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驭势的自动驾驶落地之路

发布时间:2020-10-14 13:52:57

智能网联大潮下,ADAS作为离现实最近的自动驾驶实现手段,备受行业关注。近日,“第三届智能汽车技术国际论坛暨创新展”集合诸多行业专家、学者针对此话题展开深入探讨,盖世汽车将论坛中部分演讲进行梳理,以飨以内。

驭势科技(北京)有限公司联合创始人 姜岩先生

以下内容为驭势科技(北京)有限公司联合创始人 姜岩先生关于“驭势的自动驾驶落地之路 ”的演讲实录:

我更正一个问题,虽然我一直参加无人车的比赛,但是我从头到尾都是学车辆工程的,所以我想我也能证明一件事,学车辆工程也可以做一些和无人驾驶相关的东西。实际上我在今年2月份是北京理工大学的老师,我之前代表北京理工大学来参加无人车的比赛,至少到现在为止这个分论坛里面可以说都是老师来报告。

但是有一点,我这个报告可能会和今天其他的报告有一点不太一样,因为我想给大家看一下作为一个科技初创企业怎么看待无人驾驶这件事。我创业的目的是为了做无人驾驶,这也是所有研发和投入的唯一目的。今天报告主要有几个内容。

第一,我介绍一下驭势科技。我们在2月底3月初创立的,有五位合伙人,董事长是赵勇(音)。然后是我和另外两位因特尔总监级工程师,我做了七八年的无人驾驶。大家可以看到驭势的创始团队主要来自于三部分,有软硬件的系统和人工智能以及无人驾驶。

第二,驭势总公司注册在北京房山,上海的分公司我们正在筹建,第一批员工下个月就要入职了。大家可以从李开复老师的介绍里看到驭势创立的三部分人,这也是我们上半年比较担忧的一点,就是我们更多的是来自IT行业,虽然我是学汽车的,实际上我对汽车的控制,因为我一直做无人驾驶,也不是很清楚。我们上半年在上海成立分公司最大的收获是,我们找到了一批来自汽车电子行业的人,他们是长期从事ADAS落地,但是不甘于重复的做一些车型的配套工作,所以他们加入了我们,给我们提供了非常多的汽车方面测试、落地的标准流程,同时也给了我们一些我们以前从来没有意识到的汽车方面的经验。我们来说一下驭势的行业定位,我们用一个传统的从驾驶辅助到无人驾驶的技术路线来表示,纵轴是用的不同的技术手段。在驾驶辅助上用的是红色,标识成红海,大部分是基于是觉得。在驾驶辅助方面有很多的主机厂,尤其是国外的陆续推出了他们自己的产品,只不过可能对于宝马和奥迪用的是高精度的激光雷达方案,其他的大部分是用视觉 雷达。我们看一下特斯拉和奔驰是用的视觉 雷达的方案。以谷歌为例,它几乎堆砌了所有的传感器,包括视觉 雷达以及高精度定位,为什么让自动驾驶变得这么火热?是因为汽车公司自己的发展还是科技公司?

我觉得科技公司的影响因素更大一些。我们的激光雷达的价格没有达到我们的要求之前是不会用,我们会尝试各种可能性。我们并不是真正认为无人驾驶与自动驾驶一定是递进关系。今天上午有一些专家报告里面说到高度自动驾驶到无人驾驶是一个很大的鸿沟,为什么谷歌用了这么贵的传感器和那么好的方案,无人驾驶还没有落地?难道通过技术的迭代就可以解决无人驾驶的问题?不一定。你究竟是为了做无人驾驶还是做无人驾驶,还是为了解决什么问题来做无人驾驶。自动驾驶和无人驾驶一定会分道扬镳的理由是什么?从需求来说,他们两个针对的目的不一样,自动驾驶对OEM厂商更加有用,因为里面有驾驶员,所以最终的目的是增强驾驶员的舒适性和安全性。你究竟要拥有一辆无人驾驶车还是可以共享一辆无人驾驶车,这是一种2B还是2C呢,这导致了两种成本完全不一样。如果你卖给一个终端用户,可能出2000块钱都是多的,如果你是运营一辆无人驾驶车,你可以将省掉司机的成本叠加下去。这只是从需求角度。

