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解读自动驾驶中智能感知技术的三大因素

2018-11-09 14:42 来源:互联网 编辑:niko

在几年前,GCP硅谷专家咨询邀请了三星北美研发中心经理王凡博士,从自身专业角度解读了在自动驾驶中智能感知技术的三大因素,下面就随小编来看看这个技术吧。

王凡博士,亚利桑那大学硕士和博士毕业,三星北美研发中心经理,负责自动驾驶中的人工智能感知、路径规划和决策方向,同时负责战略部门投资收购的咨询建议。

以下为嘉宾观点分享:

无人驾驶的核心技术有五个主要模块:传感器、定位、AI感知、路径规划和决策、车辆控制。传感器包括视觉、雷达、通信、定位等不同类型,将信息传递给智能感知模块,检测车辆所处的环境。根据以上的感知结果,汽车决定优质的路径和决策,然后到达车辆控制和执行,完成整个流程。此外定位是指车辆通过GPS或者是SLAM的方式确认自己在地图的位置。

解读自动驾驶中智能感知技术的三大因素

现在主要讲的是人工智能感知,不过在此之前可以大概提一下行业内发展比较大的方向,比如从传感器角度来说,Velodyne的激光雷达市场占有率和利润率都很高,成本都是在几万美元,接近整车价格,所以硅谷有很多创业者计划把激光雷达的成本降到1000美元以下,实现类似性能。定位方面,我们知道特别好的是RTK(载波相位差分技术)这样的实时定位系统,但这个价格是比较贵的,比如市场常用的SBG定位传感器大概有3万美元,相对于整车而言成本很高。硅谷同样有公司以十分之一的价格实现类似的功能。所以在传感器方面有很多公司在做不同的研究。

自动驾驶中的人工智能感知技术

在汽车上应用人工智能感知的目的,就是为了让计算机具备对周围车辆/行人的距离、速度、朝向,交通标识等所有环境信息的获取和认知能力,进而进行合理的规划和决策。之所以自动驾驶在近两年有比较大的突破,感知技术发挥了至关重要的作用,其中深度学习的图片识别能力甚至达到人眼的水平。这些更精确的算法成为自动驾驶商业化的前提。

主要有三个因素促进了人工智能感知技术的发展:有标注的结构化数据、深度学习算法以及计算力/计算平台。

在训练数据方面,目前已经有ImageNet、KitTI、Cityscapes等公开数据集,很多的初创公司都在用公有数据集进行一些初始模型的开发。但这些数据集并不是很适合于自动驾驶的需要,欠缺汽车行进过程中的环境因素。所以很多大的公司都在采集汽车驾驶的视频影像,构建自己的私有训练数据。私有数据标注主要有公司内部标注和外包标注两种做法,根据公司自身的人力资源情况进行选择。目前较大的外包数据标注公司有数据堂,和采取众包形式的CrowdFlower。随着深度学习运用越来越频繁,数据标注公司前景还是比较广阔的。

其次是深度学习算法。业界在做自动驾驶的时候很多是从计算机视觉来入手的,而计算机视觉包括了以CNN(卷积神经网络)为核心的各种模型,比如YoLov2、SDD、Faster R-CNN、Mask R-CNN。这些算法有各自的优势,但是仅能在PC端发挥较佳的效果,在汽车行进并需要高速运算的过程中,这些算法的效率可能会打很大折扣。这就需要对模型进行优化。国内的代表性公司有商汤科技和格灵深瞳,硅谷也有很多类似的公司。

第三个是计算平台。目前有三个比较大的趋势。大部分在用的NVIDIA的GPU,比如DRIVE PX、Xavier等计算力很强的平台,不过它们的功耗也很高。Google则针对人工智能框架TensorFlow发布了TPU计算平台,但目前该平台主要还是对内状态。此外就是其他专用于深度学习的芯片,在车辆的环境中以较小的模块实现更强的感知计算功能。国内在这方面做的最大的两家是地平线和寒武纪。

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