易理解的,但其实规划技术也一样。要想让车做出准确的规划,最原始的方法是工程师写规则——大量的工程师写出大量的规则,但这种方式维护性很差还不能满足需求;再进一步便是设计奖励函数——设计奖励函数比写规则要简单的多;再往后则是利用数据自动学习奖励函数。这个过程便是往自动化方向发展的过程。

  轻舟智航所追求的,是建立自动化规模生产的工厂,相比原本的“造梯子”,我们更希望“造火箭”。为此,就要建立大量的工具链以及仿真测试环境。

  在系统开发和测试中,有一个10x定律,指的是在概念、设计、开发、测试、发布的整个过程中,bug每晚一个阶段发现,解决成本就要更高一个数量级。

  

  这个10x定律在自动驾驶领域体现尤为明显,问题越晚暴露越难以解决。如果到发布后问题才暴露,那可能就是威胁到生命的灾难。

  从这也可以看到仿真测试的重要性,除了应用在规划决策,仿真测试也能支撑无人驾驶技术的所有关键模块的快速迭代。

  可类比一个现代化工厂的生产过程,在产品发布前的每一个环节,都需要有充分的测试。

  从地图到定位,从感知到预测,再到最终的规划决策,我们并非全部开发完再测试整体模块,而是从一开始就同步进行。

  目前行业里,都认识到了测试的重要性,都理解自动驾驶的核心竞争力不是某一两个单点算法,而是如何构建一个高效的数据工厂,高效快速地完成测试。

  轻舟智航的测试工具是为了帮助工程师高效地开发,快速复现车辆上的问题,并提前暴露可能的潜在问题,同时也是提供一个评估系统,评价一个版本和另外一个版本比是变好了还是变坏了,而非做成给人看的好看的图像或好看的点云。

  我们的测试系统可做到和车载系统的高度一致,在路上出现的问题,回来就能在仿真里复现,并进行修复。保证再次上路时不出现同样问题。我们产生的场景库也与现实环境高度一致,因为本来就是从现实中学习来的。

  没有上面提到的这些能力,模拟测试只是一种装饰。有了这些能力,可以迅速提高开发效率。

  

  无人驾驶领域的两个重要议题,一个是技术路径,一个是商业应用。

  无人驾驶是一个很独特的领域,不是没有需求,而是有大量的需求。不论是增加安全性,还是降低人力成本,或者是提供城市交通效率,都是无人驾驶领域的强需求,但目前技术还存在各类问题,这也正是轻舟智航的机会。

  在技术路径方面,轻舟智航重视自动化和测试。有效数据、大规模智能仿真系统以及可自主学习决策规划框架是推动轻舟智航技术不断向前转动的齿轮,也是我们独特的技术路径。

  在过去一年的起步阶段,轻舟智航不希望“只见树木不见森林”——通过见招拆招的方式进入到某个具体的小应用场景,变成一家靠堆人来解决问题、无法规模化的工程公司,而是专注于修炼内功,在做到主线够深入、横向可扩展之后,再以轻、快的方式实现真正的无人驾驶。

  在商业应用方面,我们的思路是:与其什么都做,不如聚焦擅长的领域,与合作伙伴共同努力,将无人驾驶带入现实。

  这样的一套齿轮,要想转动起来,也离不开外部的行业环境。在我看来,无人驾驶行业正处于一个大发展阶段。

  一方面是技术的新高度,另一方面是政策的大力支持。新的技术高度是指传感器和计算单元的高速迭代,技术人员的提升和增加等。政策的大力支持包括最近在 “新基础设施” 中强调自动驾驶、 5g 和其他配套技术的发展以及配套法律法规的完善。

  可以说,这是一个最好的时间,也是为什么轻舟智航会选择在这个时间出现。

  我们专注于适应城市复杂交通环境的l4级别自动驾驶技术,致力于打造“老司机”,希望为合作伙伴提供全方位、可量产的无人驾驶解决方案。

  我们有轻、快、高效的全栈式明星团队,有支持快速拓展的技术路径,最后也将达到全方位、多场景的高效落地。

  大家好,我是轻舟智航的联合创始人汪堃。很高兴今天有机会针对无人驾驶领域的仿真技术与大家进行交流。

  市面上有许多仿真软件,最流行的是基于游戏引擎开发的仿真软件。这种仿真软件从界面的角度来说是比较好看的,像一个模拟城市,场景很真实。

  与这种主流的仿真软件不同,轻舟智航的仿真软件界面是很简单的,抛弃了复杂的渲染工作,仅保留了感知结果,包括3d box和雷达点的叠加。我们为什么不利用游戏引擎,造一个好看的模拟城市呢?