从技术上来看,自动驾驶随着从驾驶辅助到辅助驾驶到高度自动驾驶的迭代,它解决的是什么问题?他解决的是人在驾驶过程中出现的错误和危险。所以大部分自动驾驶功能从一开始研究的是极端的工况,因为不能过早介入。但是无人驾驶不一样,无人驾驶从一开始就会避免危险的发生,也就是说我们做无人驾驶的除了要秀一些技巧,可能根本不需要讨论极端的情况,甚至在低速的情况我们连动力学都不需要讨论。因此我们觉得,我们可以跨越自动驾驶直接实现无人驾驶,虽然无人驾驶说起来跟自动驾驶相比的技术环节是一样的,但是刚才那么多的不同,我们要回答一个问题,那么你怎么样跳过技术的门槛实现无人驾驶?我的答案就是,我不需要做全天候,全无人,全路况的无人驾驶,无人驾驶既然从一开始诞生就是解决人们的出行问题,是共享经济,我完全可以改变一些以前对无人驾驶的看法。比如说第一,无人驾驶可以处理各种未知的情况,事实上这一点假设可能是错的,或者是没有必要的。我们可以假设无人驾驶车运行的环境都是已知的,无人驾驶真正有价值的东西,比如说要解决最后一公里的问题,那么路线也是规定的。那么路线固定了和环境已知的情况下,我们还可以对环境进行增强。也就是说,我们来看一下自动驾驶从车厂落地的需求,是车厂提需求,如果传感器解决不了,那么你就用更好的算法解决。但是无人驾驶不一样,无人驾驶可以限定场景和应用,看你有什么方案可以实现,如果能够实现就可以做,如果不实现,我可以改变场景。因此对于驭势来说,要做的就是简化环境下的无人驾驶,你会说听起来有一点像AGV,没有错。对于AGV来说,我们早就实现了在工况下面的无人驾驶,区别于它的环境是完全可控,我们所需要解决的时候从封闭的环境到开放的环境中去。

我们认为预警型的ADAS不可能发展成为自动驾驶,因为对于预警型的ADAS来说,它的技术标准很低,而且可以通过技术上的简化快速做到预警型的ADAS系统。但是一旦对车进行控制,这种纯报警为目的的感知或者是系统就完全不够用了。

无论你做一套简单的自动驾驶系统还是要做一个最终无人驾驶系统,都需要解决一个问题。我不知道在做或者刚开始做自动驾驶的人,你力图解决技术问题的时候有没有考虑到即使你做到了无人驾驶,能不能变成一个产品?能不能到一个开放环境中去?因为过去六年里面,我参加的比赛都是封闭的环境,我们的环境变得非常复杂,大家一样可以很好的完成,可是最后呢?我们发现这个东西根本没有办法用在现实中,为什么?因为我们把它当成了一个机器人在做,事实上一个车应该把它当作一个交通里面的元素来做,才可能把它放到开放的环境中去。我们不是简单的让这个无人车从A点到B点,你需要感受乘客的感受是怎样的,你需要知道会不会对其他的车辆产生影响。那么我们怎么样完成从机器人到交通要素的转换?那么无人车的行为可预测性比智能更加重要。至少到现在为止我们还把它按在识别上,没有做规划控制决策类的东西,为什么?在我看来最好的交通系统就是轨道交通,我相信最终无人驾驶车一定会运行在他为他设定的轨道上,现在没有,但是我们可以通过软件做到。我们的车,有人车和行人交互怎样决定他的行为是安全的?比如说上午有一家放了很多复杂路况的视频,说感知视觉解决不到。没有关系,在我看来这辆车就应该各行其道,就是说在它走之前,它的轨道就已经存在了,不管是真正的物理存在还是虚拟存在,都已经存在了。它的行为大部分情况下是在自己的轨道里,这样可以简化整套系统的设计。

