輕舟智航發(fā)布自動(dòng)駕駛解決方案品牌“乘風(fēng)”

　　　　【太平洋汽車 行業(yè)頻道】

　　11月1日，無人駕駛通用解決方案公司輕舟智航舉辦首屆技術(shù)工坊，首次全面分享了輕舟智航在感知、PNC、數(shù)據(jù)等城市NOA核心技術(shù)領(lǐng)域的最新成果，期間還正式公布了自動(dòng)駕駛解決方案品牌Driven-by-QCraft的中文名稱“乘風(fēng)”，寓意“長風(fēng)破浪會有時(shí)，直掛云帆濟(jì)滄海”，整合了輕舟最前沿的自動(dòng)駕駛?cè)珬＼浻布夹g(shù)，全面助推城市NOA的量產(chǎn)和落地。

　　「輕舟乘風(fēng)」品牌logo

　　2022年是城市NOA發(fā)展極具里程碑意義的一年，它代表了當(dāng)前智能汽車核心競爭力的重要標(biāo)志，也是滿足消費(fèi)者對智能駕駛期待的關(guān)鍵技術(shù)。輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO侯聰分享了輕舟智航對于城市NOA的思考和理念，他表示，“城市NOA是輔助駕駛的天花板，也是無人駕駛的入門檻，它已成為汽車高端智能化的大勢所趨，以及消費(fèi)者的眾望所歸。我們會不斷拓展城市NOA的ODD，讓輔助駕駛從能用到好用，最終讓用戶愛用，以更普適性的智能駕駛讓開車像打車一樣輕松。”

　　輕舟智航堅(jiān)持在確保安全性的前提下，打造覆蓋更多場景且具有更高性價(jià)比的城市NOA方案，而一顆激光雷達(dá)的城市NOA正是當(dāng)前階段實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)最務(wù)實(shí)的方案。輕舟智航在感知、PNC等底層軟硬件架構(gòu)的能力優(yōu)勢，以及在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)研發(fā)模式方面的長期積累，為加速城市NOA“上車”，實(shí)現(xiàn)快速量產(chǎn)落地提供了全面的技術(shù)支撐。

　　感知如同駕駛員的眼睛，是城市NOA的重要基礎(chǔ)。感知模型需要精準(zhǔn)高效地觀察和認(rèn)知世界、并為下游任務(wù)提供有效數(shù)據(jù)支撐，同時(shí)還要滿足車規(guī)級計(jì)算平臺的適配，并有效解決復(fù)雜路況中的各種長尾問題。

　　“城市NOA，萬丈高樓感知起”，輕舟智航感知負(fù)責(zé)人張雨表示，“輕舟獨(dú)特的‘超融合’感知方案擁有領(lǐng)先的‘多傳感器時(shí)序穿插融合’技術(shù)，可讓感知模型在不同階段、利用不同傳感器信息相互補(bǔ)充，得到更優(yōu)融合結(jié)果，避免各類誤檢和漏檢，精度高且魯棒性強(qiáng)。”

　　基于“超融合”感知方案，輕舟智航提出了國內(nèi)首個(gè)在量產(chǎn)計(jì)算平臺實(shí)現(xiàn)視覺、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)特征和時(shí)序融合的大模型OmniNet，以一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可實(shí)現(xiàn)視覺、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)在BEV空間和圖像空間上輸出多任務(wù)結(jié)果。相較傳統(tǒng)方案，OmniNet可提供更豐富且準(zhǔn)確的環(huán)境感知結(jié)果，有效提升感知精度；可節(jié)省2/3的算力資源，滿足車規(guī)級芯片應(yīng)用需求，并可低成本適配不同廠家傳感器配置；更適宜通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)解決實(shí)際道路面臨的長尾問題，“感知更精準(zhǔn)、車端更適配、迭代更高效”，更好地滿足城市NOA的量產(chǎn)需求。

OmniNet模型架構(gòu)

