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L4 級自動駕駛已經進入到規?;涞剡\營的階段,越來越多適配不同商業場景的自動駕駛車輛駛入公開道路。

 

一套好用的 L4 級自動駕駛系統,勢必要面對來自不同運行地區、不同氣候狀況、不同場景的多樣化挑戰,同時還要在各地收集路測和運營數據來提升系統的核心能力。

 

那么如何保證這套系統的普適性,保證車隊的投放效率以及運營維護過程中的便利性,找到自動駕駛車輛安全性、成本、規?;g的平衡點,成為很多 L4 級自動駕駛通用方案公司需要解決的難題。

 

輕舟智航打造「自動駕駛超級工廠」

 

此前已經在自動駕駛網約巴士(Robobus)領域打出聲量的輕舟智航自研的一套自動駕駛解決方案「Driven-by-QCraft」就一直在朝著這個方向努力,不斷追求系統的高效適配。

 

為此,輕舟智航打造了一間「自動駕駛超級工廠」,這間「工廠」中,有車載硬件、車載軟件以及專注于處理海量道路環境數據來進行仿真訓練的「數據流場」。

 

這三者共同協作,推動自動駕駛方案形成迭代閉環。

 

 

現階段,輕舟智航的「Driven-by-QCraft」方案:

在自動駕駛硬件上進行了模塊化的設計,一套標準化的硬件方案可以在 Robobus、Robotaxi 以及其他車型上進行搭載,傳感器數量可以按需增減。

 

按照輕舟智航的介紹,他們這套系統已經在 10 款車型上進行搭載,包括主力車型自動駕駛網約巴士「龍舟 ONE」,還有公交車、Robotaxi 等車型。

 

 

在自動駕駛軟件層面,得益于其 4 位核心團隊成員都出自全球頂尖自動駕駛公司 Waymo,輕舟智航在感知算法、地圖與定位、 決策規劃、云端控制等技術模塊上都擁有自研能力,而且這套軟件系統同樣具有不同場景以及不同車型的適配性。

 

此外,在「數據流場」的支持下,輕舟智航的自動駕駛車輛可以先集中在一地進行研發,然后再投放到多地進行測試和運營,自動篩選歸類出高價值的數據,進行大規模的仿真訓練,推動系統的 OTA。這樣一種模式,可以讓 A 地發現的問題在被解決后,在 B 地不會再發生,高效協同。

 

目前,輕舟智航的自動駕駛車隊已經在中美 10 座城市展開測試或運營,車隊規模預計在年底超過百臺,而且后續還會與合作伙伴結盟,讓「數據流場」發揮更大的效能。

 

正是基于自研的「自動駕駛超級工廠」,提升開發和部署的效率,輕舟智航才能夠在短短一年時間里快速復制,落地十座城市。

 

輕舟智航的目標是「將無人駕駛帶進現實」,以上僅僅是階段性成績,在自動駕駛軟、硬件上,輕舟智航還在持續迭代。

 

解密輕舟智航第三代自動駕駛硬件方案

 

最近,輕舟智航發布了他們的第三代自動駕駛硬件方案。

 

這套方案在感知層面通過對傳感器配置以及安裝位置/方式進行革新,實現了對車輛周圍 360 度范圍的感知全覆蓋,做到無死角、無盲區。

 

特別是針對小體型物體,比如皮球、小狗、兒童這樣的目標物的感知也能非常精準。這大大提升了自動駕駛系統的安全性。

 

在計算單元層面,輕舟智航新一代的方案進行了三重冗余設計,包含了主計算單元(OMC)、備份計算單元(OBC)以及車載計算單元(OCC)。

 

 

這樣設計的目的是為了充分保障車輛在發生部分器件失效時還能安全停車。

 

其中,主計算單元負責的是自動駕駛系統軟件的運行和計算,如果主計算單元出現故障,備份計算單元將接管車輛控制,讓車輛可以在突發狀況下靠邊停車、緊急剎車等。

 

就像人類的「大小腦」一樣,互相配合、互為冗余。

 

 

而在 11 月 9 日舉行的英偉達 GTC 大會上,輕舟智航宣布,在其下一代計算平臺中,將會采用英偉達的新一代自動駕駛芯片 Orin,這也讓輕舟智航成為國內首家使用 Orin 芯片的 L4 級自動駕駛通用方案公司。

 

根據輕舟智航的規劃,他們在今年底就會實現 Orin 的搭載上車,因為此前已經有 Xavier 適配的經驗,所以在一些核心模塊上進行調整后就可以實現計算芯片的整體遷移。

 

目前,英偉達 Orin 的開發板已經在國內 Tier 1 手中開發到了 B 樣件的階段,很快就將量產,2022 年也會是國內 Orin 芯片的量產大年。

 

 

