誰做好自動駕駛模擬,就搶占連接物理世界和虛擬世界的入口

作者 | 發布日期 2020 年 04 月 14 日 7:45 | 分類 汽車科技 , 自駕車 Telegram share ! follow us in feedly


一場疫情,不僅使全球經濟停擺,也使自動駕駛正常測試陷入停滯。

一片停滯中,工程師將自動駕駛模擬器的重要性再提高一個等級,也是在特殊時期,使自動駕駛技術得以繼續前行的重要利器。

不僅特殊時期,模擬器為自動駕駛最重要的技術之一,使自動駕駛開發商超越物理世界的局限,模擬極端的路況,測試自駕車的性能。可以說,助力自動駕駛落地的路上,自動駕駛模擬器有很大的推動作用。

在物理世界和虛擬世界之間,自動模擬器到底扮演什麼角色?在整個汽車鏈中,模擬處於什麼位置?

自動駕駛模擬:量產前必經之路

無論自駕車、機器人還是複雜的醫療器材,正式使用前都要大量測試。

業界普遍認為,為了保證自動駕駛技術安全可靠,自動駕駛業者需要 110 億英里的測試數據優化升級自動駕駛系統。

如果照 100 輛自駕車每天 24 小時不停路測,平均時速 25 英里(約 40 公里)計算,需要 500 多年才能完成目標里程。

這要求對一般自動駕駛公司而言,幾乎是天方夜譚,且需要大量消耗金錢和時間成本。

為了通過這段路程,各家公司開始尋求在虛擬世界解決問題,因此模擬器走一遭成了必經之路。

與此同時,轉角案例(Conner Case)都是自動駕駛公司最重要的問題,而在物理世界,非常難以創造條件驗證自駕車對 Conner Case 的應變能力,但使用模擬器,就能模擬很多極限情況,檢測自駕車的穩定性和安全性。

因此,模擬是自動駕駛最重要的一環,模擬程度高低一定程度反映真實物理世界的程度。

所以無論 Waymo、Cruise 等 Robotaxi 廠商,還是 NVIDIA、百度、騰訊等巨頭,都對模擬非常重視。

Waymo 和 Criuse 的高速發展,也離不開模擬器。

(Source:shutterstock)

Carcraft 的軟體創造者 James Stout 認為 Carcraft 是不斷推動 Waymo 自動駕駛技術發展的強力武器。如果 Waymo 幾年後供應全自駕車,那麼 Carcraft 值得永遠銘記,為現實世界的虛擬呈現,它功勞巨大。根據 Waymo 2019 年官方數據,模擬里程超過 100 億英里。

Cruise 自動駕駛負責人 Tom Boyd 認為,「只要建模時夠精準,我們就能用模擬器重現物理世界。Cruise 模擬時能解決的問題可能還領先路測幾個月甚至幾年。」

Boyd 甚至表示:「自動駕駛公司成立的那天,模擬器也得全速運轉。」

模擬公司 Cognata CEO Danny Atsmon 表示,「大量真實世界交通場景的組合中,高度精準和可擴展的交通模型模擬技術,對自動駕駛系統驗證至關重要。」

各案例已證明,模擬是自動駕駛車輛硬體和軟體正式使用之前,測試和驗證的有價值工具。

無縫移植圖形計算時代的優勢

模擬的重要性,讓越來越多自動駕駛公司巨額投資模擬器,甚至將戰火聚焦至模擬平台。

近年來,NVIDIA 在自動駕駛領域異軍突起,過去相當長時間裡,NVIDIA 能形成完整的端對端解決方案,形成資料中心基礎架構、軟體工具包、儲存庫和框架及高性能高能效的計算等矩陣。今年,Navigant Research 的《自駕車計算平台》報告,NVIDIA 於自駕車平台領域居榜首。

自動駕駛所有技術分支中,模擬是最能將 NVIDIA 圖形計算時代積累的優勢延伸到自動駕駛時代的技術應用。

NVIDIA DRIVE Con​​stellation 是 NVIDIA 在 2019 年 GTC 技術大會提出的自動駕駛仿真模擬器。具體來說,NVIDIA DRIVE Con​​stellation 是由兩個並排伺服器組成的資料中心解決方案。

