车载使用系统，中国的危与机
发布时间：2021-11-10 11:09:15 所属栏目：交互 来源：互联网
导读：Realtime Robotics的运动规划芯片可帮助自动驾驶汽车做出更好的决策。 无论是骇人听闻的 Uber 无人车撞死行人的事件，还是特斯拉自动驾驶仪接连不断的事故，我们在总结每一项事故以及车辆被迫接管等情况发生的原因时，一方面归咎于无人车在不同条件下能否提供
|
Realtime Robotics的运动规划芯片可帮助自动驾驶汽车做出更好的决策。 无论是骇人听闻的 Uber 无人车撞死行人的事件，还是特斯拉自动驾驶仪接连不断的事故，我们在总结每一项事故以及车辆被迫接管等情况发生的原因时，一方面归咎于无人车在不同条件下能否提供可靠的感知能力，而另一方面，运动规划算法的计算速度也在影响着车辆是否能够及时作出安全的路线规划。 是否能够提高运动规划系统的速度？ 自DARPA挑战赛以来，自动驾驶的规划算法大量涌现，但目前还没有一种算法能够覆盖所有的场景，在面对高速场景，低速场景，自动泊车场景，复杂动态的非结构化道路场景，交通参与者密集场景等场景时，大多数自动驾驶系统会根据其模型最可能的场景来规划运动，以确定周围物体的作用。 目前大多数自动驾驶汽车能够以3 Hz至10 Hz的速度运行运动规划系统，而美国杜克大学 Realtime Robotics 系统以1，000 Hz运行，并行通过大量可能轨迹的数据网络，这使得系统能够在更短的时间内考虑更多的潜在结果，从而做出最佳决策。 Realtime Robotics 定制运动规划芯片 自动驾驶创业的兴起，让一些芯片制造商专门为无人车定制芯片，更切合算法的芯片，能够提高效率，优化算法结构也能减少功耗。而美国杜克大学专门为运动规划定制了处理器，提高了运算的效率。他们最初在桌面手臂机器人上做实验，基于FPGA开发出了一种可快速进行机器人运动规划的定制处理器，使运动规划流程的速度提升了三个数量级，而使用的电量仅为之前的二十分之一。现在，他们把这种芯片成功运用在无人车上。 该解决方案只需要输入来自摄像机，雷达，激光雷达和其他传感器的感知数据，包括有关场景的信息，静态障碍以及其他代理的最可能的未来路径。通过利用网格规划器，在不到1ms的时间内执行障碍物检测和最低成本路径计算。对于每个不确定性障碍，系统都能对其在规北京时间5月20日，因为众所周知的原因，手机操作系统Android成为了国内外的焦点内容。 在中国市场，Android除了在智能手机领域被广泛应用外，还在智能网联汽车领域被采用作为车载操作系统。 就目前的情势而言，不得不让所有的人，要去考虑一个问题，那就是车载操作系统，中国的危与机在哪里？ 1、车载操作系统的现状 在中国，车载操作系统，尤其是中控屏的操作系统，主流的系统可能只有以下两类：1、基于开源代码开发的Android系统；2、基于Linux开发的AliOS系统。 基本上除了斑马系统采用的是AliOS外，余下的基本上都是采用Android系统。目前，由于智能汽车操作系统的装机量，并没有智能手机的装机量那么大，数量级可能是亿级和百万级的差别。 对于操作系统而言，系统能否适配硬件平台，这影响到系统的性能，是否有足够多的应用软件，这影响到用户的体验。所以，操作系统并不是简单的一个系统问题，而是整个硬件＋系统＋应用的生态问题。 对于车载操作系统，还需要与汽车底层的控制系统进行交互，才能为用户提供更为完整的体验，并且可能产生更大的实际的经济效益，当然了，因此而产生的安全问题也显得格外的重要。 车载操作系统现在的阶段，还是处于初级的发展阶段。就目前中国的市场而言，AliOS凭借着阿里与上汽合资的斑马智行，通过上汽自主品牌荣威，率先发展了数十万的用户。 随着荣威RX5凭借着首款互联网汽车的噱头，以及车辆本身的产品力，赢得了消费者的认可，月销量长期稳定在2万辆以上。随后，长安福特、东风雪铁龙等合资品牌，以及上汽集团名爵、上汽大通等自主品牌，纷纷使用斑马系统，这是斑马智行基于AliOS为用户定制开发的系统， 目前，斑马智行的发展受到了一些股东方面因素的影响，在2018年，斑马智行提出开放平台后，AliOS随后也提出了开放平台，这可能会让车企感觉到困惑的地方，行业内也有各种风声。 至于Android系统，目前的情况是，由于是开源的系统，各家根据自己的需求进行定制开发，这是与AliOS的有所不同的地方。 