DRIVE Labs 系列文章
始发站:自动驾驶基础功能
始 发 站 | 自 动 驾 驶 基 础 功 能 |
第 二 站 | 基 本 路 况 感 知 |
第 三 站 | 读 懂 交 通 标 志 与 信 号 灯 |
第 四 站 | 监 控 车 外 的 风 吹 草 动 |
第 五 站 | 提 高 道 路 状 况 的 可 见 性 |
第 六 站 | 基 于 洞 察 的 智 能 规 划 |
第 七 站 | 为 驾 乘 人 员 的 安 全 保 驾 护 航 |
终 点 站 | 寻 找 车 位 与 自 动 泊 车 |
伴随自动驾驶技术的出现与不断成熟,自动驾驶汽车已经走进人们的日常生活之中。放眼未来,自动驾驶功能不仅可以“解放双手”,还能“解放双眼”,甚至“解放大脑”。为了让读者更好地了解自动驾驶,NVIDIA DRIVE 团队推出 DRIVE Labs “常学常新”系列,以一辆自动驾驶汽车从出发到最终目的地为线索,分 8 期主题,解析自动驾驶汽车如何一路“过关斩将”,以及 NVIDIA 技术与产品在不同场景中提供的支持。
本期是第一期“入门篇—自动驾驶基础功能”。新年第一跑,出发!
驾驶 NVIDIA 自动驾驶汽车
将一辆传统汽车变成自动驾驶汽车是一项巨大的挑战。NVIDIA 通过构建自动驾驶的基础模块(将其分为感知、定位和规划/控制软件)以及应用高性能计算来解决这个问题。为了测试和验证 NVIDIA DRIVE 自动驾驶软件,NVIDIA 除通过仿真测试以外还进行了实际的道路测试。以上视频就展示了搭载 NVIDIA DRIVE 自动驾驶软件的测试车辆,在 NVIDIA 加州总部附近进行自动驾驶的情况。
感知软件
自动驾驶汽车利用 AI 来“看见”世界。简单来说,感知就是让自动驾驶汽车能够看到路况的功能。通过接收原始传感器数据,并将其转换为对当下世界以及我们所处的驾驶场景的语义理解。
深度神经网络(DNN)是构建 NVIDIA 感知软件的核心模块,这类算法是根据人类大脑的运行方式设计并能够通过经验来进行学习的数学模型。自动驾驶汽车可以利用深度神经网络(DNN),实现不同功能:
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借助 DriveNet DNN 实现对障碍物(例如,汽车与行人)的数据驱动理解,并同时计算车辆与这些障碍物的距离;
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利用 WaitNet DNN、LightNet DNN 和 SignNet DNN 检测和分类需要等待的情况,比如交叉路口、交通信号灯和交通标志等;
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OpenRoadNet DNN 会检测场景中障碍物周围的自由空间;
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在后台运行 ClearSightNet DNN,以评估摄像头是否清晰,是否被遮挡或遮盖。
这些丰富的感知功能都会在 NVIDIA 的规划控制软件上使用,支持汽车的自动驾驶操作。
定位软件
自动驾驶汽车在行驶过程中,除了需要“看懂”周围环境之外,了解其在路上所处的位置也十分重要,因而定位功能也必不可少。自动驾驶汽车可通过定位信息准确地了解自己在路上的位置,并制定车道行驶计划,包括进行变道操作等。基于定位功能,自动驾驶汽车能够规划出抵达目的地的合理线路,预计到达目的地的时间(ETA),并沿着所创建的车道行驶规划对车辆进行实时追踪。
在行驶期间,相信自动驾驶汽车能够利用数据感知并选择正确的行驶路径至关重要。我们将这种信任称为路径感知可靠性。对于 L2+ 级自动驾驶系统来说,实时评估路径感知可靠性意味着评估该系统是否知道何时进行安全的自主操作,以及何时应该将操作权移交给人类驾驶员。
NVIDIA 通过集成的方式,将多个路径感知 DNN、障碍物感知与车辆的追踪功能结合在一起,也就是视频演示中多次提到的路径感知集成,帮助自动驾驶系统对所有潜在路径进行评估,包括车辆所处车道以及车辆左右车道的中心路径及车道线预测,变道、分道及并道,以及遇到障碍物时的车道分配,从而保障安全可靠的自动驾驶操作。在下一期感知专题,我们将更详细地介绍相关内容。
规划/控制软件
自动驾驶汽车在上路后,能够使用感知和定位所提供的输入数据,利用规划和控制层实现独立行驶。规划软件通过感知和定位的结果以确定让汽车完成特定操作所需的物理轨迹。
比如视频中演示的自主变换车道操作中,规划软件先利用环绕摄像头和雷达感知进行变道操作安全检查,而后通过计算得出变道的横向路径计划,再通过控制软件发出指令以执行车道变换规划。
NVIDIA DRIVE 端到端平台是用于运行这些组件的平台。该平台可以实时同步运行功能多样的 360 度环绕感知,定位以及规划和控制软件。这些组成部分共同创造了多样性和冗余,以实现安全的自动驾驶。
以上就是本期全部内容。希望大家喜欢本次的自动驾驶之旅。点击“阅读原文”,观看更多 NVIDIA DRIVE Labs & Dispatch 视频,了解 NVIDIA DRIVE 软件如何助力自动驾驶。
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原文标题:DRIVE Labs “常学常新”系列之「入门篇」:自动驾驶基础功能
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