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亮道智能雷绳光:测试验证是自动驾驶量产开发的核心部分

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2018年11月8日,亮道智能参加了由上海市人民政府,德国巴登符腾堡州政府,上海市嘉定区人民政府指导,同济大学和斯图加特大学主办的第三届上海 - 斯图加特汽车及动力技术国际研讨会。亮道智能CTO雷绳光博士在会上发表了名为《基于激光雷达的自动驾驶测试验证系统解决方案》的演讲,并与在场观众进行了互动交流。

 

我们对演讲中的精彩内容做了整理,在此与你分享。


雷博

亮道智能CTO雷绳光博士


测试验证在自动驾驶开发初期就要介入

未来3-5年内,整个行业将迎来自动驾驶汽车SOP的高发期。量产之前,环境感知部分的测试验证必不可少,其需求将呈现出爆炸式的增长。 


L3&L4自动驾驶对环境感知提出了更高的要求,测试验证不仅需要考核车辆的环境感知能力,而且要关注功能的安全性和可靠性,也就是我们所说的功能安全(ISO 26262)。雷绳光博士在演讲中强调了功能安全的重要性,他认为“自动驾驶最重要的目标是交通安全,而不是把人解放出来,所以自动驾驶首先要解决的是安全问题”。


但是目前有关自动驾驶的讨论中,L3&L4自动驾驶环境感知测试验证的重要性被严重低估。从第一代环境感知算法到最终的SOP 算法,要经历一个漫长的迭代过程,需要大量的测试验证来覆盖不同的特殊场景。并且,雷绳光博士指出,测试验证在自动驾驶开发初期就要介入,属于量产开发的核心部分之一。因此需要为传感器融合测试验证预留充足的时间,这样才能保证量产目标如期实现。


新型自动驾驶测试验证面临的挑战

L3&L4自动驾驶环境感知测试验证是一个新兴领域,雷绳光博士认为,新型自动驾驶测试验证与传统汽车测试验证相比,有不少新的挑战:


第一,数据量巨大。

自动驾驶测试验证的数据量相当大,我们要如何处理大量数据?L1&L2自动驾驶需要几万公里或者十几万公里的测试,但是L3&L4自动驾驶测试验证需要经过上百万公里、几百万公里的测试,数据量达到Petabyte(1PB=1024^2GB =1,048,576GB)级别。


第二,目前行业通用的人工标注法可能性为零。

如何建立自动驾驶测试验证所需的环境真值?要测试验证自动驾驶整个环境的感知能力,首先要知道整个环境的真值(Ground Truth)。目前广泛使用的方法是人工标注,手动把目标标记为一辆车或者一个人。但是当数据量达到百万公里级别,人工标注的可能性就等于零。怎么找到一种方法自动生成这种真值?这也是一个很大的挑战。


第三,算法迭代升级需要依靠测试验证。

自动驾驶测试验证需要搭建专门的工具链。自动驾驶的算法迭代很快,每迭代一次就要做整个测试。所以如何在短时间内处理Petabyte级别的数据量,要求测试验证的工具链做到高度自动化,高度集成化。


第四,要有从海量数据提取关键有效的信息组合(场景)的能力。

如何从Petabyte级别的数据量中找到有用的数据,需要我们拥有大数据分析的能力,比如当我们想从数据库中找到所有Cut in的场景,就要通过算法和机器学习把需要的场景提取出来。


亮道智能会做什么?

亮道智能的核心业务之一,就是L3&L4自动驾驶环境感知测试验证,目标是成为客观中立的第三方,为行业伙伴提供多传感器系统测试验证服务。

 

亮道智能正在以数据为基础,逐步的形成三大开发能力:一个是服务于测试验证的算法开发能力,一个是提供完整的环境感知测试验证解决方案,以及通过大数据分析的能力保证测试验证自动、高效完成。从2017年开始,亮道智能就在国内启动了基于激光雷达的数据积累,目前已经形成了数据采集和处理的1.0版本。

 

2018年11月8日,亮道智能和全球领先的环境感知车载激光雷达技术供应商Ibeo Automotive Systems GmbH(以下简称“Ibeo”)在上海安亭举行签约仪式,宣布在车载激光雷达测试验证领域展开深度合作。亮道智能将在全球范围为Ibeo提供场景采集和功能测试验证服务,Ibeo计划将其先进的激光雷达产品推入中国汽车市场,助力L3&L4自动驾驶的发展。此外,亮道智能和Ibeo计划共同推动自动驾驶项目在中国地区的发展。

 

对于整个行业而言,自动驾驶测试验证处在从0到1的发展过程,正在逐步形成一系列标准和规范。雷绳光博士表示,“成熟的技术是标准的基础,我们正在通过与全球最领先的L3&L4自动驾驶核心感知模块供应商深度合作,来积累经验”。亮道智能会在技术上保持先进性的同时,积极参与到行业标准制定工作中去。




2018年11月19日 09:41
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