  我们总结了基于游戏引擎开发的仿真系统的三大特点:

  首先,在使用游戏引擎的情况下,其自身的图像渲染工作在感知上的提升是有限的,因为渲染效果在一定程度上与真实物体不同。

  第二,在自动驾驶领域,这种re-build软件(基于第三方软件开发)是缺乏测试确定性的。仿真软件在自动驾驶领域的重要应用,就是复现某一次的路测效果。但由于这种第三方软件的开发与自动驾驶软件的开发是相互独立的,很难保证其中各个模块的确定性,导致整个仿真软件存在不确定性,最终影响可用性。

  第三,基于游戏引擎开发的仿真器会消耗大量额外计算资源做图像渲染,不利于大规模应用,这也影响到本身的实用性。

  基于以上考虑,才有了轻舟智航独特的仿真系统。

  仿真对自动驾驶的重要性不言而喻,它具有几个优势:

  一、低成本

  仿真的路测成本大约是实际路测成本的1%,甚至更少。在进行实际路测时,需要有硬件成本、传感器成本、司机成本以及系统工程师的成本,而且一天只能有效测试8到10个小时。而利用仿真路测,在要求不高时,只需要一台电脑和gpu,便能连续24小时进行测试。

  二、灵活性

  在实际路试中,遇到极端情况是小概率事件,是不安全的。在模拟系统中,工程师可以通过手动编辑或自动生成来测试许多极端情况,以确保在实际路试之前进行充分的验证。

  三、可扩展性

  仿真的扩展性比实际道路测试的扩展性大,仿真路测里程大概1000倍于实际路测里程。仿真系统所需要的硬件成本是很低的,而车队的硬件成本、人员成本以及运营成本是非常高的,随着云服务的发展,仿真的可扩展性将远大于车队的可扩展性。

  四、可衡量性

  在开发自动驾驶软件时,每一天都存在大量代码的更改以及算法的迭代,那如何知道这个月的软件和上个月的软件哪个表现更优?这种比较是难以通过实际路测进行的,因为在车辆有限的情况下,测试的场景以及里程数都有限,很难得到一个可靠的统计结果。但借助仿真,工程师能在大量场景库里并行地进行测试,在很短时间内便能对软件版本进行评估。未来,在评估软件是否达到量产水平时,仿真也是主要的测试评价技术。

  

  轻舟智航仿真系统的系统架构可以分为5层:

  最底层的是轻舟智航自研的car os,借助底层的通讯系统来保证模块之间的高效通讯;

  汽车操作系统和模拟器是高度集成的系统。核心模拟器和评估器是基于底层的 car os 接口开发的,可以保证模拟系统的确定性;

  再往上一层是仿真周边工具链和基础架构,可保证整个数据闭环的有效性,将全部数据高效利用起来;

  第四层是大规模场景库构建;最顶层则是分布式系统仿真平台,支持快速、大规模的仿真应用,在短时间内得出正确评估。

  

  轻舟智航的仿真评估器也可以分为5类:

  第一类是安全性评估器(safety evaluator),包含是否碰撞、是否压到路边、是否撞到行人等评估;

  第二类是真值评估器(ground truth evaluator),可通过人工标注或自动标注的方式对仿真结果进行检测对比,及时反馈给工程师;

  第三类是法规评估(law evaluator),指的是根据交通规则进行评估,例如是否闯红灯、是否逆行等;

  第四类是舒适度评估者,指是否存在紧急制动等带来不适的行为;

  第五类是状况评估(stats evaluator),相对比较底层一些,指根据模块生成的中间结果,进行纵向比较得到评估的结果。

  

  △大规模智能仿真系统演示

  以上视频是我们在麦当劳进行仿真测试的一个例子,从下方的真实影像中,可看到前方是没有车辆的。

  

  但借助仿真,我们在场景中产生了两辆绿色的虚拟车辆,测试车辆能否对虚拟车辆进行准确的避让。

  同样,也产生了黄色框的行人来进行测试。视频中的白色边框则是当时的实际行驶轨迹。

  因为麦当劳的场景不允许很多实际测试,这个视频只是很多例子中的一个,我们实际上生成了很多类似的场景,在模拟测试中,评估者在让车辆在实际场景中测试之前获得了良好的结果。

  

  

  △自动化互动场景生成演示

  此外,以上动图也展示了仿真场景库的自动生成的相关工作。视频中红色和绿色的两个点,分别代表两辆车的运动轨迹,这些轨迹的生成和变化,是在真实的交通数据集上,利用深度学习的方法进行训练,再使用训练好的深度神经网络 (生成模型) 合成大规模的互动车辆的轨迹。

  大家可以看到互动车辆的运动轨迹在不断变化,这个变化是由于我们借助生成模型在互动车辆的运动行为空间进行随机抽样而产生的。

  该生成模型支持在不同地图上合成不同的场景库,具有真实有效,多样丰富,以及规模扩展等诸多特性。

  视频中的两个点或者两辆车,是具有交互性的,它们之间可以进行正确的互动,这种互动行为不是人工手动创制,而是从真实车与车之间的互动数据中通过深度学习的方法学习而来的。

  综上所述,我们认为,仿真是实现大规模无人驾驶技术的必由之路。

  首先,借助仿真及相关工具链,能形成高效的数据测试闭环,支持算法的测试和高效迭代,取代堆人或堆车的方式。

  其次,只有经过大规模智能仿真验证过的软件,才能够保证安全性和可用性。以一个比喻作为结尾,如果无人驾驶是个赛跑,那么仿真便是助推器,助推完全无人驾驶的实现。

  关于轻舟智航:

  qcraft 成立于美国硅谷,是全球领先的无人驾驶公司。致力于打造一名适应城市复杂交通环境的 “老司机”,将无人驾驶带入现实。基于大型智能仿真系统和自主学习运动规划框架,独木舟智航专注于为合作伙伴提供量产的无人驾驶解决方案,涵盖从低速到高速的各个方面,从物流到出行,从商用车到乘用车等应用场景。其核心团队成员来自 waymo 、特斯拉、 uber 、福特、英伟达等全球顶级公司,实现了无人驾驶关键技术模块的全栈覆盖。

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