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無人駕駛?cè)绾螌?shí)現(xiàn)成本和規(guī)?；g的平衡？輕舟智航認(rèn)為不同的場景有不同的答案。
但這并不意味著不同場景的方案就完全不可以通用。在輕舟智航看來，通過硬件上的平臺(tái)化和模塊化開發(fā)，定制好不同場景的硬件配置，然后高度抽象給軟件適配，就可以讓軟件具有較高的通用性。輕舟智航的Driven-by-QCraft由此而來。
作為輕舟智航專為自動(dòng)駕駛打造、集軟硬件于一體的整體解決方案，Driven-by-Qcraft自設(shè)計(jì)之初就考慮到盡量采用同一方案賦能不同的車型落地多個(gè)城市，從而使得數(shù)據(jù)可以共通，加快形成數(shù)據(jù)閉環(huán)。為此，輕舟智航一直在不斷迭代這套方案。
近日，輕舟智航宣布推出全新的Driven-by-QCraft第三代L4自動(dòng)駕駛硬件方案。據(jù)悉，該硬件方案在傳感器、計(jì)算平臺(tái)、電源、通信等模塊均采用了全冗余設(shè)計(jì)，以進(jìn)一步提升安全性，以及適配不同的車型和場景。
輕舟智航“上新”，推出第三代L4硬件方案
據(jù)輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO侯聰介紹，為達(dá)到車身周邊360度無盲區(qū)感知效果，穩(wěn)定感知外部道路參與者信息，Driven-by-QCraft第三代自動(dòng)駕駛硬件方案采用了多傳感器融合的方式構(gòu)建傳感器系統(tǒng)，包括2個(gè)長距離測量激光雷達(dá)(主LiDAR)、3個(gè)近距離補(bǔ)盲激光雷達(dá)(盲區(qū)LiDAR)、4個(gè)毫米波雷達(dá)、9個(gè)感知攝像頭和1個(gè)IMU套裝。這些傳感器分布在車左右兩側(cè)，可以互為冗余。
并且這些傳感器在安裝位置上也十分有講究。比如套件中的激光雷達(dá)，旋轉(zhuǎn)方向在同一時(shí)刻均保持一致，具備高度同步性。如此一來，當(dāng)周圍有動(dòng)態(tài)物體出現(xiàn)的時(shí)候，點(diǎn)云不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)位或重影現(xiàn)象，同時(shí)保證可將所有激光雷達(dá)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)收集在一起集中處理。
7顆500萬像素的周視相機(jī)采用了逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度的安裝形成縱向視圖，既保證了相機(jī)逐行曝光方向與激光雷達(dá)掃描方向的一致性，提高兩者的前融合效果，又有效減少了地面盲區(qū)。據(jù)測算，這種方式相比傳統(tǒng)安裝方式地面盲區(qū)面積減少了90%以上，尤其是對周邊近距離物體，如交通錐，和小動(dòng)物、足球等矮小物體的識(shí)別能力有明顯提升。
針對紅綠燈的識(shí)別，輕舟智航還設(shè)計(jì)了專門的識(shí)別紅綠燈的相機(jī)，對于不同光線條件下的過曝、欠曝以及車輛在行駛過程中因運(yùn)動(dòng)模糊導(dǎo)致的拖影問題，開發(fā)專門的算法。據(jù)悉，該相機(jī)能夠在夜晚場景中精準(zhǔn)識(shí)別出150米外的紅綠燈形狀及顏色。
而在計(jì)算平臺(tái)方面，Driven-by-QCraft也實(shí)現(xiàn)了主計(jì)算單元OMC、備份計(jì)算單元OBC、車載計(jì)算單元OCC三個(gè)層次的冗余設(shè)計(jì)。
正常情況下，主計(jì)算單元負(fù)責(zé)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)軟件功能的運(yùn)行、計(jì)算。在主計(jì)算單元因?yàn)樘厥庠虬l(fā)生故障以后，為了確保車輛系統(tǒng)的安全，備份計(jì)算單元會(huì)接收車輛的控制，決定車輛下一步的運(yùn)動(dòng)行為，從而讓車輛在異常情況下可以靠邊停車、緊急剎車等。而OCC上則同時(shí)部署了定位和控制模塊，來實(shí)現(xiàn)更多一路的冗余。
電源系統(tǒng)方面，通過將功率路徑分層管理，可根據(jù)不同天氣狀況、道路條件實(shí)時(shí)進(jìn)行電能動(dòng)態(tài)分配，優(yōu)先支援核心功能模塊，調(diào)節(jié)輔助功能模塊供電，延長車輛運(yùn)營里程。有效識(shí)別和隔離系統(tǒng)異常故障單元，避免故障級聯(lián)，保護(hù)核心功能模塊在小概率隨機(jī)故障時(shí)不受影響。配合冗余電源和傳感器設(shè)計(jì)，在單一甚至多個(gè)核心功能模塊意外受損時(shí)，還能維持保證車輛行駛安全的最小子系統(tǒng)。
