Drive.ai Wang Tao ile röportaj: Wu Enda tarafından desteklenen ilk ticarileştirilmiş otonom sürüş projesinin arkasındaki tüm detaylar
İki yıllık girişimciliğin ardından 77 milyon ABD doları finansman ve 120 kişilik havuzla, Silikon Vadisi'nin yıldız otonom sürüş şirketi Drive.ai'nin ilk ticari işletme projesi nihayet Amerika Birleşik Devletleri-Teksas'ın Lone Star Eyaleti'ne indi. Yakın gelecekte, Temmuz ayında, Drive.ai'nin ilk 3-4 sürücüsüz servis aracı, altı aylık bir operasyon döngüsü başlatarak Teksas, Frisco'ya girecek.
Bu araçlar, ticari ve yolcu ikili kullanımını desteklemek için Nissan NV200 minibüslerinden modifiye edildi. Drive.ai'nin ekibi, bu araçlar için özel bir tel kontrol sistemi geliştirdi ve otonom sürüşün genel donanım ve yazılımını araca entegre etti. İlginç olan, bu araçların ayrıca, bağımsız bir işlem birimi aracılığıyla aracın kontrol sistemine bilgi aktaran ve aracın bir sonraki hareketi hakkında harici yayaları ve araçları bilgilendiren ve eksiksiz bir araç seti oluşturan dört LCD ekranla donatılmış olmasıdır. Harici insan-bilgisayar etkileşim sistemi.
Aracın dış kısmındaki parlak turuncu, dış dünyaya "özel türler" özelliklerini hatırlatmak için Otonom Araç kelimeleri ile özellikle dikkat çekiyor. Elbette bu, güvenli operasyonlar için de dikkate alınmaz.
Drive.ai'nin şu anda ve bu yerde böyle bir iniş projesini gerçekleştirmek için ne gibi düşünceleri var? Bu projenin daha az bilinen detayları nelerdir? Drive.ai ile ilgili en son gelişmeler neler? Leifeng.com Xinzhijia, bu soruları göz önünde bulundurarak, Teksas, ABD'de bu projeye katılan Drive.ai'nin kurucu ortağı Wang Tao ile röportaj yaptı ve daha fazla "ayrıntı" bilgisi aldı.
* (Soldan sağa) Drive.ai'nin kurucu ortakları Song Wei ve Wang Tao ve yönetim kurulu üyesi Wu Enda
İlk iniş projesinin detaylı yorumu
Belirli bir dereceye kadar ticarileştirme için nihai seçim, Drive.ai ekibinin mevcut otonom sürüş teknolojisine yeterince güven duyduğu anlamına da geliyor.
Muhtemelen bu yılın Şubat ayında Drive.ai, müzakerelere başlamak için Teksas Eyalet Hükümeti, Frisco Şehir Hükümeti ve ilgili iş parkı yöneticileriyle temasa geçti ve birkaç ay sonra işbirliği konusunda bir fikir birliğine vardılar. Wang Tao, Teksas'ı seçmenin en büyük nedeninin eyaletteki otonom sürüş yasalarının ve yönetmeliklerinin çok sağlam ve net olması ve bunun da ilgili projelerin uygulanmasını kolaylaştırması olduğunu söyledi.Valet hükümeti, şehir yönetimi ve yerel iş parkları da bunu destekliyor. s projesi.
Daha önce otonom sürüş çemberinde bazı araba kazaları yaşanmıştı, bu da Drive.ai'nin ticari hale geldiğinde "güvenlik" tasarımına daha fazla dikkat etmesini sağlıyor.
İlk olarak, otonom araçların genel algılama, planlama ve kontrol algoritmaları dahil olmak üzere yapay zeka teknolojisini optimize ettiler; ikincisi, ekip, karmaşık ve acil durumlarda yardımcı olmak için otonom araçlar için bir dizi uzaktan izleme ve karar verme sistemi geliştirdi ve tasarladı. Araç kararlar veriyor; daha sonra gereksiz tehlikeleri önlemek için aracın dışındaki dört LCD ekran aracılığıyla yayalar ve diğer araçlar ile etkileşime giriyor.Son olarak Drive.ai, halka otonom araçları öğretmek için bazı yerel kurumlarla işbirliği yapacak. Güvenliği sağlamak için trafik davranışlarını düzenlemek için karar alma mekanizması.
Bu yılın Temmuz ayında, Drive.ainin ilk 3-4 (zirvede 4) sürücüsüz minibüs grubu, park için Frisco, Teksastaki Hall Park ve The Star ticaret bölgesi arasında servis edilecek On bin çalışan son kilometre seyahat hizmeti veriyor ve tamamen ücretsiz.
