英伟达2019 GTC:诚恳有余新意不足

  • 栏目:自媒体账号 时间:2019-03-21 10:18 分享新闻到:
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  随着第十届英伟达GTC大会(GPU技术大会)的召开,黄仁勋“重新定义”了北京时间3月19日的凌晨五点。

  发布会现场,这位黄教主再次重申:“自动驾驶是机器人领域最重要的部分之一。”令人意外的是,英伟达自从在2019 CES发布商用L2+自动驾驶系统之后,一改往日“大扔核弹”的作风,关注点转向了一些“毫无新意”的产品。

  而这款针对L2级以上的高级辅助驾驶平台,核心在于英伟达此前推出的Drive Autopilot。在2019 CES上,该公司宣布DRIVE AutoPilot将首次集成NVIDIA Xavier系统级芯片(SoC)处理器和用于处理车外复杂情况的DRIVE AV软件,能够对大量深度神经网络(DNN)进行处理,整合车身内外环绕摄像头传感器的数据,以完成自动驾驶车辆对于物体及其他车辆驾驶情况的360度感知工作。

  除了最基础的感知功能,英伟达还为系统增添了“MapNet”深度神经网络,用以识别其他车辆位置、读取车道标记、检测行人和骑行者、区分不同类型的灯光及其颜色、识别交通标志并理解复杂场景等一系列工作,使车辆具备高精地图的本地化及路径规划能力,进而实现全面的自动驾驶功能,包括高速公路并道、换道、分道和个性化制图(即“我的路线”功能),后者可以使汽车在没有高清地图的环境下也能创建自动驾驶路径。

  换句话说,在最基础的自适应巡航控制、车道保持和自动紧急制动之外,该系统已经能够应对更加复杂的道路情况及驾驶需求。此外,凭借DRIVE IX软件处理车内任务,驾驶舱内的功能包括驾驶员监控、AI副驾驶功能、以及座舱内车辆计算机视觉系统的可视化,其AI功能还可用于加速自然语言处理、视点跟踪或手势识别,进一步提高系统的安全可用性。

  在此基础上,英伟达计划于下个季度推出更新后的Drive AP2X 9.0版本,并新增了ClearSightNet网络,识别传感器被遮挡的情况,后续再启用其他传感器或融合的方式针对性地解决障碍。

  在上一届GTC现场首次亮相的DRIVE Constellation平台终于上市了。这款基于云端的开放式可扩展平台通过一系列虚拟场景,支持大型自动驾驶车队进行验证测试。理论上,相比在真实环境中训练,该平台借助上百万英里的测试定制的场景和极端案例,加速自动驾驶技术的研发进程并减少研发成本。

  黄仁勋还特意强调了平台的“开放性”。按照他的说法,世界各地的开发人员都可以向 DRIVEConstellation数据中心提交仿真场景,并在他们的桌面端对结果进行评估。生态系统合作伙伴可将其环境模型、车辆模型、传感器模型和交通场景集成于其中。通过整合来自更广泛仿真生态系统的数据集,该平台可以生成全面、多样化并且复杂的测试环境。

  更重要的是,仿真测试的必要性如今已经获得了第三方监管机构及车企方面的认可,前者甚至将其视作制定自动驾驶验证标准的关键。其中,安全机构TÜV SÜD已经投入使用该平台进行标准制定等相关工作,该机构自动驾驶和ADAS全球负责人 Houssem Abdellatif称:“NVIDIA DRIVEConstellation为自动驾驶获批工作提供了强大且高度可扩展的解决方案。”

  仿真公司Cognata同样表示,在DRIVE Constellation的支持下,开发人员可以利用Cognata的交通模型、基于真实世界的交通行为,来定义一系列车辆和其他道路使用者及其行为。英伟达另一个合作伙伴,汽车仿真公司IPG Automotive也希望借助英伟达的加持,打造仿真软件CarMaker用于创建虚拟车辆原型。借此,开发人员可以将测试车辆对于转向、路面、悬架,动力总成和车辆控制系统的反应变化用于功能开发。

  同时,全球最大汽车制造商丰田也意识到了仿真平台的高效优势,集团旗下的丰田研究院高级研发公司(Toyota Research Institute-Advanced Development ,简称 TRI-AD)也借此机会成为了DRIVEConstellation的第一个客户。“这种端到端的仿真工具链将有助于丰田,TRI-AD和TRI将自动化车辆推向市场。”TRI-AD首席执行官James Kuffner说道。

  展开来说,SFF通过接收传感器数据并确定一组保护车辆和其他道路使用者的动作来分析和预测周围环境的动态,尽可能避免所有危险情况发生。在强大算力支持下,SFF使车辆能够基于数学零碰撞验证实现安全,而不是试图通过有限的统计数据对现实世界场景的高复杂性进行建模。

  SFF在NVIDIA DRIVE平台上运行,对车辆传感器数据逐帧执行,还使用真实数据和比特精确模拟进行了验证,包括涉及高速公路和城市驾驶的场景。这种技术的独特之处在于,它能够兼顾制动和转向限制。这种双重考虑以“杜绝碰撞”为第一原则,有助于避免多台车辆行为异常。

  NVIDIA自动驾驶软件副总裁David Nister表示,“通过消除驾驶过程中的人为错误,我们可以防止绝大多数碰撞并最大限度地减少碰撞事件的影响。” “SFF在数学上的设计使得配备SFF的自动驾驶车辆将像磁铁一样相互排斥,使自己远离伤害,并且不会造成不安全的情况。”

  当然,SFF也不例外地是一个开放式平台,可与任何驱动软件结合使用。作为运动规划堆栈中的安全决策策略,SFF监控并防止不安全的操作。它将障碍物避免与复杂的道路规则的长尾分开。换句话说,该软件为NVIDIA DRIVE等高性能计算平台上增加了另一层分集和冗余功能,以提供最高级别的安全性。

  同时出现在英伟达2019 GTC技术大会现场的,还有中国L4级自动驾驶出行企业文远知行WeRide。

  车云菌了解到,该公司展示了全新的L4级传感器组合套件和预商业化解决方案,并将首发最新的L4级自动驾驶车型——日产LEAF 2。同时,文远知行WeRide正式宣布,下一代的自动驾驶车队将结合英伟达DRIVE AGX Pegasus™平台进行开发。

  在GTC上展示的新版传感器组合套件结合了文远知行WeRide最新的软硬件解决方案,旨在提高自动驾驶的准确性和安全度:

  车顶配备可实现360度视场的全覆盖,通过全波长检测、多波长交叉验证的传感器设计,让目标探测更加可靠。

  采用分辨率更高、测距更远的激光雷达组合,达到远至250m的检测距离,极大地提升了感知的范围及性能。

  通过英伟达强大的DRIVE AGX Pegasus平台,由多个传感器收集的巨量数据可实现高效的实时同步。

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