另外,輕舟智航還在第三代硬件方案里優化了電源系統。針對不同的天氣狀況、道路條件,系統會適時關閉一些耗電項目,比如在天氣晴好的時候,可以減少某類傳感器工作的數量,集中供電給核心功能模塊即可,這樣能在一定程度上降低功耗、省電,延長車輛運行里程;

 

另外,電源系統也有冗余備份,能夠在特殊故障時,保證系統的正常運行,拒絕「黑屏」事件的發生。

 

具體看看輕舟智航的第三代感知硬件方案:

2 個長距離測量激光雷達;

3 個近距離補盲激光雷達;

4 個毫米波雷達;

9 個感知攝像頭;

1 個 IMU 套裝。

 

 

這套方案用了 5 顆激光雷達,車頂左右各兩顆,上方兩顆是主激光雷達,來自禾賽科技,下方有圓形遮罩的是補盲激光雷達,還有一顆補盲激光雷達位于車輛尾部,補盲雷達出自速騰聚創。

 

 

5 顆激光雷達的配置在成本上是不是超標了?

 

針對這個問題,輕舟智航聯合創始人、CTO 侯聰表示,這套方案的成本相比于前代方案的成本反而降低了,主要是因為現在國產激光雷達技術已經很成熟,而且出貨量也在不斷增加,因此單個傳感器成本也在不斷降低,而且這套方案用了兩個主激光雷達,其他三顆是價格更低的補盲雷達,成本上可控。

 

在安裝方式上,Robotaxi 車頂 4 顆激光雷達分為兩組,采用了懸浮式安裝方式,這兩組激光雷達互為冗余,任何一組失效,另外一組都能支撐起車輛的環境感知。

 

另外,5 顆激光雷達在旋轉方向上實時保持一致,這樣其在檢測動態物體的時候就不會出現明顯的錯位或者是重影的現象,而且返回的點云數據也可以集中處理,讓感知更加精準。

 

 

除了 5 顆激光雷達值得關注,輕舟智航這套傳感器硬件在攝像頭層面也做了革新。

 

首先是單獨定制設計了專門的紅綠燈識別攝像頭,這顆攝像頭可以在不受環境光干擾的情況下,識別出 150 米外的紅綠燈形狀和顏色。和紅綠燈識別攝像頭鄰近的還有一顆前視的主攝像頭。

 

 

余下的 7 顆環視攝像頭則是環繞在左右兩組激光雷達周圍,皆為 500 萬像素,而且其安裝方式采用逆時針旋轉 90 度的方式,讓縱向的視場角更大。

 

 

這種安裝方式讓攝像頭的逐行曝光方向與激光雷達的掃描方向保持一致,這樣讓圖像數據和點云數據的前融合效果更佳,而且還能減少地面的盲區,特別是對小體積物體比如交通錐、兒童、小動物等等的探測。

 

 

自動駕駛車輛要應對各種天氣狀況和不同的場景,暴露在外的傳感器難免會出現各種臟污的情況,為此,輕舟智航為這些傳感器配上了自清潔系統,讓其免受水霧、灰塵、污垢的侵擾。

 

在自動駕駛硬件套裝的成本方面,激光雷達以及計算芯片占了大頭,輕舟智航一直在優化這塊的成本,讓自動駕駛車輛能夠更加安全同時也能以更經濟的方式落地。

 

根據輕舟智航聯合創始人、CEO 于騫此前的預測,未來 2 年,車輛的自動駕駛改裝成本可以控制在 10-15 萬元級別(激光雷達占其中 2-3 萬元),整體算下來和一名司機 2 年的薪資差不多,這將是自動駕駛更能規?;某杀緟^間。

 

通過第三代自動駕駛硬件方案的探索,輕舟智航正在努力找到自動駕駛車輛安全、成本、規?;g的平衡點。

 

輕舟智航 Robotaxi 初體驗

 

外界對于輕舟智航的認知主要是那款約 6 米長的自動駕駛網約巴士(Robobus)——「龍舟 ONE」,主要用于地鐵接駁、城市微循環等場景,如今已經在國內 6 座城市實現落地。

 

 

但是輕舟的產品線遠不止于此。

 

其目前還有面向大巴的輔助駕駛方案,致力于智慧公交的改裝。據知情人士透露,這套方案目前已分別跟陜西西咸公交、中通客車等合作落地車隊。

 

另外,輕舟還有規劃中的一款全新的車型「龍舟 SPACE」,主要是面向城市未來出行而設計,類似于此前 ZOOX 推出的全無人車型。

 

其實在更早之前,輕舟 L4 級自動駕駛研發是從 Robotaxi 開始的,目前這些 Robotaxi 已經在硅谷、蘇州、深圳等地測試,規模有數十臺。

 

之所以測試 Robotaxi,主要還是為了軟件技術在不同場景下的持續迭代做準備。

 

