福特工程師:如何從無到有打造一輛自動駕駛汽車?

作者 | 發布日期 2017 年 03 月 11 日 12:00 | 分類 汽車科技 , 自駕車 follow us in feedly

Chris Brewer 是福特的自動駕駛汽車研發總工程師。最近,他在外媒 Medium 上撰文分享了他領導團隊研發福特第二代自動駕駛汽車的心路曆程,詳細描繪了如何從無到有打造一輛自動駕駛汽車。



加上第一代自動駕駛汽車,福特已經在 Fusion 混動版車型上研發自動駕駛技術 3 年了,最新的第二代自動駕駛汽車上集成了福特目前最先進的硬體和 3 年來福特在軟體層面上積累的一切。

▲ 福特第一代自動駕駛汽車。

正如之前報導過的,相對第一代,新的福特 Fusion 自動駕駛汽車在感應器布局上更加美觀,新的雷射雷達數量從之前的 4 個下降為 2 個,同時造型不再突兀。Brewer 在文中指出,更為重要的是,新感應器專門適配了自動駕駛視野的布局調整,使得汽車可以更好的感知周遭路況。兼顧了減少感應器、布局美觀和效能提升,Brewer 直言他對新車型「感到自豪」。

▲ 福特第二代自動駕駛汽車。

眾所周知,製造一輛自動駕駛汽車需要兼顧兩個主要方面,自動駕駛汽車硬體平台和自動駕駛軟體系統。那麼一輛汽車達到自動駕駛所需要的關鍵硬體和技術有哪些?以下是福特的答案:

  • 雷射雷達、毫米波雷達、鏡頭和其他感應器。
  • 用於定位和路徑規畫的演算法。
  • 電腦視覺辨識和機器學習技術。
  • 高精度地圖。
  • 電力驅動的電腦中央處理器。

創造一輛不必受人類控制的汽車,意味着汽車製造商需要協同運作上述的技術和硬體,複製一個永不疲勞、永不出錯的機器駕駛員。那負責理解資料、控制和決策的自動駕駛軟體演算法就相當於人類駕駛員的大腦;而那些感應器就相當於眼睛、耳朵;感應器和核心晶片之前的布線相當於連線大腦和手、腳、肌肉的神經;發動機、轉向和煞車相當於負責落實大腦指令的肌肉;整車硬體相當於身體。

如何讓汽車「看見」

基於目前和未來可商用的技術,福特(也適用於其他車企)正在努力為自動駕駛汽車構建兩種感知途徑:媒介感知和直接感知。

媒介感知需要高精度地圖來做底層支援,高精度地圖的精度達到了公分級,與之對應,我們目前車載導航的精度都是米級。高精度地圖需要收集路況中的一切資訊:人行橫道、交通訊號燈、停車旗標和其他靜態物體及其包含的資訊。當自動駕駛汽車上路行駛時,會使用雷射雷達、鏡頭和其他感應器來連續掃描車身周遭的路況,然後將現場感知到的資訊高精度地圖中的資訊做對比和調整,這要求高精度地圖可以精確的定位自動駕駛汽車的具體位置。除了辨識和理解靜態路況資訊,媒介感知還需要學習和理解道路交通規則,這樣自動駕駛汽車在上路行駛時才能做到遵守交通規則。

直接感知是自動駕駛汽車透過使用全部感應器來感知汽車在道路上的定位和目前路況中動態的實體(如行人、自行車和其他汽車),這些資訊對媒介感知而言是一個補充。這些感應器甚至可以輔助說明理解手勢資訊,例如指揮交通的警察的手勢動作。自然,直接感知能力需要複雜的軟體和計算能力來快速辨識和分類各類動態實體,特別是正在過馬路的行人。