Bu güzergah üzerinde, özel görsel işaretlerle gösterilen otobüse binen ve inen yolcular için çok sayıda durak olacak. Planlanan rota, çalışma parkları, otoparklar, halka açık yollar ve yaşam ve eğlence alanlarını içerir ve ilgili trafik koşulları çok karmaşık değildir. Wang Tao, asıl zorluğun otopark alanındaki operasyon olduğundan bahsetti, çünkü çok sayıda sosyal araç geçecek, dönecek, geri gidecek veya yönlendirilecek. Elbette, Drive.ai zaten ön testler yapıyor ve bu duruma sürekli olarak adapte oluyor.
Wang Tao, Leifeng.com'a, çalışma hızı açısından saatte 25-30 kilometre hızla otopark alanının daha yavaş olacağını, kamuya açık yollarda yasal hız sınırının biraz altında olacağını ve hızın saatte 50-60 kilometreye ulaşabileceğini söyledi.
Bu aşamada Drive.ai, kullanıcı tarafı için ilgili bir araç çağırma uygulaması geliştirdi ve gelecekte, Temmuz ayında çevrimiçi olduğunda istikrarlı ve güvenilir bir çalışma sağlamak için dahili hata ayıklama gerçekleştirecek. Planına göre, 6 aylık deneme işletme süresinden sonra, operasyon kapsamını genişletmek için daha fazla araç yatırımı yapacaklar ve gezintilerin kapsamı, bir tren istasyonu ve ticari alışveriş alanı olan Frisco İstasyonu'na genişletilecek.
İki özel sistem: insan-bilgisayar etkileşimi, uzaktan izleme ve karar verme
Daha önce de belirtildiği gibi, Drive.ai bu otonom sürüş iniş projesi için hazırlandı Benzersiz insan-bilgisayar etkileşim sistemi ve uzaktan izleme ve karar verme sistemi Amaç, güvenliği sağlamaktır.
İnsan-bilgisayar etkileşim sistemi için, aracın dışına farklı içeriği gösterebilen dört LCD ekran kurdular. Wang Tao, "Ekrandaki bilgiler aracın karar verme sistemine gerçek zamanlı olarak bağlanır. Bazı dahili kararlar verilirken, kamuya açık olarak birkaç ekrana gönderilecektir. Ekran, görüntülenen bilgileri karar türüne göre seçer."
Ayrıca, farklı konumlardaki ekranlar zamanla farklı istemler gösterecektir. Örneğin, ön bilgi ekranında "Araç duruyor, lütfen karşıya geçin" mesajı görüntülendiğinde, aracın arkasındaki bilgi ekranı arkadaki araca "Yayalardan kaçıyorum, lütfen arkadaki araçlara dikkat edin" mesajı verecektir. Böyle bir iletişim mekanizması, her bir ekranın içindeki mikro işlem sistemi tarafından gerçekleştirilir.
Gelecekte, böyle bir insan-bilgisayar etkileşim sistemi, Drive.ai'nin sürücüsüz araçlarının standart konfigürasyonu haline gelecek.Wang Tao ayrıca böyle bir konfigürasyonun endüstri çapında bir standart haline gelebileceğini umuyor.
Araçtaki yolcular ile araç arasındaki etkileşimle ilgili olarak Drive.ai daha özel tasarımlar yapmamış yani yolcuların aracı kontrol edemeyeceği ancak koltuğun arkasındaki gösterge ekranından aracın çalışma durumunu kontrol edebilecekleri anlamına geliyor.
Drive.ai yönetim kurulu üyesi olarak projeye büyük önem veren Wu Enda, projenin teknik iyileştirme rotasını da açıkladı: Birinci aşama, sürüş pozisyonunda aracı devralabilecek bir güvenlik görevlisine sahip olmak; ikinci aşama ise güvenliğe sahip olmak. Personel izleme yapar ancak aracı devralmaz; son aşama araçta sadece yolcu bulunmasıdır ve Drive.ai teknisyenleri aracın acil durum kontrolünü gerçekleştirmek için uzaktan izleme ve karar sistemini kullanabilirler.
Burada bahsedilen uzaktan izleme ve karar verme sistemi, Drive.ai'nin son dönemlerdeki gelişiminin odak noktasıdır.
Sistem, araç sistemine 4G ve 5G ağları üzerinden bağlanır ve teknisyenler, özel koşullar altında karar vermede ve daha sıklıkla rota seçiminde araca yardımcı olurken araca yardımcı olabilir. Wang Tao, Frisco'nun ofisinde veya Mountain View, California'da olsun, uzaktan operatörlerin araca komuta ve kontrol edebileceğini söyledi.
Daha uzak bir gelecekte, yerde daha fazla otonom araç olduğunda, insanları uzaktan kontrol etmenin verimliliği daha da artacak ve bir kişi temelde 5-10 veya daha fazla aracı yönetebilir. Çünkü uzaktan bir manipülatör her karar verdiğinde sonuç kaydedilecek, derin öğrenme algoritmasının eğitim verileri olarak model daha iyi ve daha iyi hale geldiğinde verimlilik doğal olarak artacaktır.