據(jù)侯聰介紹，這套解決方案采用的是車規(guī)級量產(chǎn)方案，目標(biāo)是以較低成本實(shí)現(xiàn)較高的感知。雖然在目前情況下，成本還無法達(dá)到理想的狀態(tài)，但比起前一代已經(jīng)有所降低。未來隨著采購規(guī)模的不斷提升，成本有望進(jìn)一步下降，在未來2-3年內(nèi)整套傳感器的成本或下降至5位數(shù)。
這樣一套方案后續(xù)將同時(shí)服務(wù)于RoboTaxi和RoboBus兩種場景。不僅如此，侯聰指出，如果對這個(gè)系統(tǒng)稍微做一些適配，也可以用于去做L2或L3的輔助駕駛，而輕舟智航也有這種計(jì)劃，即這個(gè)設(shè)計(jì)本身就會(huì)考慮到跟主機(jī)廠合作的可能性。
此外他還表示，對于除RoboTaxi和RoboBus之外的其他城市場景，Driven-by-QCraft也可以很好地適配。“比如小的物流車以及大的卡車，無論是輕卡還是重卡，只要是在城市的場景下我們都是可以適配的。我們之前其實(shí)已經(jīng)做過一些探索，包括小的物流的探索是沒有任何問題的，像輕卡它本身跟小巴體型比較相似，所以我們這種安裝方案也就比較相似。”
助力自動(dòng)駕駛演進(jìn)，輕舟智航再獲強(qiáng)援
伴隨著第三代L4硬件方案，近日輕舟智航在推進(jìn)自動(dòng)駕駛落地方面還迎來了另一關(guān)鍵進(jìn)展——與NVIDIA達(dá)成合作，在其Driven-by-QCraft下一代硬件方案中率先使用NVIDIA DRIVE Orin 方案。
作為英偉達(dá)第三代的無人駕駛芯片，Orin很好地繼承了之前Xavier的總體的架構(gòu)，但也增加了很多性能。據(jù)英偉達(dá)中國區(qū)域軟件總監(jiān)卓睿介紹，隨著軟件定義汽車趨勢的發(fā)展，對算力要求越來越高，且這些算力不只包括 GPU，還包括CPU。英偉達(dá)在設(shè)計(jì)Orin時(shí)采用了混合架構(gòu)，以在不同的硬件上部署不同的算力，實(shí)現(xiàn)較高的靈活性。就算力而言，Orin可以支持從250~2000TOPS的算力。
針對量產(chǎn)車的高安全、高可靠性要求，NVIDIA DRIVE Orin也滿足量產(chǎn)車規(guī)級，在系統(tǒng)層面符合 ISO 26262 功能安全 ASIL-D 標(biāo)準(zhǔn)。并且Orin還采用了新的安全架構(gòu)，可以實(shí)現(xiàn)較高的信息安全。
據(jù)侯聰透露，大概在年底之前輕舟智航就將可以拿到Orin的開發(fā)板，目前團(tuán)隊(duì)已經(jīng)針對上一代Xavier平臺(tái)做了一些相關(guān)的開發(fā)，包括傳輸驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)傳輸、模型適配等，后續(xù)會(huì)把整個(gè)系統(tǒng)做一個(gè)遷移，屆時(shí)有望助力龍舟系列自動(dòng)駕駛車實(shí)現(xiàn)更大規(guī)模的落地應(yīng)用。
作為城市交通的補(bǔ)充，輕舟智航推出的龍舟ONE可支持區(qū)域內(nèi)的固定行車路線，沿途可根據(jù)需求設(shè)立站點(diǎn)、專用車道，及時(shí)疏散主干道交通流量，保證公共交通系統(tǒng)的快捷高效性，開啟智能化的城市“微循環(huán)”交通時(shí)代，解決居民出行的“最后三公里”難題。
目前，龍舟ONE已成功在蘇州、深圳、武漢等6座城市落地常態(tài)化運(yùn)營，成為國內(nèi)布局城市最多的公開道路自動(dòng)駕駛小巴。今年10月，輕舟智航還在無錫發(fā)布了全國首個(gè)公開道路5G自動(dòng)駕駛網(wǎng)約巴士，進(jìn)一步打破Robobus與Robotaxi的邊界。
如果加上在其他場景的應(yīng)用，截至當(dāng)前搭載輕舟智航Driven-by-QCraft硬件方案的自動(dòng)駕駛車輛已在北京、深圳、蘇州、硅谷等全球10座城市落地測試和運(yùn)營，共計(jì)部署了10款車型，涵蓋小巴、大巴、乘用車等多種不同產(chǎn)品形態(tài)。接下來，輕舟智航表示將會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大測試運(yùn)營范圍，到年底整體車隊(duì)規(guī)模有望達(dá)到百余臺(tái)。
(原標(biāo)題：可同時(shí)支持RoboTaxi和RoboBus，輕舟智航推出第三代L4硬件方案)
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