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忘記那瓶水吧,百度Apollo5.0才是自動駕駛汽車量產的重點

2019-07-05 來源:AutoR智駕 

這是一個瘋狂時代。

李書福站上了百度的舞臺,百度Aopllo駛入紅旗的生產線,一位不知名的素人用水潑了李彥宏。

一切看似簡單,但背后是對未來的賭博。

三年前,百度在國家會議中心宣布Apollo開放計劃,50多個行業領軍企業及機構加盟的代表帶著白色手環一同站上了主舞臺,在Apollo面前他們像一群懵懂的少年。

三年后的今天(7月3日),在同一個地點,Apollo已經從這里走向世界,經過七次迭代更新Apollo5.0已經成為了全球最大最活躍的自動駕駛開放平臺,此時,已經聚集了150多家合作伙伴,24000多名開發者,530000多行開源代碼。

此時,更大的合作伙伴已走上臺前。

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在大會上李彥宏與李書福共同宣布在百度與吉利在智能網聯、智能駕駛、智能家居、電子商務等領域達成戰略合作。

現場,李彥宏與李書福圍繞吉利汽車首款云智能SUV——博越PRO進行互動。

通過百度AI與GKUI19吉客智能生態系統的相互賦能,博越PRO不僅擁有了“超級大腦”,而且作為線上線下高度融合的智能移動終端,兼具車家互聯、車聯萬物的強大能力。

據介紹,從吉利博越PRO開始,吉利汽車將開始全面搭載融合小度車載交互系統的GKUI  19系統。

百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏表示:“歷史上出行領域的重大進步,都伴隨著前沿技術為交通工具帶來的新變化。吉利多年來厚積薄發、創新求變,是中國汽車產業的核心力量,也是當前智能汽車時代的弄潮兒。百度和吉利的戰略合作,聚焦AI技術賦能,不僅能為用戶帶來更自然、更便捷的人車交互,更將加速汽車及出行產業的智能化步伐,助力中國汽車在智能出行時代領跑全球!

吉利控股集團董事長李書福表示:“中國智能汽車技術的發展已處于全球前沿,為消費者帶來了安全、便捷、豐富多彩的出行體驗。百度是中國AI的頭雁,更是推動產業智能化的先鋒,擁有全球領先的AI研發能力和智能駕駛領域的深厚技術積累。此次雙方通過戰略合作和資源協同,致力于占領行業技術制高點,共同構建引領未來的智能出行生態,為用戶創造全新價值體驗!

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與此同時,在現場百度副總裁、智能駕駛事業群組總經理李震宇還專門秀了一把合作這些合作伙伴的成績,他介紹八款產品,分別是金龍客車的阿波龍、智行者公司的蝸小白智能環衛車、新石器的無人零售車、金瑞麟的智能漫步車、udelv的Newton、托兒泰克的阿波牛、酷黑的Apollo D-Kit以及百度研究院的無人挖掘機。

其中,金龍客車的阿波龍已經接駁4萬乘客、落地25個城市,新石器已經完成16萬次零售服務、金瑞麟的智能漫步車已經和43個景區達成合作等。

李震宇說,“這些產品的落地成功就是Apollo的成功!

解決最后一公里,百度有話說

我們知道解決最后一公里的關鍵就是自主泊車,在一眾自動駕駛公司發布了自己的自主泊車方案之后,今天百度也帶來最后一公里自動駕駛解決方案。

百度智能汽車事業部總經理顧維灝表示,“面對中國乘用車與停車位數量不匹配,停車場有效利用率低等問題, Apollo 自主泊車(Valet Parking)已可以解決大部分痛點,為“停車難”提供了智能解決方案!

百度Valet Parking自主泊車的方案是利用百度獨有的車云圖場一體解決方案以及云和高精地圖優勢,來實現了智能泊車場端改造的最佳性價比。

該方案包括三大場景四大功能,從而解決固定車位日常停車、熱門地點短時停車和熱門地點長期停車。

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百度Valet Parking自主泊車的方案的核心是搭載了百度首創的AVP專用車載計算平臺,該平臺基于Xilinx ZU5設計,適配百度PaddlePaddle深度學習框架,支持8路攝像頭、12路超聲波雷達、預留毫米波雷達和激光雷達接口,全面部署AUTOSAT,全車規基礎軟件開發。