第二,怎样从演示到运营。我们看一下演示和运营的差别,演示十次里面有一次成了就可以,运营十次里面有一次失败了就完了。它的特点是场景不可控、用户不可控、成本受限。驭势在7月份以后,自己的车上路以后,我们所有的测试都是公开的,而且是体验式的测试,我欢迎各位包括其他的朋友可以来体验一下,它可能一开始会有问题,但是随着你感受到它一步步的进步,你知道它可以做什么,不能做什么,这样可以让更多的人接受无人驾驶的路线。围绕应用,选择最合适的无人驾驶方案,我们不对任何传感器说不,我们会对应用选择最合适的。没有任何一个应用是最完美的,我不能说等你这个传感器满足我所有的要求我再用你。

这两个是驭势作为一家科技创业企业非常看重的,首先我们要用汽车行业标准做基于视觉和人工智能的低成本无人驾驶。这也是我们会吸引到汽车行业的人来我们这里的原因。另外,用无人驾驶的技术标准做角度自动驾驶,虽然我们最后做无人驾驶,但是里面的技术可以直接用于高度自动驾驶。驭势的无人驾驶是为了以改善出行为目的的无人驾驶。汽车与IT的深度融合,驭势到现在为止不到30人,但是我们击中了软硬件、人工智能、汽车电子团队。关于开放合作,在我们看来在有限的人力控制之内是我们已经能做的所有事情。

最后,我说一下行业的冲突。一开始让我们最感到担忧是一家IT行业如何在内部跟汽车行业的人说懂,让彼此听懂彼此说的话并且协同工作。IT的迭代速度是很快,而汽车很慢,这一点,我非常开心的看到在我们招到的汽车电子人来说,他们都非常的开放。他们非常乐意于在资深IT工程师的帮助下跳出自己的圈子接受更多的事情,我们非常希望从他们身上学习到汽车行业里面能够保证一致性、可靠性的经验。我想打破他们之间的隔阂是将实现无人驾驶必须的,因为我估计每一家里面同时有这两个行业的人都会遇到这样的问题。

最后我们看一下这个视频。我说我们不去绑定在任何一个特定的传感器方案上,但是我们会在关键传感器上做努力,比如说这是最近刚刚出来的三幕立体视觉相机,我们希望能够用它代替我们之前用的激光雷达,在这种典型场景下,它跟毫米波雷达期做可以做极端化道路的环境。那么在非极端道路下,可以让它来做障碍物的避障。对我们来说,我们并不会在传统视觉和单幕相机上做更多的工作,我们从一开始是定位在视觉相机和深度学习,这是深度学习的结果,这是一个比较老的图片,我们现在用同一个模型做所有车辆、车道线的检测。

对于定位来说,做无人驾驶,定位是首要解决的问题。我们可以用RTK,即使高精度定位也有不可靠的时候,我们更多的是依赖于视觉地图匹配定位,对它作为一个RTK的补充,对我们来说也是非常重要的。在我们有车之前能做的事情是在这样的环境下搭建自动驾驶系统,我们非常注意它以后的可移植性,我们的工程师用纯C来写这套系统,让它的运行系统在5毫秒来完成,因此我们现在手里有很多方案,比如说我用TX1。

我本来还有一个二维码在这儿,没有了,大家如果感兴趣可以加驭势的公众号。我们非常希望有志于做无人驾驶的朋友们能够考虑加入驭势,驭势最终会保持一个不大的规模,但是现在我们在各方面还是需要人才,因为我们发现每一块人才加入都会给我们带来更多的可能性。

谢谢各位。

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