但在2019年5月，Google I／O 2019大会前，谷歌宣布数百万的开发者，可以为车载操作系统AndroidAutomotive OS，开发应用程序，并且在大会期间教用户如何进行开发。 到2020年，首款搭载AndroidAutomotive OS系统的Polestar 2将会上市，随后会有越来越多的车型上市。这可能是对于Android开发者是一个机遇，但是，对于中国的开发者而言，这可能不是。 2、中国的危与机 如果情况继续恶化的话，可能是面临着无法使用Android系统，甚至是Linux系统，包括开源。Apache基金会和Linux基金会，都是在美国注册的，这就是问题产生的原因。 具体原因就是，Apache基金会是通过位于美国的中心服务器分发，该中心产品受美国出口法律和法规的管辖，Linux内核分发服务器、git仓库服务器也都在美国，这就是危。 如果做了最坏的打算，Android系统不能使用，Linux系统不能使用，那意味着目前在中国主流的车载操作系统都无法使用，同样被打击的还有手机操作系统，这是也是危。 那么，为何说有机会呢？长期以来，我们并没有发展自己的基础软件产业，更没有形成良心循环的基础软件发展生态，此前一直在使用的都是美国为主开发和分发的开源软件，这就是危出现的基本原因。 现在问题出来了，那就要解决问题。此前不发展，可以有很多种原因，客户不认可、信手拈来、成本更低、基础更好等等都是原因，现在这些原因都可能不复存在，因为没有选择了，当然，这是最极端的情况，我们必须做好这样的准备。 智能网联汽车，作为下一个竞争的高点，以自动化、网联化为核心的智能汽车，其基础就是芯片和车载操作系统，现在的情势是，什么情况都可能发生，作为从业者，必须思考的行业安全问题。 对于车载操作系统，如果继续使用Android Automotive OS，问题可能将来也会出现，即便是基于Linux的AliOS，未来也可能会出现问题，这就需要行业集合所有的力量来解决这个问题。 在芯片领域，看到了千亿级别规模的资金投入，有投入就有可能产出，但是，在基础软件层面，尚未看到有规模化的投入，这可能需要更长的时间来磨平此前的缺位。 在未来很长的一段时间内，可能情况都是很艰难，即便是有可能出现和解，那也需要行业秣兵厉马做好准备，避免再度出现这样的危机。 车载操作系统，在这个刚刚兴起的领域，可能决定未来智能汽车、智能交通和智慧城市的领域，需要行业的共同努力去发展、去捍卫安全、去为用户提供服务。 当年，失去了天空，未来，不能失去智能。 用平头哥和鹅的话就是，一个字——干！ 全性显着提高： ① 骑自行车者（没有通行权）穿过一个十字路口 一个骑自行车的人在一辆车的遮挡下，违规通过十字路口。通过模拟不同车速，自行车速度和自行车穿越时间下，以目前自动驾驶做决策的平均速度10Hz为例，会有 6．25％的几率发生碰撞；而在 Realtime 系统1000Hz下碰撞不会发生。 ②行人突然从停放的汽车后面出现 行人突然从停放的汽车后面出现，从感知到做出决策的时间很短，通过不同车速和行人移动速度的不同组合测试，发现按照一般决策系统处理的速度22％的几率会击中行人，而更快决策速度下，可以避免此事故。 毫无疑问，计算的速度越快当然是越好的。在60公里／小时（约40英里／小时）的速度下，10毫秒规划和100毫秒规划之间的差异大约是一米半，这很容易成功地避开一个任性的行人。在更快的速度和更加受限的高速环境中，该定制芯片显得更有用。 近日，这家成立三年的公司宣布推出了无碰撞方案组合RapidPlan和RapidSense解决方案，Realtime Robotics 通过让机器人能够识别和响应不断变化的环境来实现零碰撞。目前，该芯片已经应用在桌面手臂机器人上，在自动驾驶汽车上的应用还处于模拟环境中 ，在真实交通环境中的表现如何，还有待进一步测试。 总结 这种通过定制快速运动规划芯片的方法显著提高了做决策的速度，如果能够应用在无人车上必定带来全新的革命，然而与机器人不同的是，无人车上路除了要做到避障规划以外，还需要遵守交通规则，很多条件下需要减速来避障，此芯片在速度规划和路径规划的融合方面可能还需要更全面的考虑。  （编辑：阜新站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
