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【AI原創】面向未來的無人駕駛汽車 : 從概念驗證到觸手可及

無人駕駛汽車系統必須能夠做三件主要的事情:感覺環境、處理該環境的資料以及依據所得資訊在環境中采取行動。除了開發環境之外,研發人員需要面對各種各樣的内部應用程式和雲應用程式,這需要高度自治化的系統才能将概念轉化為現實。

汽車工業經曆了漫長的歲月,自動駕駛汽車的技術和自治化車輛已不再是科幻,未來的世界确實讓人滿心期待。現實要複雜得多,這當然也适用于未來的無人駕駛汽車的技術環境——尤其是在概念驗證階段。

除了獨特而苛刻的開發環境之外,研發人員還要疲于應付各種各樣定制化的内部應用程式和雲應用程式,所有這些應用程式都需要能夠無縫地互相通信。這确實是一個需要高度自治化的工業物聯網(IIoT)系統才能将概念轉化為現實。RTI公司可以将所有的這一切都整合為一個可靠運作的整體,使工程項目運轉更高效。

采取行動

筆者已經在RTI公司工作了将近4年。其間,親眼見證了越來越多的廠商投身于無人駕駛汽車開發的洪流之中。筆者的職責是與銷售團隊、合作夥伴和戰略客戶一起并幫助他們都獲得成功,因為這是RTI公司可以提供很多服務的領域。

但是,什麼時候适合向RTI公司尋求幫助呢?當通過概念驗證階段時,必須規避前方突然出現的路障。首先,無人駕駛汽車系統必須能夠做三件主要的事情:感覺環境、處理該環境的資料以及依據所得資訊在環境中采取行動。這本質上是一個周而複始的循環,但是生成的資料量以及需要處理這些資料的速度可能很快就會變得難以承受。

無人駕駛汽車系統

常見的挑戰

再深入剖析一下,當我們注視一輛無人駕駛汽車時,它一定有一個能觀察環境的傳感器包,這個傳感器包既可以是簡單的輔助駕駛級别的技術,也可以是更複雜、高度或全自動的車輛。它将決定從雷射雷達傳感器、雷達傳感器、執行器和其他輸入點收集資料的精度和數量的水準。我們稱之為“傳感器融合”或“資料融合”,因為它隻有在所有這些元件能夠彼此共享資料并就結論的準确性達成一緻時才真正發揮作用。

接下來要考慮,系統在什麼地方必須使用人工智能來解決問題,比如:“該怎麼處理這些資訊?要向左轉嗎?要直走嗎?要向右轉嗎?環境怎麼樣了?”分析不同的瞬态因素,比如人、自行車或汽車,然後做出決策和規劃。當然,汽車會采取一些實體動作,這反過來又改變了環境,這樣循環又重新開始了。

是以,真正的挑戰在于高水準的互連性,系統的優劣隻取決于捕獲和處理資料的速度與品質。然後,當添加諸如連接配接到雲或其他系統之時,就增加了外部互連,這也是互連性解決方案的一部分。是以,這是一個非常複雜的分布式系統,擁有很多元件,所有元件都在一個非常緊湊的包裡。但它究竟是通過什麼綁定在一起呢?它需要建構在靈活的、可大規模擴充的IIoT架構上,以便與競争對手、行業标準和許多其他變量保持同步。

【AI原創】面向未來的無人駕駛汽車 : 從概念驗證到觸手可及

ConnextDDS和

分層資料總線的概念

支援大規模的擴充是每個高度自治系統的核心前提。這條真理尤其适用于無人駕駛汽車領域,因為把一個真正準備投入市場的系統放在有限測試環境中去建構,其複雜程度足以讓最優秀的開發團隊變得顧此失彼。為了進入市場并滿足所有媒體審查和新測試場景中的公衆要求,通常需要在系統中增加一層全新的關鍵任務,到目前為止還沒有人能做到這點。

當達到這樣的階段——讓某個系統可靠地工作并投入生産——那就是我們可以提供幫助的地方。因為RTI公司可以提供非常可靠的基礎,客戶可以在它上面建構自己的軟體。我們已在自治系統領域深耕多年。客戶自己嘗試做所有的工作很可能會事倍而功半,特别是本可以利用RTI公司的專業知識來應對一些困難的挑戰時,諸如軟體基礎架構和通信。

我們的ConnextDDS軟體就是具備這種能力的一個很好的例證,因為它使用分層資料總線來管理通信。分層資料總線是由工業網際網路聯盟(IIC)提出的一個概念和術語,RTI公司是其成員之一。我們為IIC撰寫了一些文檔和規範。在與其他公司合作的過程中,其中一個成果就是建立了分層資料總線,進而允許差別對待系統中不同層面的控制流和資訊流。除了擁有全局的控制能力之外,它還允許随意設定“服務品質”,以決定在不同場景的應用程式之間資料如何流動,包括可靠性、帶寬和時延。

這個分層資料總線的概念允許我們在整個生态系統中使用相同的标準。我們可以為系統的不同部分定制不同的資料管理的條件和規則。這使我們能夠以一種非常标準化的方式在不同的系統之間進行通信,而不必添加新的協定和網關或其他橋。作為ConnextDDS的一部分,分層資料總線能輕而易舉地找到這些不同的資料使用條件,進而使資料管理可靠和可重複。

最後,我們想要的是解放客戶的開發團隊,讓他們專注于開發未來的汽車

來源:AI《汽車制造業》

作者:Bob Leigh

工作機關:RTI 公司

【重要聲明】本文為原創文章,未經允許不得轉載

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