硬件安全島設計達到功能安全最高等級(ASIL-D),100%全車規元器件,具有抗擊震動、耐電磁干擾、全面勝任車載環境等特點。

值得注意的是,該平臺工作環境可達-40度-85度,自然風冷無需電扇與水冷。

ACU已經攻克AVP技術挑戰,目前支持多視頻源、多算法、多算子、敏捷迭代。

據悉,百度自主泊車試驗車已經開放對在百度大廈和百度科技園進行使用。

在商業化方面,百度Apollo自主泊車(Valet Parking)已經獲得了新勢力造車威馬的商業化訂單。

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作為合作伙伴,威馬汽車創始人、董事長兼CEO沈暉來到了智能駕駛分論壇現場,他表示:“作為推動產業智能化發展的重要力量,百度Apollo與威馬汽車互為助力。兩家不同領域但具備相似屬性的頭部企業,在今年CES-Asia共同展示了Valet Parking軟硬一體解決方案。未來雙方將繼續聯合開放L3、L4級別自動駕駛技術,打造車企智能化轉型的標桿!

據悉,搭載百度Valet Parking軟硬一體化解決方案的車將在2021年實現量產,量產車可實現遠程取車、還車,自動充電、自主泊車和低速自動駕駛。

自動駕駛出租車落地,是認真的

百度自動駕駛汽車將進入一個新的階段,即從原有的測試階段轉向運營階段。

資料顯示,在北京市提供的《2018年自動駕駛路測報告》中,百度測試里程最多,占比91%,測試牌照最多占比83%, 更為重要的是在整個過程中零安全事故,在本周百度獲得了北京頒發的T4資格牌照。

這是復雜道路場景資格的牌照,也是當前級別最高、最高標準和測試場景最復雜的測試牌照,這意味著百度的自動駕駛能力開始具備復雜城市道路規模測試的能力。

據李震宇介紹,“百度自動駕駛城市道路測試里程達到200萬公里,這是城市道路測試里程,區別于園區測試和高速測試,測試車輛達到300輛,同時覆蓋13個城市,新增專利數438項,名列全國第一!

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這一系列漂亮的數字面前,百度上個月正式拿到長沙頒自動駕駛測試牌照,不同于一般城市測試許可的是,長沙市將允許”載人測試”,即在法律規定的條件下允許第三方乘客搭乘智能網聯汽車,Robotaxi即將迎來真正的乘客。

為了規模測試,為了進一步向前發展,百度與紅旗宣布共同打造的全球首個L4乘用車前裝量產線已經開始投產。

它是自動駕駛行業的里程碑。

該L4級別自動駕駛汽車它采用了正向設計,告別了原來改裝的時代,它開始在前裝產線中將自動駕駛和整車設計融合到一起,依賴于一汽紅旗的產線,3.6分鐘可以下線一臺L4級別的乘用車,同時在這個過程中完成60余項整車測試,可以全面保證在交付和行駛的時候能夠提供全方位的安全保障。

不過,前期生產線建設投入不較大,在焊接、沖壓、總裝三個部分的流水線都重新設計。

不過,還在Robotaxi自動駕駛汽車可以和正常銷售車輛共有一個生產線。

現場,Apollo旗下Robotaxi項目“Apollo Go”也首次亮相,李震宇還向觀眾展示了“Apollo Go”的打車小程序界面。

“Apollo Go”項目將始于長沙,率先幫助長沙完成“城市級”智能化升級,打造全國最大規模的L4級自動駕駛出租車車隊。

從現場來看,該L4級自動駕駛出租車配置一個禾賽的40線激光雷達、2個四線激光雷達、9個攝像頭、9個超聲波雷達和2個毫米波雷達。

據李震宇介紹,“Apollo Go”項目啟動的初期,由于技術成熟度和技術的限制,只有一小部分用戶可以使用,這部分用戶為善于嘗試和反饋信息的人,有真實的需求的人(比如老人)以及有粘性的用戶。

值得注意的是,“Apollo Go”下一站將落地滄州。

Apollo5.0:自動駕駛量產進行時

730個日夜,百度Apollo迎來了第七個版本也是有史以來最重要的一個版本Apollo5.0。

百度Apollo5.0的定義是量產限定區域自動駕駛,也就說從今天起百度迎來了自動駕駛量產元年。

百度Apollo5.0包括Apollo開放平臺和Apollo企業版兩個部分,對于Apollo開放平臺將升級17大重要能力,同時發布一個重量級的量產工具,這個量產工具的名字叫“數據流水線”,它能將開發者搜集到的規模的數據切切實實的轉化為自動駕駛能力的提升,快速成為老司機。

