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51VR披露自动驾驶仿真平台细节更大的布局在5G、智慧交通

发布时间:2019-05-20 23:39 来源:未知 编辑:admin

  L3及其以上级别自动驾驶车辆的开发,在车辆系统复杂程度、使用环境复杂程度方面均急剧增加。算法测试、传感器测试、安全性测试已不能通过汽车领域的车辆动力学等仿真方法来解决。仿真平台成为自动驾驶企业的刚性需求,这在业内已成共识。

  Waymo、百度、腾讯将仿真系统研发作为头等大事;AutoX、Roadstar.ai、Pony.ai等诸多自动驾驶初创公司也在自主研发仿真环境;业内开始出现CARLA、AirSim等开源式自动驾驶仿真平台。

  基于AR(VR)+AI技术,在地产领域玩得风生水起的51VR也在去年成立汽车团队,正式进军自动驾驶仿真领域。当时公司内部已经开始孕育自动驾驶仿真平台原型。一年之后的“地球克隆计划 2”发布会上,51VR正式推出全新的自动驾驶仿线Sim-One。

  发布会上,51Sim-One打头阵率先亮相,足以见得51VR对其的重视程度。

  从房产领域跨界自动驾驶,作为国内独立的第三方自动驾驶仿线Sim-One相比于自动驾驶公司自研的仿真平台又有何特别之处?近期,围绕自动驾驶仿线VR创始人兼CEO李熠及51VR无人驾驶事业部产品与商务负责人张帆博士进行了对线VR下一阶段的布局在智能交通(智慧交通)、智慧城市。51VR创始人兼CEO李熠提到,目前智慧交通解决方案还处于Zero阶段,年内将升级至功能完善的智慧交通One版本。

  一年后,在和同行交流的过程中,李熠发现了新机会。汽车行业正在朝着电动化、自动化、数字化三大方向进行变革。而数字化,自动化两大方向均和51VR契合。当时李熠得到的市场反馈是,传统ADAS层面的仿真系统无法满足自动驾驶需求,车厂、算法公司、政府几乎都没有一套线级别的仿真平台来帮助其进行算法测试、检测与验证。虽然部分自动驾驶初创公司在仿线%的资源和人力,但这对于一家初创公司而言,已经非常重了。

  第三方自动驾驶仿真这一细分市场的火苗从去年开始烧起来,51VR正是点火人。2017年中,51VR开始启动自动驾驶仿线余家企业进行了调研,得到了一致的答案——“刚需”。

  进入自动驾驶领域,51VR给自己的定位是独立的第三方,做汽车数字化和自动化转型路上的技术服务商和数据提供商。目前51VR在汽车领域的投入已近百人规模,具体覆盖模拟驾驶体验(VR汽车)、汽车可视化产品、自动驾驶仿真平台三大模块,其中仿真团队占比过半。

  从最开始的第一行代码到今年初51Sim-One正式上市,51VR自动驾驶仿真平台第一版本耗费近一年半时间。在最初的Zero阶段,51VR还在摸索市场需求,自动驾驶仿真平台还是进行样本测试的初级版本。

  凭借多年的图形学经验,以及51VR在底层技术层面积累的超125万件虚拟数字资产,包括建筑库、家具库、贴图库、植被库、人物库、材质库,目前51VR业务已覆盖130个城市,并形成了一套集自动化工具链、渲染、云平台、AI智能体在内的底层技术平台。这也成为支撑自动驾驶仿线Sim-One的底层研发工具。

  *自动驾驶汽车在仿真场景中训练雷锋网新智驾了解到,51 Sim-One后期可真正面向客户使用,集静态场景还原、动态案例仿真、传感器仿真、车辆动力学仿真、并行加速计算等功能于一体,可以方便的接入自动驾驶感知和决策系统,还可根据企业的开发流程需求进行定制开发。

  51VR与图商合作,通过采集实际环境信息及已有的高精度地图构建静态场景。张帆博士提到,51VR首先布局部分示范区,通过采集激光点云数据,建立高精度地图,构建环境模型,并通过自动化工具链完成厘米级道路还原。截至目前,51VR已与北京、上海等智能网联示范区建立合作。目前,51VR已自主研发出一套静态场景数据编辑和自动生成工具,可基于实体场景完成真实道路自动化还原。后期,51VR将与图商深度合作,完成从示范区到限定区域,再到指定区域高速公路,环路与市区的高仿线VR也可以对道路周围树木及信号灯等标识根据不同拓扑结构进行自动的排布组合,生成更多的衍生虚拟场景。

  51Sim-One 现已集成包括真实案例采集转化、案例编辑等多种方式,构建动态案例数据库。李熠提到,自动驾驶仿真平台核心在于数据。这里的数据非采集数据,而是对多元类型数据的整合与加工。其自主研发的多数据来源智能体行为模型工具,可实现差异化动态场景的快速搭建。目前51VR已同合作单位收集了近几百例实际交通事故案例,基于此,51VR进行扩展性分析,日后可泛化出更多的案例。李熠提到,行业现阶段的情况是,一个实际交通案例数据转换到仿真平台,且非高质量数据,可能需要花费数天。而51VR希望将这个平均转化时间变成几分钟甚至更短的时间。

