你可能不知道德爾福,不過它提供的自動駕駛技術已經讓這輛車從舊金山開到了紐約

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3月底,尋常春日,一輛看上去很普通的奧迪SQ5從美國西海岸的舊金山出發,9天后到達了紐約,這9天,它跋涉了5500公里,橫跨15個州,從西到東穿越了美國。


之所以用了“跋涉”二字,是因為這輛外貌普通的奧迪是輛無人駕駛汽車。這5500公里中有99%是它在自動模式下獨立完成的,剩下的1%才有人類駕駛員的輔助。輔助它倒不是因為它技術出了問題,而是路況過于復雜、出現特殊情況等等。比如有一次,這輛SQ5前面遇到了一輛警車,此時需要變道超過去,但我們這輛自動駕駛車非常禮貌,它不肯變道,因為算法告訴它匯入一旁更繁忙的車流是不劃算的。不得已,駕駛員只好接手超車。


這輛無人駕駛汽車,其自動駕駛技術主要由德爾福提供。我們先來看看這個有些呆萌的“小人兒”是用什么造的吧:


第一層是被動安全及主動安全器件,包括氣囊控制器、雷達、攝像頭等,這屬于傳感器和感知技術,你可以把它理解為車體的輸入神經;第二層是核心的多域控制器,車輛需要它才能夠把各傳感器的信息收集到一起,輔助駕駛者做決策,乃至在駕駛者無法及時采取動作時替代駕駛者進行決策;第三層是電氣架構,好的電氣架構能夠對主動安全的算法或是底盤算法進行修改和升級,即電氣架構可以有機生長。第四層是德爾福的車聯網系統,包括車間互聯(V2V)、車與環境的互聯(V2I);此外,還有負責用戶體驗及安全的第六層和第七層。


呃,以上如此分類并不是為了把你搞暈;它們互為補充,使一輛無人駕駛汽車成為一個有機整體。這輛SQ5,身上裝載了20多個傳感器和6個雷達系統,在橫跨美國的途中收集了近3TB的數據,相當于國會圖書館藏書的30%。整個征途,用德爾福CTO Jeffery Owens 描述的,就像將德爾福的技術一下子從實驗室里扔到田野拉練,“我們在此過程中對自己的技術也更加有信心。”



那在上戰場前,德爾福的自動駕駛技術已經發展到什么樣了呢?


先來看一組數據:安卓操作系統,1200萬行代碼;F-35戰斗機,2400萬行代碼;Microsoft Office 2013,4400萬行代碼;Facebook,6100萬行代碼;而一輛汽車則平均需要1億行代碼,德爾福每天生成超過200億行代碼。


另外,德爾福對自動安全的理解是它會從被動安全進化到主動安全。過去一輛車上的被動安全裝置包括碰撞傳感器、安全氣囊控制單元、電子掃描雷達、前視后視攝像頭、車尾和側面監測系統等,這些裝置一來沒有高度集成,二來主要作用是防守,而非主動防御。


但主動安全就要靈活多了,我們上面提到的“多域控制器”可以將雷達、攝像頭、安全氣囊、碰撞傳感器、檢測系統等控制器集成在一起,德爾福將其比作一輛車的中樞神經系統。另外,德爾福的主動安全技術還包括雷達視頻集成系統(RACam),360 度雷達、以及 V2V&V2I 融合技術。沃爾沃新款XC90將會采用RACam系統,德爾福的V2V&V2I技術也將登上通用的2016款新車。


現如今,一輛車里的線纜已經從1英里長增加到了1.5英里長,車內電壓也從12V躍升到了下一個數量級,混合動力車或者純電動車車內電壓可以達到300V或者600V,這又使得一輛車的含銅量大幅度增加,從7.5公斤/輛增加到15公斤/輛。


在這個日益復雜的“車輛神經系統”里流淌著各種各樣的數據,這些數據以大約65M/秒的速度高速傳遞,且傳遞速度在不斷加快,比如多域控制器每秒可處理15G的信息。你啟動車的前一兩秒鐘,電氣架構就已完成了10萬個信息的交換。今后,或許當你一啟動車,就會有100萬條信息完成交換。


信息交換速度快,才能保證安全。以人腦為例,其神經遞質的傳遞速度是每小時250公里,最快速度大約是每秒100米左右,有這樣的反應速度,我們能在危險來臨前做出預判,或者幫助我們迅速從險境撤離;想想看你被針扎了一下,或不小心碰到火苗時你的矯捷身姿。


好了,這點放到車上也是一樣。德爾福已經把數據交換速度做得足夠快,因此它敢把這輛SQ5放到實際道路上去接受檢測。這一路開下來,行駛路段多變,從2車道到6車道都有,其中在亞特蘭大和新澤西的收費高速公路上,車道甚至更多。此外,車輛還要應付溫度和地形變化,比如德爾福要保證線圈內的軟件能適應嚴酷的環境,即使車輛處于零下40度、零上50度的艱苦環境也不會出問題。還有雷達,Jeffery Owens 表示這趟橫跨美國大陸之旅驗證了德爾福雷達能在所有條件下工作。視覺系統在日照角較低時會出現一些問題,不過會通過軟件和算法進行校正。


最可愛的是,這輛SQ5還知道害怕大卡車,每當有大卡車經過,它都會自動往邊上靠一靠。或許,這輛車又要獲得人工智能了?


36氪 Nicholas 2015-08-23 08:56:44

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