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看懂自動(dòng)駕駛,首選這「四大指標(biāo)」

Nullmax紐勱 ? 來源:Nullmax紐勱 ? 作者:Nullmax紐勱 ? 2022-12-19 14:51 ? 次閱讀

對(duì)于大部分人來說,想要看懂自動(dòng)駕駛是件很難的事情,面對(duì)各種各樣的軟硬件和數(shù)不勝數(shù)的參數(shù),通常都會(huì)陷入不得要領(lǐng)、霧里看花的感受當(dāng)中。

尤其是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)復(fù)雜浩大,很多表面上的數(shù)字,代表不了實(shí)際的性能。無(wú)論是L0-L5的分級(jí),還是傳感器的數(shù)量和芯片的紙面算力,在欠缺大量細(xì)節(jié)的情況下很難形成有價(jià)值的參考。

在Nullmax看來,如果希望通過一些關(guān)鍵的指標(biāo),相對(duì)準(zhǔn)確地了解自動(dòng)駕駛方案的能力,那么最好的依據(jù)還是實(shí)際量產(chǎn)應(yīng)用中的這些數(shù)據(jù):資源占用,幀率,延時(shí),性能。

一些容易誤解的數(shù)字

在自動(dòng)駕駛蓬勃發(fā)展的這些年里,很多人對(duì)自動(dòng)駕駛的判斷,主要存在于L0-L5的6個(gè)等級(jí)里,數(shù)字越高、系統(tǒng)越好的誤解由來已久。

其實(shí),這套廣泛流傳的標(biāo)準(zhǔn)引入了大量的前置條件,如果拋開ODD(設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍)、OEDR(目標(biāo)與事件檢測(cè)及響應(yīng))等核心要素來談自動(dòng)駕駛的水平高低,就像拋開考試范圍和題目類型來談考試分?jǐn)?shù)一樣,沒有任何參考意義。

用數(shù)值的高低來判斷自動(dòng)駕駛水平的高低,至少需要有相似的比較前提。如果運(yùn)行的區(qū)間、處理任務(wù)的能力存在巨大差別,那么兩套方案的難度和價(jià)值,很難直接通過L2/L3/L4這樣的數(shù)字簡(jiǎn)單判斷。

除此之外,自動(dòng)駕駛的另外一大誤解,那就是配置的多少和高低代表著系統(tǒng)的能力。事實(shí)上,配置代表的是潛力,只有挖掘出來的潛力才是系統(tǒng)的能力,而高投入也并不等于高產(chǎn)出。

這就像是建房子一樣,物料的多少和好壞并不能決定房屋最終的效果,只有通過好的設(shè)計(jì)和施工,它們才能成為優(yōu)秀的建筑。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以搭配豐富多樣的傳感器,配置高算力的芯片平臺(tái),但是更需要優(yōu)秀的架構(gòu)設(shè)計(jì)和工程化能力,通過一整套好的自動(dòng)駕駛軟件算法,將硬件的作用發(fā)揮出來。

如果100分的硬件只能發(fā)揮出50%的能力,且不說高昂的成本是否值得,它的效果自然也就比不上發(fā)揮100%能力的80分硬件,后者的自動(dòng)駕駛水平必然會(huì)更高。

四大指標(biāo)揭示真實(shí)效果

自動(dòng)駕駛的本質(zhì),是由軟件系統(tǒng)代替人類司機(jī)完成感知、決策等過程,直接控制汽車完成駕駛?cè)蝿?wù)。

所以在評(píng)估效果時(shí),實(shí)際也可以像看待人類司機(jī)一樣分析自動(dòng)駕駛系統(tǒng):如果它能像老司機(jī)一樣有條不紊地開車,快速地識(shí)別周圍環(huán)境,及時(shí)地做出反應(yīng),并以嚴(yán)格的要求完成駕駛?cè)蝿?wù),那么就是一個(gè)好的方案。

這些判斷的標(biāo)準(zhǔn),對(duì)應(yīng)到一套成熟的自動(dòng)駕駛方案身上,其實(shí)大致可以歸結(jié)為四類具體的指標(biāo):資源占用,幀率,延時(shí),性能。

01/

資源占用

自動(dòng)駕駛的算力、內(nèi)存、帶寬等資源相對(duì)有限,但是需要處理傳感器持續(xù)輸入的海量數(shù)據(jù),如果資源占用率一直很高,始終處于高負(fù)荷甚至是超負(fù)荷的狀態(tài),那么系統(tǒng)可能就會(huì)出現(xiàn)不穩(wěn)定甚至是崩潰的情況。因此,將資源充分利用但不過度占用,對(duì)于自動(dòng)駕駛來說更為合適。

這就像是人類司機(jī)一樣,開車時(shí)如果手忙腳亂,就很容易忙中出錯(cuò)。在既定的硬件資源下,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要讓各模塊井然有序地高效工作,簡(jiǎn)單場(chǎng)景下只需占用部分資源,遇到復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)「大腦」再才高速運(yùn)轉(zhuǎn)。