Araç ve otonom sürüş donanımı çözümleri
Drive.ai, ticari ve yolcu amaçlı kullanılabilen bu iniş projesi için Nissan NV200 minibüsünün yakıt versiyonunu seçti. Ekip, bu araba için bir dizi tel kontrol sistemi geliştirdi.Gelecekte onu elektrikli bir platforma nakletmek çok zor değil.
Tel kontrolü açısından, aracın frenleri, hızlandırıcıları ve direksiyonu değiştirilir ve orijinal şanzıman mekanizmasındaki sorunları önlemek için bir yedek iletim sistemi de donatılmıştır. Wang Tao, böyle bir modeli yeniden takmanın maliyetinin, AutonomouStuff'ın bir Lincoln MKZ'yi yeniden takmanın toplam maliyetinden çok daha düşük olduğunu söyledi.
Otopilot kiti açısından bu arabada 4 lidar, 10 kamera ve 2 milimetre dalga radarı bulunuyor. Lidar, iki farklı tedarikçi ürünü kullanır: 2 Velodyne 16 hatlı lidar ve 2 Hesai 40 hatlı lidar.
Bu tür lidar kombinasyonu ile ilgili olarak Wang Tao, Velodynein 16 hatlı iki lidar seçiminin nispeten standart bir konfigürasyon olduğunu ve Drive.ai'nin ilk birkaç prototipinde sonuçlandırılmaya yakın olduğunu açıkladı. Bu sefer Hesainin ürünlerini seçerken pek çok teknik ve ticari husus var. Daha da önemlisi, Hesainin lidarının, "her hattın, hattın konumu ve hattın konumu dahil olmak üzere" otonom sürüş uygulaması için özelleştirilmesi Hatlar arasındaki aralıklar otomatik sürüş için optimize edildi. Wang Tao ekledi. Elbette maliyet açısından Hesai'nin ürünleri de hat sayısının peşinde koşarken daha uygun fiyatlı bir seçim.
Drive.ai, model platformunun modifikasyonundan entegre otonom sürüş genel çözümüne kadar şu anda bir hafta içinde bu kadar otonom çalışan bir araç üretebiliyor ve hala daha yüksek hızlar peşinde koşuyorlar.
Aslında, Leifeng.com Xinzhijia'nın önceki raporlarına göre Drive.ai, Lyft ve Grab olmak üzere iki araba paylaşım platformu ile işbirliğine gitti ve sırasıyla San Francisco ve Xinjiapo'da otonom araç iniş operasyonları gerçekleştirmeyi planlıyor. Bu kez ilk olarak Texas projesinin lansmanı yapıldı, bu da önceden açıklanan iki projenin ilerleyişi konusunda bizi çok meraklandırdı.
Bu konu sorulduğunda Wang Tao, bu iki işbirliğinin şu anda bağımsız projeler şeklinde geliştirildiğini ve Teksas'taki projelerin aslında paralel olarak geliştirildiğini söyledi. Belirli iniş zamanı hala bilinmemektedir.
Drive.ai güncellemesi
Leifeng.com Xinzhijia, geçen yılın Ekim ayının sonunda Mountain View, California'daki Drive.ai'deki ofisinde Wang Tao ile röportaj yaptı ve şimdi altı ay oldu.
Şu anda, girişim şirketinin ekip büyüklüğü yaklaşık 120 kişiye ulaştı. Mountain View, California ve Frisco, Texas'ta ofisleri var. Wang Tao, ilk iniş projesini tanıtmak için şirketin Frisco ekibini şu şekilde genişletmeyi planladığını açıkladı: Güvenlik sürücüleri, teknisyenler ve operatörler dahil yaklaşık 30 kişi var.
Geçtiğimiz altı ayda Wang Tao ve ekibi, otonom sürüş teknolojilerinin araştırılmasını ve geliştirilmesini desteklemek için birlikte çalışıyor.
Geliştirmekte oldukları dağıtılmış yüksek hassasiyetli harita depolama çerçevesinden özellikle bahsetti. "Dağıtıldığı için, (biz) belirli bir bölgenin yüksek hassasiyetli haritasını hızla değiştirebilir ve haritayı hızla güncelleyebiliriz."
Wang Tao ayrıca, sözde dağıtılmışın, modifikasyon ve kombinasyon çağrılarında daha esnek olan yüksek hassasiyetli haritada birçok farklı alanın ve farklı öğelerin (trafik ışıkları, şerit çizgileri, vb.) Dağıtılmış depolanması olduğunu açıkladı.
Ek olarak, Drive.ai ekibi otonom sürüş algısı, planlama ve karar alma için derin öğrenme modelini yinelemeye devam ediyor.
Tabii ki, araç yol testleri de sürekli bir iştir. Şu anda, Drive.ai'nin üç model platformunda 20'den fazla otonom sürüş prototipi Kaliforniya ve Teksas'ta test ediliyor. Önceki kamuya açık verilere göre Drive.ai, 7.000 milden fazla test gerçekleştirdi.
Açıkçası, bu veriler Waymo'nun milyon milleriyle karşılaştırılamayacak kadar uzak ve Drive.ai'nin önünde uzun bir yol var.