  车辆建模方面,51VR在兼容CarSim动力学模型的同时,也在自研自有的动力学计算模型。两者最大的区别在于未来后者能更好的兼容并保证并行加速计算能力。目前有部分初创企业传出声音:传感器仿真模拟在自动驾驶开发中没有太大的必要,使用处理好的目标结果同样可以进行算法训练。而在张帆博士看来,传感器仿真是非常重要的一环。未来从国家产品认可及召回角度考虑,检测机构必须对产品进行逐级分拆,识别判定是硬件问题、软件问题、融合算法问题还是决策算法问题,保证产品安全。自动驾驶仿真平台供应商需要做到每个层级的仿真,而非简单的动态场景还原。站在国家监管及主机厂的角度看待问题,这是自动驾驶仿真平台供应商需深入思考之处。

  新智驾了解到,51 Sim-One目前兼容ROS、LCM、Matlab、Protobuf、UDP 等多种数据接口,兼容Windows、Linux 等多重平台,实现平台数据互通互联。相比于多种不同仿线 Sim-One集成度更高,省去中央平台的二次开发环节,降低使用成本。51 Sim-One面向L3/L4级自动驾驶,同样可以兼容L1/L2级辅助驾驶。51VR将在2019年第一季度发布自动驾驶仿真测试平台,针对部分客户免费提供来自51VR 的技术支持。免费内容中,包含计算机自动标注的点云数据集,和语义识别图像数据集。目前多数公司在上述两方面中依旧采用高成本的手工标注方法。51VR通过开放类似训练集,尝试为高校研究人员与算法公司等提供免费服务。

  雷锋网新智驾了解到,今年6月,丰田研究所投资10亿美元的自动驾驶开源模拟器CARLA主要提供开放的虚拟训练场景,帮助自动驾驶公司进行算法的强化学习。同样的,51VR在这一方面也选择针对性的免费开放场景,为个人开发者或者公司提供学习用途。

  面向汽车领域,51VR产品矩阵包括自动驾驶仿真产品、模拟器产品,及可视化的产品。51VR在提供完整仿真平台的同时,也对外开放细分模块的服务,例如为车厂提供快速构建高精地图的建模工具,高拟真度场景及自动化场景转换服务。雷锋网新智驾了解到,“地球克隆计划2”发布会上,广汽研究院同51VR签署战略合作协议,实现多人与自动驾驶车的虚拟交互驾驶,在仿真平台中在环测试车辆的稳定性与安全性。51VR也在同智行者合作,后者实现智行者“蜗小白”无人环卫车的实时运行轨迹的可视化监控。

  张帆博士向雷锋网新智驾透露了51VR自动驾驶仿真平台接下来的技术路线年年中,51VR将推出1.5并行计算版;

  后期,51VR将发力模块化开发,比如传感器仿真模块,大数据处理及场景自动化生成工具。李熠提到,想要让一辆自动驾驶汽车变得越来越聪明,需要源源不断的数据喂养。这离不开成千上万的边缘案例,且还要保证数据的真实性及多样性。从数据采集到数据处理,再到算法回归测试,51 Sim-One构建了一个完整的动态数据闭环。

  李熠向雷锋网新智驾表示,数据来源的多样性、转换效率及边缘案例是自动驾驶仿真行业的关注重点。现阶段,各个玩家对数据的理解存在差异,与之而来的是协同问题。在提高场景转换、数据处理能力的前提下,形成统一的数据格式与转换标准,以此解决协同性问题。

  当前,自动驾驶技术应用场景存在很强的地域性限制。技术路线上并非简单的“复制粘贴”,场景数据采集对当地情况依赖大。张帆博士提到, 德国或者美国的自动驾驶仿真平台公司均围绕着本国的大型汽车公司和检测机构进行服务。51VR的优势则是为中国自动驾驶公司和测试机构提供及时的定制化服务。目前51VR正在同行业伙伴合作,计划推动自动驾驶仿真行业的标准。

  51VR进入智慧交通不是空想得出,而是真实客户提出的需求。在和政府聊起自动驾驶仿真产品时,后者提出了一个疑问:“什么时候交通部门的环境构建方面也能用上这类产品“。这让李熠动起了心思。经历了几轮验证后,51VR得出的结论是可以基于自动驾驶仿真平台为智慧交通再造一个解决方案。

  李熠提到,智慧交通的技术及产品形态是基于自动驾驶仿真延展而来,两者在底层技术方面基本相通:均需要基于静态场景模拟交通数据和交通行为。

  而智慧交通产品的差异在于,交通部门将为其提供区域交通的通勤数据,摄像头数据及道路传感器数据等,智慧交通平台将升级为交通方案决策平台,对微观交通行为进行更准确的预测,从而评估交通管理措施的有效性。

  另一方面,基于最新发布的5G实时云渲染平台51 Cloud,51VR正在加速5G实时云渲染的快速商业化落地。目前5G云渲染平台已在51VR已有的商业化场景中运行。雷锋网新智驾了解到,在进行实时仿真测试训练过程中,当仿真车辆有多个摄像头或传感器时,计算量需求大,本地计算资源匮乏,渲染效果不理想,通过5G云渲染平台在云端、边缘计算中心进行大量的实时计算则是一种更好的选择。这也是未来大势所趋。

  目前,在5G商业化落地方面,51VR已经和华为、英伟达达成合作。基于5G云渲染平台,51VR的下一个小目标是让自动驾驶仿真、城市的交通规划和管理变得不一样。

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