通常來說,在中低算力的平臺(tái)上,行業(yè)方案的CPU峰值占用率為80~90%,內(nèi)存占用率為80%以上,AI單元利用率為60~80%。在Nullmax的同類方案中,這些資源指標(biāo)可以進(jìn)一步優(yōu)化,實(shí)際表現(xiàn)優(yōu)出10%以上。以單TDA4行泊一體方案為例,嚴(yán)苛情況下的CPU占用率峰值不超過70%,面對(duì)感知任務(wù)計(jì)算峰值,AI計(jì)算單元的利用率可達(dá)90%以上。

02/

幀率

幀率越高,自動(dòng)駕駛感知的速度也就越快。如果感知的幀率只有10FPS,那么0.1秒才能輸出一次感知結(jié)果,對(duì)一輛時(shí)速90公里的汽車來說,期間將會(huì)行進(jìn)2.5米,足足半個(gè)車身的長(zhǎng)度。

不過感知的幀率并不等于傳感器的幀率,前者是實(shí)際感知結(jié)果輸出的速度,后者是原始數(shù)據(jù)輸入的速度。高幀率需要好的軟件算法,才能實(shí)現(xiàn)軟硬件的高效配合,比如在8T算力的中低算力平臺(tái)上,Nullmax可以實(shí)現(xiàn)20FPS的周視360°感知輸出,并且保證前后一共120米的高質(zhì)量bev感知能力。

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在瞬息萬(wàn)變的駕駛環(huán)境下,更高的感知幀率意味著發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)的速度更快、時(shí)機(jī)更早,能夠?yàn)橄掠文K留出更多應(yīng)對(duì)的時(shí)間和空間。

03/

延時(shí)

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在收到傳感器數(shù)據(jù)后,「大腦」也需要花費(fèi)一些時(shí)間進(jìn)行分析和決策,最后再輸出具體的控制信號(hào),這個(gè)過程花費(fèi)的時(shí)間就是系統(tǒng)延時(shí)。自動(dòng)駕駛不僅需要看得很快,還要能夠快速做出反應(yīng),才能擁有好的駕駛表現(xiàn)。

延時(shí)過大,意味著自動(dòng)駕駛經(jīng)常會(huì)「貽誤時(shí)機(jī)」,在變化無(wú)窮的駕駛環(huán)境下,很多的操作也會(huì)變得「不合時(shí)宜」。Nullmax將自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的延時(shí)極限壓縮,從傳感器數(shù)據(jù)的輸入到控制器信號(hào)的輸出保持在百毫秒范圍內(nèi),最大程度地提升系統(tǒng)的反應(yīng)能力。

在反應(yīng)能力更快的情況下,自動(dòng)駕駛覆蓋的場(chǎng)景和極限工況也將會(huì)更多。

04/

性能

在滿足一系列的安全硬指標(biāo)后,自動(dòng)駕駛的比拼就到了性能的環(huán)節(jié)。通過一系列的性能指標(biāo),自動(dòng)駕駛的實(shí)際效果可以用數(shù)字精準(zhǔn)量化出來。比如看得遠(yuǎn)不遠(yuǎn)、準(zhǔn)不準(zhǔn),開車快不快、穩(wěn)不穩(wěn),就可以透過感知距離、精準(zhǔn)率、最大車速、加加速度等數(shù)值體現(xiàn)出來。

自動(dòng)駕駛的性能指標(biāo)非常多樣,涉及多個(gè)維度。如果是判斷感知等能力,那么可以通過支持的種類、數(shù)量以及召回率、精準(zhǔn)度、誤差等指標(biāo)進(jìn)行分析,比如障礙物檢測(cè)、車道線檢測(cè)等。如果是判斷具體的功能,那么可以通過速度、距離、彎道曲率、坡度等指標(biāo)進(jìn)行分析,比如自動(dòng)領(lǐng)航、自主泊車等。

目前在Nullmax的量產(chǎn)方案中,自動(dòng)駕駛感知距離超過200米,對(duì)主要目標(biāo)檢測(cè)的關(guān)鍵指標(biāo),例如CIPV(Closest In-Path Vehicle)的召回率、精確率達(dá)到99.9%,漏檢率<0.1%,大幅領(lǐng)先行業(yè)標(biāo)桿水平。

結(jié)語(yǔ)

前裝自動(dòng)駕駛產(chǎn)品是一個(gè)技術(shù)、成本等因素綜合考慮的產(chǎn)物。雖然不能用一些簡(jiǎn)單的數(shù)字進(jìn)行比較,但是透過這些關(guān)鍵的指標(biāo),大家也能夠相對(duì)細(xì)致、全面地了解一套方案的真實(shí)能力,「不看廣告看療效」地認(rèn)識(shí)自動(dòng)駕駛。

審核編輯 :李倩

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原文標(biāo)題:看懂自動(dòng)駕駛,首選這「四大指標(biāo)」

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