İnceleme: Drive.ai, Wenyuan Zhixing WeRide, 51VR, otonom sürüş simülasyonunu yorumlamak için üç perspektif
Endüstride Intelin CARLA ve Microsoftun AirSim gibi açık kaynaklı otopilot platform simülatörleri olmasına rağmen, açık kaynaklı platformların birçok ortakla bağlantı kurması gerekir. Farklı donanım ve yazılım ekipmanları enerji tüketir ve yavaş ilerleme sağlar. Her şirketin farklı mimarileri ve sensör çözümleri nedeniyle, açık kaynak platformunun sensör simülasyonunu gerçekten evrensel hale getirmesi zordur.
Şu anda endüstri, simülasyonun her otonom sürüş oyuncusunun teknik rezervi haline geldiği konusunda kademeli olarak bir fikir birliğine varmıştır. 10 yıllık otonom sürüş deneyimine sahip olan Waymo, hala simülasyon testlerine büyük ölçüde güveniyor; Baidu Apollo, simülasyon platformunu erken dönemde ana çekirdek teknolojisi olarak benimsedi; Roadstar.ai, Pony.ai, AutoX ve diğer birçok otonom sürüş girişimleri bağımsız olarak simülatörler geliştiriyor .
Lidar, çipler ve algoritmalardan farklı olarak, otonom sürüş simülatörlerinin geliştirilmesi, kamusal çevre yol testlerinin karşılaştırılması nedeniyle nispeten geç kalmıştır ve olgun ürün formlarına sahip daha az şirket vardır. Çevre inşası ve sensör simülasyon teknolojisinin özgünlüğü, endüstride hala zordur.
Özerk sürüş simülasyonu endüstrisinin mevcut durumunu ve teknik kuru maddelerini daha iyi anlamalarını sağlamak için, "AI Investment Research State" Kasım ayında özel olarak akıllı bir sürüş simülasyonu özel oturumu başlattı. Drive.ai, Wenyuan Zhixing WeRide ve 51VR'nin üç büyük şirket platformu, yaklaşık bin kişi Akıllı sürüş uygulayıcıları dinlemeye katılır.
Akıllı sürüş simülasyonu oturumunda, Drive.ai teknik uzmanı Sun Qing, Wen Yuan Zhixing WeRide simülasyonu ve bulut bilişim yöneticisi Tan Weihua, 51VR otonom sürüş bölümü araştırma ve geliştirme başkanı Bao Shiqiang, yeni akıllı sürüş üyeleri için gözlerinde otomatik sürüş simülasyon sistemini açıkladı Mevcut durum ve zorluklar. "AI Yatırım Araştırma Durumu" üyeleri, üç Yaşamın tam transkriptlerini görüntülemek için "AI Yatırım Araştırma Durumu" sayfasına girebilir.
Sun Qing: Drive.ai otonom sürüş araştırma ve geliştirmesine yardımcı olmak için açık döngü + kapalı döngü simülasyon sistemi
Drive.ai şu anda kendi kendine oluşturulmuş kapalı döngü otomatik sürüş simülasyon sistemlerine ve açık döngü otomatik sürüş simülasyon sistemlerine sahiptir. Drive.ai teknik uzmanı Sun Qing, her karar verme ve planlama mevcut ortamı değiştireceğinden, kapalı döngü geri bildirimin karar verme ve planlama sistemleri için çok önemli olduğunu belirtti. Aynı zamanda, karar planlama sisteminin çıktısının da küresel bir bakış açısıyla doğrulanması gerekiyor.
Açık döngü simülasyon sisteminin en büyük avantajı, şu anda kapalı döngü sistemi tarafından uygulanan aşırı gerçek sahne girişini simüle edebilmesidir. Açık döngü simülasyon sisteminde Drive.ai, tam yığın sistemini test etmek için (algılama ve karar planlama) gerçek dünyada toplanan sensör verilerini doğrudan kullanır.
Çevre inşası açısından, simülasyon testi, çevre inşasının rasyonelliği ve özgünlüğü ve gerçek dünyayı eski haline getirmenin doğruluğu için gerekliliklere sahiptir. Drive.ai simülasyon sistemi, statik ortamın% 100 simülasyonunu sağlamak için doğrudan yerleşik sistemle aynı yüksek hassasiyetli haritayı kullanır.