對于Apollo企業版部分,升級了原有的三大解決方案,更新兩大新的解決方案,一個是面向城市的智能信控系統,一個是上文提到的面向長沙的Robotaxi。

簡單來看 ,Apollo數據流水線開放6大能力,包括數據能力賦能量產,包括智能數據采集器、開放合成數據集、大規模云端訓練、開放數據應用集、自定義仿真驗證器。

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這些所有的服務都與Apollo平臺無縫銜接,就意味著我們的開發者可以對Apollo數據流水線產生的結果可以直接拿來使用形成這樣的一個閉環。

其中車端智能數據采集器可以方便開發者高效的采集到有用的數據,結合百度即將開放的合成數據集以及利用大規模的云端處理的計算平臺+上AI建模的能力可以方便開發者自定義事件采集不同的數據。

同時百度還面對開發者所面對的是一些可視化的任務界面,數據采集器會智能實時的對數據的有效性進行驗證,并且實時的告訴你數據采集的進度,當這些數據采集來之后傳送到我們的云端服務器之后,Apollo數據流水線會利用非常高效的任務調度框架來進行全局的任務調度,并且在高效的非?焖俚脑贫朔⻊仗幚。

可以說,AI為全量的數據進行建模,大大提升了數據建模的效率。

值得注意的是,在Apollo數據流水線中還增加了場景仿真編輯器,可以讓開發者自定義場景來對模型進行驗證。

也就是說開發者可以根據自己的需要定義場景、編輯場景,并且這些場景能夠與以前所有的歷史版本全面兼容,生成的場景可以立刻上線,來提供快速的對模型進行驗證的能力。

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目前,Apollo5.0已經對合作伙伴開放了基于AI建模的車輛動力學參數標定服務。

基于AI的車輛動力學參數標定服務包括車端數據采集器,配有可視化用戶界面,用戶可以利用可視化用戶界面進行數據的采集。

這個數據采集器可以實時對數據各種有效性進行驗證,之后當數據傳送到我們的云端服務器之后會自動對數據進行清洗、預處理,并且自動的啟用這些AI的模塊對數據進行全量的建模,之后模型會自動的得到驗證和測試。

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百度Apollo平臺資深架構師繆景晧表示,“基于AI建模的車輛動力學參數標定服務已經給合作伙伴酷黑進行試用,他們使用了之后非常滿意!

具體來說,相比于他們之前使用人工的方法來對車輛的動力學參數進行標定的經驗,在數據采集的時長能夠減少到80%,標定全局的數據量增加了4倍,標定的效率因為采用云端標定的方法,標定效率提高了16倍,標定的精度提升了26%。

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在Apollo數據流水線開源技術能力方面,Apollo5.0是目前體量最大的人工合成圖像數據集,含有包括超過27萬張的高清圖片,覆蓋了包括高速、路口、市區、市內停車場在內等7大場景。

每一張高清圖片都在像素級別高保真的還原各種場景并且提供了包括2D、3D、BBOX、語義分割、深度信息、3D車道線等在內的各種真值。

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這是幫助開發者提升完善視覺感知的能力重要的一環。

在深度學習方面,Apollo5.0基于PaddlePaddle訓練出來的神經網絡的模型,可以基于激光點云的障礙物識別模型、基于圖像障礙物識別模型以及車道線識別模型。

在感知能力上,Apollo5.0提供了傳感器標定的服務,能夠在線標定各種傳感器,也提供了線下攝象頭的標定方法,并且提供了可視化的驗證工具。

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在算法上,Apollo5.0增加了道路消失點的檢測,可以用來對障礙物姿態的檢測進行更好的預測,這樣可以對車道線識別來適配各種各樣彎曲的道路。

在預測能力上,Apollo5.0進一步完善了多場景、多模型的路況預測的系統,該預測系統是對不同類型的障礙物,包括機動車、非機動車、行人等不同類型的障礙物分別建模,同時靈活的架構也方便開發者可以添加自己的場景,包括直路、路口等等。

在模型上,Apollo5.0首先對地圖進行建模,來產生語義地圖,為深度學習的神經網絡添加道路信息,其次在建模的方式上也采取各種各樣的建模方式,包括行為的預測、軌跡點的預測、路口轉彎方向的預測等。

