将车载传感器数据与高分辨率地图相结合，为自动驾驶系统增加了另一个安全级别。汽车行业正在寻求合作伙伴和供应商开发高清地图。gydF4y2Ba
自动驾驶系统gydF4y2Ba
b|采访Bibhrajit HaldergydF4y2BaAutoSens 2016gydF4y2Ba
经许可转载- AutoSens 2016gydF4y2Ba
随着越来越多的世界级设计师、产品开发人员和技术专家从不同的行业和看似不相关的学科中被吸引过来，这家总部位于加州的初创公司因其无拘无束的创新和对神秘的热爱而享有越来越高的声誉。gydF4y2Ba
在对一名从事自动驾驶系统工作的现任员工的罕见采访中，我们采访到了ADAS和自动驾驶团队的软件技术专家Bibhrajit Halder博士，他目前正准备在AutoSens会议上发言，该会议将于2016年9月20日至22日在布鲁塞尔举行。gydF4y2Ba
嗨，Bibhrajit，你的背景是什么?gydF4y2Ba
我从在田纳西州范德比尔特大学读研究生开始就一直在研究自主机器人，在那半岛app官网里我研究了自主机器人的监督控制系统。gydF4y2Ba
监督控制的中心主题是检测机器人本身的任何异常或故障。清楚地了解故障在其当前情况下的严重程度，从而做出对机器人操作和性能既安全又优雅的决策。gydF4y2Ba
在车辆感知的背景下，监控车辆本身(我称之为车辆健康管理器)是三个感知的重要组成部分之一。另外两个关键组件是本地化，即与地图或其他已知参考相关的车辆位置，以及环境模型，即了解车辆周围的情况，以确定哪种路径规划是安全有效的。gydF4y2Ba
在我的职业生涯中，我在卡特彼勒自动采矿卡车工作了6年多，在那里我们开发了我上面描述的所有三个组件，然后转到福特，在那里我继续在有限和较低精度的传感器信息下进行本地化工作。gydF4y2Ba
目前，我在一家名为法拉第未来(Faraday Future)的汽车初创公司管理一个工程师团队，从头开始开发完整的感知解决方案。gydF4y2Ba
您在卡特彼勒开发自动驾驶汽车的最重要经验是什么?gydF4y2Ba
在卡特彼勒，我们开发了4级自动采矿卡车，目前已经在生产中运行了两年多。目前有超过50辆自动采矿卡车在世界各地的各个矿场运行。这些自动采矿卡车每天24小时运行，间隔8或12小时(用于例行检查、加油等)。gydF4y2Ba
卡特彼勒的793F卡车解决方案具有令人羡慕的安全记录，车辆重达390公吨(86万磅)，适用于露天采矿等危险作业的安全原则是自动驾驶汽车必须面对的不可预测性和决策的一个很好的学习基础。gydF4y2Ba
卡特彼勒在这方面的研究已经有10多年了，但这个项目一开始是一片空白。gydF4y2Ba
对我来说，最大的收获是制造一辆可靠、安全、坚固的自动驾驶汽车是极其困难的。让它在90-95%的时间内工作需要付出很多努力;然而，最后的5%所花费的时间和精力是前95%的两倍多。我们继续解决问题深入到我们的测试在矿山，同时收集了大量的数据。为了制造安全可靠的自动驾驶汽车，你必须进行详细的测试和分析大量的数据，以了解所有不寻常的“边缘”情况。gydF4y2Ba
例如，在测试过程中，如果自动驾驶汽车接近违反预期行为:gydF4y2Ba
如果车辆太靠近车道边界(而车辆应该保持在车道中间)，那么我们就会进行人工干预并收回控制权。我们也会收集和回放我们让车辆在没有人工干预的情况下运行的数据，以了解如果我们不接管它会发生什么，以及它为什么会这样做。gydF4y2Ba
b谷歌从自动驾驶汽车中获得了大量数据(主要是因为该公司积累了如此多的无人驾驶里程)。分析和后处理这些数据是任何自动驾驶汽车开发的核心。gydF4y2Ba
故障检测和隔离是卡特彼勒自动驾驶汽车的重要方面——如何将其应用于乘用车?gydF4y2Ba
自动驾驶汽车的监控包括三个主要组成部分:gydF4y2Ba
- 检测系统异常或故障;gydF4y2Ba
- 了解该错误在当前情况下的重要性，最后;gydF4y2Ba