Sun Qing, dinamik simülasyon ortamının doğruluk gereksinimlerinin simülasyonun amacına bağlı olduğunu belirtti. Karar verme ve planlama sistemlerinin simülasyonu için, özellikle gerçek dünyada karşılaşılması zor olan köşe durumlarda, Drive.ai'nin gerçek dünyayı tamamen geri yüklemesine gerek yoktur, sadece genellikle daha soyut olan algılama sisteminin çıktısını simüle etmesi gerekir. Bu şekilde, sanal olarak planlanmış rotalar, engeller vb., 3B sahne editörü aracılığıyla oluşturulabilir.
Bao Shiqiang: Otonom sürüş karar verme ve algılama için etkili bir simülasyon sistemi nasıl oluşturulur?
Çevre inşası, simülasyon sisteminde önemli bir adımdır. İster gerçek sahnenin yeniden üretimi isterse çevrenin yapay tasarımı olsun, çevrenin inşasının rasyonelliği ve özgünlüğü ve gerçek dünyayı restore etmenin doğruluğu için gereksinimler vardır. Gerçeğe daha yakın ve daha yüksek doğruluk, sensör yanıtını daha doğal ve test sonuçlarını daha referanslı hale getirebilir.
51VR Otopilot Bölümü'nün araştırma ve geliştirme başkanı Bao Shiqiang, algı sisteminin bir simülasyonunu oluşturmanın tüm simülasyon sisteminin daha zor bir parçası olduğundan bahsetti. Oldukça gerçekçi bir simülasyon ortamı oluşturun.Farklı sensörler, farklı son derece gerçekçi simülasyon ortamlarına karşılık gelir: kamera için daha gerçekçi doku ve aydınlatma ortamı oluşturmak gerekir; lidar simülasyonu için sahneye uygun geometri ve fiziğe sahip olması gerekir; hava durumu için Gündüz ve gece simülasyonuna ve döngüdeki sensör donanımına duyulan ihtiyaç da çok önemlidir. Bao Shiqiang, simülasyon sistemindeki statik sahne ve dinamik sahne simülasyon gereksinimlerini tanıttı:
-
Statik sahne oluşturma: Öncelikle, simülasyon sistemi ve otomatik sürüş sisteminin, doğru bir şekilde eşleşen statik bir ortam oluşturmak için kaynakla aynı yüksek hassasiyetli haritayı kullanması gerektiğini; diğer yandan otomatik sahne oluşturmanın verimliliği çok önemlidir ve düzensiz yolların çevreyi etkilediğini dikkate almak gerekir. Nesil aynı zamanda zorluklar da beraberinde getirir.Ayrıca, sürüş davranışının müteakip değerlendirilmesi için işaretler ve işaretler gibi yol işaretleri için anlamsal notların otomatik olarak oluşturulması gerekir;
-
Dinamik nesne simülasyonu: Bir yandan, sürücü testinin vaka verilerinin yeniden oluşturulması gerekir; diğer yandan, sonraki genişletmeyi kolaylaştırmak için vaka verilerinin kolayca düzenlenmesi gerekir.
Leifeng.com, 51VR'nin gerçek ortamı ve gerçek dünya trafik ortamı veri toplama, yol testi veri toplama dahil olmak üzere mevcut yüksek hassasiyetli haritaları toplayarak ve modellere göre organik olarak oluşturulmuş farklı akıllı trafik gövdelerinin davranış modellerini çıkararak statik haritalar oluşturduğunu öğrendi. Dinamik trafik gövdesi. 51VR aynı zamanda, temizleme ve genelleme araçlarının yanı sıra sürücü test durumu verilerinin içe aktarılmasını da sağlar.