這里需要說明的是,Apollo5.0也對模型進行了進一步的優化,優化后可根據障礙物的優先級會采用更精確的模型,為更高優的障礙物進行處理。

這樣層層分級的架構再進行語義理解、意圖分析、障礙物分類的基礎上之后,會使用模型調度的框架動態調度最適合的模型對該障礙物進行處理,從而達到預測的精雕細琢。

最后,繆景晧講到了Apollo的規劃系統,其實Apollo整個無人車系統軟件里面最重要的一個系統就是一個大量算法驅動的系統,這次Apollo5.0規劃系統中主要升級的4個基本算法。

今年1月份在拉斯維加斯Apollo3.5的發布系統中,百度實現了架構的升級,引入了場景化的概念。

在Apollo5.0里面,百度從規劃系統里面幾個主要算法上面實現了全部的升級,從此Apollo的規劃系統全面實現了從架構到算法的升級。

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熟悉Apollo規劃系統的開發者知道,指引線是Apollo規劃系統里面非常重要的概念,它是通過將世界坐標系轉換成指引線坐標系來降低問題的求解難度。

據繆景晧介紹,全新升級后采用了基于離散點算法的優化算法,采用優化算法取代之前的曲線擬合的算法的做法可以在速度上面提升7倍,并且越線過界的幾率降低了95%。

這就意味著無人車一定是安全的開在車道里的。

在有了非常平滑的指引線之后,Apollo5.0全新的路徑邊界決策和優化算法,對縱向和橫向上采取高度離散化的方式,尋求空間的最大可能性,并且采用非常直觀的道路邊界決策的方案,把它重新表述為優化問題里面的限制條件,從而使用最新的優化算法來保證路徑的高度平滑。

這次在Apollo開放空間的規劃算法里面還增加了基于模型的優化算法,將障礙物的形狀、道路的邊界作為優化問題的限制條件來重新表述,并且也引入了車輛動力學的模型。

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這里繆景晧講到了一個非常知名的開源算法叫做IPUPT,為了能夠提高求解的效率對IPUPT進行了大量的工程上的修改增加問題求解的效率,增加求解的魯棒性,繆景晧稱,新的結果已經分享給IPUPT的開源社區,得到了他們的一致肯定。

在控制系統層面,Apollo5.0將傳統的車輛動力學建模方式升級到基于機器學習的Apollo動力學模型。

我們知道傳統的建模方式在模型的復雜度、模型的精準度、模型的可遷移性、和可擴展性,甚至對開發者的開發成本上面等等種種維度上面都具有很多很多的局限性。

而基于機器學習的Apollo動力學模型具備模型復雜度高,模型精細度高等特點,據悉,與傳統方式建模結果相對比在誤差上能夠減少80%。

值得關注的是,這個全新的模型是基于Apollo數據流水線的產出,這就意味著開發者能夠有效的利用數據流水線進行開發工作。

用繆景晧的話來說,開發者、作伙伴真的可以足不出戶在Apollo的仿真環境里面來驗證控制的性能和效果。

作為支持自動駕駛汽車可量產的開發平臺,Apollo5.0在硬件上面也進行了升級。

這次升級主要包括車載計算單元、組合導航系統、攝象頭、激光雷達以及將原來的ASUApollo傳感器單元升級為Apollo傳感器增強版。

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在發布會上,百度智能駕駛事業群硬件總監Helen K.Pan從Apollo傳感器單元增強版增加新功能、硬件設備選型提供更豐富選型、新增硬件評估標準三個方面介紹了Apollo5.0開發平臺的硬件能力。

Apollo傳感器單元增強版(Apollos ensor unit pro)進行了功能的提升和性能的增加,具體來說與初版ASU相比不僅提供了兩種相機的接口,支持pdlink也支持gmcl以及4個車規級以太網口。

同時從原來同時接入5個攝象頭升級后支持12路攝象頭,每個攝象頭可以支持800萬像素。

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新功能方面,Apollo5.0提供了更多傳感器的驅動和其他硬件的驅動,包括時間同步、信號處理以及全棧式性能的監控系統。