這種媒介感知和直接感知的融合技術,將使自動駕駛汽車的駕駛水平與人類駕駛員相當,甚至在未來比人類更優秀。

現在,我們來了解一下,如何將一輛普通的福特 Fusion 轉變成新款福特自動駕駛汽車。為了更好理解,我們簡單的把自動駕駛汽車的駕駛行為分為 3 部分:感知環境、做出決策、控制車輛。

感知環境

從外部看,新款自動駕駛汽車最顯眼的感應器就是 A 柱上的兩個冰球大小的雷射雷達了,這兩個雷射雷達每秒產生數百萬條脈衝,提供車身四周 360 度的雷達檢視,在每個方向上感知的長度範圍大約兩個足球場那麼遠,高精度雷達擅長區分路況中物體的位置、大小、和形狀。

兩邊行李架上「暗藏」了 3 個鏡頭,在前擋風玻璃下還有一個前置鏡頭,這些鏡頭負責辨識物體和讀取交通號誌燈的資訊。

短波和長波雷達感應器:在大雪、大雨和大霧等極端天氣下提供了另一個雷達檢視,有助於判斷外部動態物體相對汽車的移動

以上 3 部分感應器收集的資料傳送給自動駕駛汽車的中央「大腦」,大腦透過機器視覺辨識,將得到的資訊與高精度地圖進行對比和調整。

做出決策

新款自動駕駛汽車的「大腦」位於汽車的行李廂,這個電腦處理系統相當於幾個每小時生成 1T 位元組的高階電腦──相當於普通手機連續執行 45 年產生的資料量。

但真正重要的是做出決策的軟體系統,自動駕駛汽車必須在行駛過程中綜合很多因素,快速做出決策,比如,前往一個地方,什麼是最好的路線?什麼時候加速超車?什麼時候減速?做出決策後會不會影響路面上的其他汽車?

Brewer 表示,福特工程師研發了每秒可處理數百萬條資料的複雜演算法,輔助說明自動駕駛汽車快速決策。

控制車輛

正如我們的大腦發出指令,要求我們的手和腳做出反應一樣,在外界路況發生變化時,自動駕駛系統會發出電子指令,要求汽車的油門、煞車、方向盤和換檔系統做出反應。為了確保所有機械系統可以協同運作,需要搭建一個複雜的布線網路,類似於人體的神經系統。

當然,要做到控制汽車還要具備其他條件,比如,傳統汽車搭載的電池不足以驅動自動駕駛系統,因此福特不得不配備了專屬的電源轉換器,將之接入了 Fusion 混動版的高壓電池組。

Brewer 表示,目前,他正帶領團隊規劃、設計、測試和製造沒有方向盤、煞車、沒有燃油驅動的汽車。這一工作的挑戰陡增,「目前的自動駕駛汽車,如果動力轉向系統停止工作,人類駕駛員尚可手動接管汽車,但是在福特下一代自動駕駛汽車上沒有了方向盤,我們需要在動力轉向系統罷工時,開發另一套系統介入,輔助說明汽車做出反應,這套系統叫做多餘機械系統。」

此外,上述所有的感應器、雷射雷達、長短波雷達、鏡頭以及電腦系統,都需要達到車規級別。這些感應器需要在極端溫度條件和惡劣的天氣環境中安全執行幾十萬英裡,這是目前自動駕駛汽車工程學上遇到的最大的挑戰之一。

目前 Brewer 的團隊已經與 Argo AI 團隊展開了合作,福特最近宣布投資 10 億美元買下了後者,用以充實自動駕駛團隊。為福特全自動駕駛汽車開發軟體系統。他們正致力於如何協同工作來整合硬體和軟體系統。「創造用戶享受的無縫體驗至關重要。」Brewer 寫到。

做為布局較早傳統汽車製造商、唯一一家把自動駕駛汽車迭代到第二代的車企,Brewer 對福特的未來頗具信心:「試想一下,誰能比擁有超過 100 年造車歷史的福特更好的開發出自動駕駛汽車?」

(本文由 36Kr 授權轉載;首圖來源:福特

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