Tan Weihua: Wenyuan Zhixing WeRide Otonom Sürüş Simülasyonu Teorisi-Gerçeklik, Kapalı Döngü, Ölçek, Entegrasyon
"Güvenlik", otonom sürüş şirketlerinin en önemli önceliğidir. Wenyuan Zhixing'de WeRide Simülasyon ve Bulut Bilişim İcra Direktörü Tan Weihua'ya göre kodun her satırı, simülasyon sistemi aracılığıyla kodu doğrulamanın en güvenli ve en sorumlu yolu. Ayrıca simülasyon, otonom sürüş şirketlerinin yazılım kalitesini hızla yinelemelerine ve doğrulamalarına yardımcı olmak için daha verimli ve düşük maliyetli bir yol sağlar.
Farklı şirketlerin simülasyon için farklı anlayışları ve ihtiyaçları vardır. Ancak ortak olan bir şey, her şirketin farklı teknik çözümlerle özgünlük peşinde koşmasıdır. Tan Weihua, Leifeng.com'a (herkese açık hesap: Leifeng.com) Xinzhijiao'ya, gerçeklik, kapalı döngü, ölçek ve entegrasyonun her otonom sürüş şirketinin simülasyonunda göz ardı edilemeyecek dört ana bağlantı olduğunu söyledi.
-
Özgünlük, simülasyon sistemindeki sahne gerçeklikten türetilmelidir, ama aynı zamanda gerçeklikten daha yüksek olmalıdır. Simülasyon sisteminin% 100 gerçek sahne restorasyonu elde etmesi gerekmez, ancak makul soyut gereksinimleri karşılaması gerekir. Makul bir soyutlamanın nasıl tanımlanacağına ilişkin olarak, farklı otonom sürüş şirketlerinin kendi otonom sürüş teknolojilerine dayalı bir sonuca varmaları gerekir;
-
Kapalı döngü, otonom sürüş şirketlerinin de odak noktasıdır. Simülasyon sistemi üretime geri beslenir ve üretim simülasyona geri beslenir Bu temel bir ilkedir.
-
Ölçek açısından, simülasyon sisteminin simüle edilmiş kilometresinin gerçek kilometrenin yüz katından fazla olması gerekir. Kilometre verileri yol gösterici değere sahip olmalıdır.
-
Entegrasyon açısından simülasyon ve Ar-Ge bağımsız sistemler değildir Simülasyon ayrı bir araç değil, daha çok bir platform gibidir. Bir platform rolü olarak simülasyon, mühendislik araştırma ve geliştirmenin her yönüne entegre edilebilir. Projenin başlangıcından projenin kabul simülasyonuna kadar ilgili bir rol oynayabilir.
Üye Soru-Cevap
İzleyicilerin akıllı sürüş ve simülasyon konusundaki kafa karışıklığını daha da çözmek için "Live" bir soru cevap bölümü açtı ve üç büyük kahve yeni akıllı sürüş üyelerinin sorularını tek tek yanıtladı.
-
Sahne bozukluğunda, rahatsızlığın rasyonelliği nasıl sağlanır? Bozulma küçükse, sınır testi yeteneği kullanılamaz ve rahatsızlık büyükse, yanlış sahnelere eğilimlidir. Bu nokta nasıl çözülmeli, Wenyuan Zhixing Weride bunu nasıl çözdü?
-
Algoritmanın yanı sıra log, karar modeli ve karma modun üç moduna dayalı olarak, karar modeli soyut mantığın rasyonalitesi için daha önemli olacak mı? Wenyuan Zhixing "soyutlama" nın rasyonalitesini nasıl sağlıyor?
-
Simülasyon sistemi test sürecinde gerçek sensör nasıl çalışır?
Yukarıdaki sorular bazı üyeler içindir. Büyük kahvenin cevaplarını görmek için "AI Yatırım Araştırma Durumu" na tıklayın.
"Akıllı Sürüş · V2X" özel oturumu açılıyor ...
Aralık ayındaki "Akıllı Sürüş · V2X" özel oturumunda, akıllı sürüş uygulayıcıları, yatırımcılar ve analistler için endüstri referansları sağlamak üzere proje uygulama sürecindeki yöntemleri ve fikirleri getirmek için her hafta bir ön saf uygulayıcısını davet etmeye devam edeceğiz. Ayrıca, "2018 Akıllı Sürüş Çipi" araştırma raporu yayınlandı ve üyeler ücretsiz olarak kontrol edebilecek.