發布會上,Helen K.Pan用三個實例介紹了三個新增功能的能力,這里智駕君根據Helen K.Pan演講來簡單介紹一下。

第一個實例,關于GPS信號波動的平滑處理來增強系統的穩定性。

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在解決地下車庫自動駕駛汽車GPS信號丟失問題層面,Apollo5.0通過機器本身的RTC拿到精準的系統時間,它的精準度到1小時到一毫秒的分差。

同時,在高樓或者灌木叢遮擋GPS情況下,Apollo5.0通過平滑處理可以提供穩定的信號處理。

第二個實例,關于視頻壓縮。

據介紹,傳統的gpack優化一般是提供4倍左右的優化,Apollo5.0加入新的增強的壓縮功能可以優化到40倍的壓縮能力。

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這里關鍵的一點是,在傳統的計算壓縮過程中需要占用3-5個計算核的運算力,通過嵌入式壓縮功能只占用0.2個核的運算能力,所以進行了大約16倍的提升,通過這些性能提升提高了圖像的壓縮比,也釋放了更多的計算資源。

而帶來最大的好處是,NVME一般一萬人民幣,通過縮可以減少幾百人民幣存儲。

第三個實例,全棧系統監測能力。

全棧系統監測能力是自動駕駛汽車中至關重要的能力,首先要保證所有的硬件在自動駕駛系統里是能正常、安全的狀態下運行,這是Apollo5.0從底層硬件層到network到上層系統都提供了監控的能力。

應用層,通過對硬件實時的監控可以提供它的電壓、電流、溫度、IO、同時可以達到傳感器還有通訊接口的實時監控,比如數據校驗、數據觀察、動態報警。

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制約自動駕駛汽車量產除了法律還有一個重要的問題就是硬件的價格,多樣的硬件選擇畢竟會帶來成本的下降。

在發布會上,Apollo公布了8家硬件廠商加入的硬件開發平臺,這里包括KALRAY硬件芯片加速器、IPA廠商車載級芯片提供IPGA、禾賽40P,中科慧眼、北斗星通、導航系統,米文動力的低成本的單元,中海達的北斗地基增強系統,還有UHNDER的雷達芯片。

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最后說一下Apollo5.0新增硬件評估標準,Apollo5.0提供了從底層硬件到系統層還有上層應用層的一個全方位的硬件評估工具。

這個硬件評估工具它支持從底層硬件到上層軟件進行了全覆蓋,同時支持多個平臺的評測,為軟件應用跨平臺移植提供了依據。

具體來看,這個硬件評估工具可以對算力、時延、功耗、成本進行評估,算力上可以評估它的神經網絡、串并行計算、存儲、I/O,時延上提供均值、分值以及端到端的時延及模塊級時延,功耗上有平均模塊的功耗,整體機型的功耗還有平均值和峰值。

對于Apollo企業版這里重點講一下首個智能交通解決方案——智能信控。

百度自動駕駛事業部總經理孫勇義表示,“百度智能交通相關技術,正在助力城市交通提升效率!

據介紹,百度在保定做了非常扎實的信號調優工作,實測應用路段早晚高峰期間行程延誤時間減少了20%~30%,緩解突發交通擁堵效果顯著,未來還將進一步提升控制效率,從交通出行的各個環節提高效率,推動交通產業智能化變革。

而智能城市的小型樣板間——AI公園也繼續其落地進程,據介紹,百度在廣東省佛山市的地標景點千燈湖建立了AI公園。

千燈湖坐落于佛山市內經濟最強區南海區,全球首款量產L4級自動駕駛巴士阿波龍也在千燈湖實現了車站接駁。

千燈湖項目作為百度跟佛山市深化戰略合作的一個起點,雙方未來會在在智能文旅,智能政務,智能交通,IDC,大數據等方面產生更多更有影響力的合作項目。

在出行方式不斷變革的今天,百度的智能駕駛技術已經占據了人們的大部分視線。

在發布會上寶馬(中國)服務有限公司高級副總裁 Dr. Martin SAUTTER這樣評價:“中國擁有像百度這樣全球領先的科技公司、全世界最年輕、思想最開放的客戶群體和最復雜的駕駛環境,同時政府對自動駕駛非常支持,這讓中國站在自動駕駛發展的前沿陣地上!

而李震宇則說,“我們之所以選它,不是因為它簡單,而是因為它無比的艱難。而作為開發者的我們一定有這樣的責任感,每一次交通事故都應該避免。作為自動駕駛的我們還應該都有這樣的信念,自動駕駛技術必將令未來的交通和出行更加安全!

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