因為輕舟團隊認為,無論是現在主力在做的 Robobus,還是一開始就切入的 Robotaxi,以后都會殊途同歸,那就是重新定義出一種無人駕駛的出行工具,在這類出行工具上,硬件方案、軟件方案都必須是通用的,未來可以更好地進行移植。

 

所以這也是輕舟在同時測試 Robobus 和 Robotaxi 的原因,因為這兩個場景都是其「自動駕駛超級工廠」不斷進化的基礎。一套成熟的通用性的 L4 自動駕駛系統,是輕舟智航在技術上的終極追求。

 

在輕舟智航發布第三代自動駕駛硬件方案的節點上,汽車之心在蘇州實地體驗了搭載了該方案的 Robotaxi 車型,實車見證這套硬件方案在感知層面的提升。

 

我們在蘇州高鐵新城的公開道路上,進行了一段實際體驗,期間經歷了等待紅綠燈、跟車、被 Cut-in、繞行、變道、左轉、右轉、禮讓行人等眾多復雜場景。

 

 

從車內可視化界面的感知結果來看,車上的這套傳感器對于車輛周圍的車輛、道路邊緣的護欄、行人、自行車騎行者都能非常精準的識別。

 

特別是針對遠處有遮擋的自行車騎行者,系統同樣可以識別,并且在可視化界面上進行分類建模。

 

在體驗過程中,車輛的變道、轉向、減速剎停等操作非常類似于老司機,很平穩。

 

 

而在等紅燈起步的操作上,車輛則采取了更激進的操作,會有一個向前沖的動作,輕舟的工程師表示這是為了防止起步太慢被后車催促,也能避免被加塞。

 

我們在試乘過程中碰到了右后方車輛突然 Cut-in 的場景,本車進行了及時的減速避讓操作,而且沒有人為接管。

 

 

另外還碰到了行車道上出現停止車輛的情況,本車在感知到該車之后,成功實現了繞行,而且繞行動作很果斷。

 

 

這里要提到輕舟智航的一項「時空聯合規劃」技術,這項技術可以在車輛橫向轉向和縱向的加減速操作上進行聯合規劃,尋找出一條最優行駛路徑,而且是以最合適的速度行駛。

 

這項技術在繞行的場景中表現的非常明顯,輕舟的 Robotaxi 在轉向的過程中還輕微加了一點速來繞過前方的車輛,非常果斷且順滑。

 

此外,過程中還經過了一段狹窄路,路邊停滿了車輛,而且行車道前方出現車輛時啟時停的情況,本車在進行了一段跟車之后,等待前方車輛變道后繼續行駛。

 

 

輕舟的工程師表示,其自動駕駛系統的繞行邏輯是:如果前方是一輛靜止的車輛,那么系統會果斷進行繞行;

 

如果前方車輛時啟時停,那系統則會進行跟車操作,直至前車離開。

 

在整個體驗過程中,我們遇到了數十個紅綠燈,感知系統對紅綠燈能進行精準的識別,并且提前減速,平緩剎停,表現非常老司機。

 

在輕舟智航第三代自動駕駛硬件方案的加持下,輕舟的 Robotaxi 在感知層面的表現可圈可點。但也不得不承認,在某些規劃和控制操作上其還未達到最佳狀態,后續還有提升空間,需要從「老司機」向「超級老司機」進化。

 

2 年時間完成從 Robotaxi 到 Robobus 的拓展,在 10 城的多類場景落地 10 款車型,搭建起近百臺規模的車隊,輕舟智航的通用性自動駕駛軟硬件方案為這樣的高效率貢獻了力量。

 

而在未來將推出的更多自動駕駛車型上,這間「自動駕駛超級工廠」還將發揮更大的效用。

 

輕舟智航的自動駕駛硬件方案已迭代至現在的第三代,后續還要引入更符合車規級要求、性能更強大的英偉達 Orin 計算平臺。在硬件方案上與時俱進,增強適配性的基礎之上,就看后續其自動駕駛軟件方案如何持續進化。

 

按照輕舟智航的規劃,他們的整套方案,不但要向上、向更高級別的自動駕駛突破,而且還要向下兼容,去滿足未來乘用車量產自動駕駛的需求。

 

眾所周知,現在很多量產乘用車都確定要用英偉達的 Orin 芯片,同時激光雷達上車也是大勢所趨,這正好與目前輕舟智航搭建的自動駕駛硬件架構不謀而合。

 

所以,從量產乘用車自動駕駛,到 Robobus、Robotaxi 再到未來專門為無人化出行而打造的車型,都有輕舟智航通用性自動駕駛系統的用武之地,加上美團龍珠這些產業投資方的助力,未來在物流領域或許也將大有可為。

 

現在輕舟智航還在努力的打好自己的地基,為日后在自動駕駛領域起高樓做充分的準備。