　　通過OmniNet在內(nèi)的感知算法能力，輕舟智航可讓激光雷達(dá)“物盡其用”，實(shí)現(xiàn)了行業(yè)領(lǐng)先的通用障礙物識別能力和噪聲過濾能力。其不僅可以有效識別車輛、人群、植被、護(hù)欄、錐桶、小動(dòng)物、施工區(qū)域等常見的道路交通參與元素，還包括各類陌生或長尾罕見的異形障礙物，更好應(yīng)對城市中出現(xiàn)的長尾問題。逐層遞進(jìn)的噪聲過濾方案，還能夠最大限度地排除雨霧、泛光等噪聲對感知的干擾，充分提高安全性。

　　PNC如同駕駛員的大腦，負(fù)責(zé)指導(dǎo)車輛在復(fù)雜城市路況中完成導(dǎo)航、預(yù)測、決策規(guī)劃和控制等一系列操作，對于行車效率、舒適性至關(guān)重要，是真正打動(dòng)用戶的核心關(guān)鍵。

　　“城市NOA，PNC定高下”，輕舟智航技術(shù)合伙人李棟表示，“輕舟智航能夠提供中國最好的PNC方案，我們秉承著自己的算法‘世界觀’，致力于以空間和時(shí)間復(fù)合的視角看待和解決自動(dòng)駕駛的各類問題，前瞻性地選擇了更適合國內(nèi)復(fù)雜路況的決策規(guī)劃技術(shù)架構(gòu)，獨(dú)家實(shí)現(xiàn)了行業(yè)公認(rèn)更優(yōu)的時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃算法。”

　　時(shí)空分離規(guī)劃算法原理示意

　　時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃算法原理示意

　　“時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃算法”可直接在空間和時(shí)間中求解最優(yōu)軌跡，如同能夠同時(shí)控制車輛方向和速度的老司機(jī)，更接近實(shí)際駕駛行為，可靈活應(yīng)對國內(nèi)的各種復(fù)雜路況。相較之下，業(yè)界普遍采用的“時(shí)空分離規(guī)劃”會將軌跡規(guī)劃拆分為路徑規(guī)劃和速度規(guī)劃兩個(gè)問題，無法同時(shí)計(jì)算路徑和速度，刻板不靈活。不僅如此，“時(shí)空分離規(guī)劃”的研發(fā)非常依賴手寫規(guī)則和大量路測，而“時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃”只需極少手寫規(guī)則，人效更高，且更適宜利用人類駕駛數(shù)據(jù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)不斷提高算法效率。

　　采用時(shí)空分離規(guī)劃算法的情況

采用時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃算法的情況

　　靈活的“時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃”能夠讓車輛行車更聰明、效率更高效、體驗(yàn)更舒適。在實(shí)際行駛過程中，當(dāng)車輛面臨動(dòng)態(tài)障礙物的交互時(shí)，“時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃”可以讓車輛提前把握最好時(shí)機(jī)選出最佳行車軌跡，更流暢地完成車輛間的博弈，而不會出現(xiàn)反復(fù)急剎的情況。在多車道行駛時(shí)，車輛還可以通過判斷前方車流量和車速，靈活地變道選擇更快的路線，而不會“死板地”跟車緩行。

　　在預(yù)測方面，輕舟智航自研的Prophnet預(yù)測模型能夠提供10秒的長時(shí)意圖和軌跡預(yù)測，預(yù)測時(shí)長國內(nèi)領(lǐng)先。模型可同時(shí)計(jì)算數(shù)百個(gè)障礙物，每個(gè)障礙物提供3條預(yù)測軌跡，推理耗時(shí)不到20ms，完全滿足實(shí)時(shí)運(yùn)算需求。根據(jù)權(quán)威公開數(shù)據(jù)集Argoverse的評測結(jié)果，輕舟Prophnet模型無論在預(yù)測效果還是預(yù)測時(shí)間上均領(lǐng)先同行，且可真正用于量產(chǎn)實(shí)車。