- 为车辆做出安全和优雅的决定。gydF4y2Ba
这些直接映射到乘用车。gydF4y2Ba
我认为这就像我们开车时所做的:想象一下在高速公路上开车，你注意到轮胎压力很低。我们放慢速度，寻找出口，把车开到最近的加油站，在那里检查轮胎。在这里，作为一个司机，我们发现了故障，决定要做什么，并采取了最安全的行动。在自动驾驶汽车中，一个监督控制管理器取代了这个功能。gydF4y2Ba
[这个例子将得到轮胎压力管理系统的支持，这是自2012年以来许多国家对远程监测的法律要求。]gydF4y2Ba
法拉第未来的方法如何改变你对开发自己的自动驾驶汽车的看法?gydF4y2Ba
虽然没有太多细节，但作为一家初创公司，我们很高兴能够在功能和上市时间方面突破自动驾驶汽车的界限，同时将安全性和可靠性放在首位。我们的优势在于，我们从一张干净的纸开始，没有遗留下来的东西。gydF4y2Ba
在美国，国家公路交通安全管理局(NHTSA)提出了一个正式的分类系统:gydF4y2Ba
0级:驾驶员始终完全控制车辆。gydF4y2Ba
1级:单个车辆控制是自动化的，如电子稳定控制或自动制动。gydF4y2Ba
2级:至少有两种控制可以同时自动化，比如自适应巡航控制与车道保持相结合。gydF4y2Ba
3级:在某些情况下，驾驶员可以完全放弃对所有安全关键功能的控制。当情况需要驾驶员重新控制时，车辆会感应到，并为驾驶员提供“足够舒适的过渡时间”。gydF4y2Ba
4级:车辆在整个行程中执行所有安全关键功能，驾驶员在任何时候都不需要控制车辆。由于该车辆将控制从开始到停止的所有功能，包括所有停车功能，因此它包括无人车辆。gydF4y2Ba
当我们展望自动驾驶时，您认为传感器技术面临的最大挑战是什么?gydF4y2Ba
汽车行业正迅速向3级和4级自动驾驶汽车发展，因此激光雷达将与雷达和摄像技术一起成为更重要的传感器。我们仍在寻找一种能够以具有竞争力的价格提供高分辨率数据的激光雷达解决方案，而其他原始设备制造商正在寻找100美元或以下的解决方案以达到量产。当你把所有传感器的总数加起来，使汽车具备3级或4级自动驾驶能力时，你会发现所涉及的成本很快就会增加。gydF4y2Ba
业界认为，高清地图是3级及以上自动驾驶的重要组成部分。将车载传感器数据与高分辨率地图相结合，为自动驾驶系统增加了另一个安全级别。汽车行业正在寻求合作伙伴和供应商开发高清地图。gydF4y2Ba
今天讨论的一个大问题是分布式处理和集中式处理，您对此有何看法?gydF4y2Ba
答案不是一个人对另一个人。在几乎所有目前的量产车辆中，车辆中都有超过100个ecu。目前，每个特定的ADAS功能都有单独的ecm。随着行业进一步向3级和4级自动驾驶发展，将会有一个集中式处理单元，它将比目前量产车辆中的任何设备都更强大，例如NVIDIA最近发布的DrivePX2。gydF4y2Ba
传感器也将变得更加智能，能够处理低级别的信息。例如，在雷达传感器中，在雷达芯片内进行FFT(快速傅里叶变换)和其他信号分析是有意义的，但物体的分类应该在中央处理单元中完成，因为在分类过程中需要结合其他传感器信息。gydF4y2Ba
激光雷达正在成为一项重要的感知技术，尤其是在成本更低的情况下。然而，在更广泛的使用中存在潜在的干扰问题。你认为这会影响激光雷达的普及吗?gydF4y2Ba
是的，随着激光雷达使用的增加，业界正在关注信号接口问题。但我不认为这将是在车辆中采用激光雷达技术的限制因素。gydF4y2Ba
每个人都关心的问题是成本、规模、上市时间和可靠性。信号接口的处理可以在软件中解决，这在技术上是一个很好的问题。gydF4y2Ba
最后，我们非常高兴您能加入AutoSens社区，您希望从您的参与中获得什么?gydF4y2Ba
参与社区和向他人学习是我感到兴奋的事情。你们组织得很好，我期待着加入这个社区。gydF4y2Ba
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