第一台伺服器 DRIVE Con​​stellation Simulator 使用 NVIDIA GPU 執行 DRIVE Sim 軟體,生成在虛擬世界車輛行駛的感測器結果;另外一台伺服器 Constellation Vehicle 搭載 DRIVE AGX 車載電腦,處理模擬的感測器數據。來自 Constellation Vehicle 的駕駛決策可回饋給 Constellation Simulator,做到位置且時間精準的硬體循環測試。

對應用方或開發者而言,更重要的是 NVIDIA DRIVE Con​​stellation 是開放式平台,生態系統合作夥伴可將環境模型、車輛模型、感測器模型和交通場景整合。透過整合更廣泛仿真生態系統的數據集,此平台可生成全面、多樣化且複雜的測試環境。

也因此,吸引大量汽車產業上下游和 NVIDIA 合作。

整車廠方面,2019 年 3 月,豐田研究院(TRI-AD)宣布與 NVIDIA 於自動駕駛車輛開發、訓練和驗證等展開全新合作,涵蓋相當數十億英里的駕駛里程模擬業務。

目前,豐田研究院高級研發公司和豐田研究院正將 NVIDIA DRIVE Con​​stellation 平台用於模擬工作流程組件。

一直以來,豐田的願景是達成「事故零傷亡,使交通更順暢、讓全民自由行動」。豐田研究院高級研發公司首席執行長 James Kuffner 更將軟體驗證和測試的大型模擬工具擺在相當重要的位置,他認為對自動駕駛系統來說至關重要,也是關係願景能否達成的關鍵之一。

端到端的模擬工具鏈將助力豐田、豐田研究院高級研發公司和豐田研究院將自動駕駛快速落地。

得益於 NVIDIA DRIVE Con​​stellation 是開放式平台,很多模擬公司也支援 NVIDIA DRIVE Con​​stellation。

去年 3 月,模擬公司 Cognata 宣布,DRIVE Con​​stellation 可支援駕駛場景及交通模型。利用 Cognata 的交通模型,開發人員能基於真實世界的交通行為來定義一系列車輛和其他道路使用者及行為。

汽車模擬領頭公司 IPG Automotive 也是與 NVIDIA 攜手的另一個生態系統合作夥伴,旨在做到高傳真車型。模擬軟體 CarMaker 用於創建虛擬車輛原型,包括所有主要車輛子系統的模型,開發人員可將測試車輛轉向、路面、懸吊、動力整合和車輛控制系統的反應變化用於功能開發。

模擬除了有更高效率、更大成本收益及更安全的駕駛體驗外,模擬也將成為第三方監管機構制定自動駕駛標準的關鍵。

TÜV SÜD 安全機構已在使用 NVIDIA DRIVE Con​​stellation 制定自動駕駛驗證標準。TÜV SÜD 自動駕駛和 ADAS 全球負責人 Houssem Abdellatif 表示,「NVIDIA DRIVE Con​​stellation 為達成這個目標,提供強大且高度可擴展的解決方案」。

NVIDIA DRIVE Con​​stellation 連接車廠、模擬公司、安全機構,形成完整的自駕車產業生態圖像。

模擬的差異化路徑

模擬讓人意識到虛擬世界的魔力,還展示科技解決外部困難問題時的強悍力量。

越來越多自動駕駛公司戰火都聚焦在模擬平台,而模擬面的較量,和 NVIDIA 的對手大都將重心放在模擬。

NVIDIA 開創性創造了完整的反饋迴路:DRIVE Con​​stellation 模擬器與 DRIVE Con​​stellation 電腦共同創建「硬體循環」系統。

在這精確和時間的數位回饋迴路,已模擬的感測器數據流入 Pegasus AV 電腦,並即時處理。Pegasus 的駕駛命令會即時返回,以控制於模擬環境行駛的虛擬車輛,驗證軟體演算法是否可正常執行。

至於如何在模擬領域再掀起一場深水炸彈之戰,複製自動駕駛晶片領域的成功,則是 NVIDIA 需要回答的問題。

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:shutterstock)

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