　　輕舟智航領(lǐng)先的PNC性能和研發(fā)效率，正是源于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研發(fā)模式。當(dāng)前，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)已在感知等模塊的研發(fā)中展現(xiàn)出了極大價(jià)值，但PNC模塊由于普遍使用規(guī)則系統(tǒng)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的實(shí)現(xiàn)一直是業(yè)界尚未攻克的重要難題。輕舟智航采用的時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃由于在運(yùn)作模式上更接近實(shí)際駕駛行為，可直接利用人類駕駛數(shù)據(jù)不斷進(jìn)行模型訓(xùn)練。通過對自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)和人工駕駛數(shù)據(jù)的自動(dòng)化標(biāo)注，輕舟構(gòu)建了包含道路、環(huán)境、自車行為意圖等信息的駕駛數(shù)據(jù)倉庫，可通過“所想即所得”的數(shù)據(jù)查詢，快速對各類數(shù)據(jù)和場景進(jìn)行挖掘和評測，更快發(fā)現(xiàn)和解決算法存在的各種問題。

　　實(shí)現(xiàn)PNC的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)也意味著輕舟基本打通了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在整個(gè)自動(dòng)駕駛研發(fā)體系中的應(yīng)用，引領(lǐng)研發(fā)范式的革新。

　　數(shù)據(jù)如同駕駛員的經(jīng)驗(yàn)庫。通過數(shù)據(jù)提升自動(dòng)駕駛能力，可以讓城市NOA更好地處理復(fù)雜多樣的交通參與者行為、交通規(guī)則，并有效應(yīng)對市區(qū)高精地圖覆蓋里程有限等難題。

　　“城市NOA，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)高效落地”，輕舟智航數(shù)據(jù)智能平臺總監(jiān)劉成表示，“輕舟智航在L4級自動(dòng)駕駛領(lǐng)域深耕多年，我們在數(shù)據(jù)和工具鏈方面的積累，均可降維使用，充分賦能城市NOA的研發(fā)。”

　　截至目前，輕舟智航已測試了超過112萬公里的城區(qū)道路，擁有豐富的L4級別激光雷達(dá)、攝像頭等傳感器數(shù)據(jù)，以及長期積累的駕駛行為數(shù)據(jù)，可不斷提高城市NOA的能力上限。輕舟智航用于構(gòu)建L4級別自動(dòng)駕駛能力的自動(dòng)駕駛研發(fā)工具鏈輕舟矩陣，也可以完全復(fù)用于城市NOA的能力建設(shè)，持續(xù)加速城市NOA的能力迭代。

　　得益于數(shù)據(jù)與工具鏈的充分協(xié)作，輕舟智航可以高效處理多種典型場景難題，包括對特定行為行人的識別，全國各地不同形態(tài)紅綠燈的識別等。特別是針對缺乏或沒有最新高精度地圖的場景，輕舟的高精度自動(dòng)化標(biāo)注工具，可通過高精地圖的優(yōu)化大規(guī)模生成車道線的自動(dòng)標(biāo)注數(shù)據(jù)，在路口、匝道、坡道等場景，都能準(zhǔn)確檢測到行駛車道線。對于城市中各種靜態(tài)的交通設(shè)施，輕舟采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)方式，可在大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上快速學(xué)習(xí)物體特征，確保行車安全，讓車輛快速適應(yīng)新城市、新場景。

　　從感知、PNC到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，輕舟智航此次揭開了城市NOA“冰山”之下的技術(shù)布局，展現(xiàn)了作為高級別自動(dòng)駕駛公司打造城市NOA的獨(dú)特優(yōu)勢。憑借領(lǐng)先的技術(shù)架構(gòu)、全棧式的人才團(tuán)隊(duì)、豐富的L4級自動(dòng)駕駛研發(fā)和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，以及與硬件、主機(jī)廠、軟件及供應(yīng)鏈等上下游企業(yè)建立的良好生態(tài)合作關(guān)系，輕舟智航正加速推進(jìn)自動(dòng)駕駛前裝量產(chǎn)，為“雙擎”戰(zhàn)略的快速發(fā)展，實(shí)現(xiàn)“將無人駕駛帶進(jìn)現(xiàn)實(shí)”最終使命不斷邁進(jìn)。“乘風(fēng)”品牌的發(fā)布，也標(biāo)志著輕舟智航以全新的姿態(tài)，為打造中國最好的高級輔助駕駛解決方案，實(shí)現(xiàn)中國特色城市NOA而奮勇前行。