智能駕駛系統(tǒng)的案例
抬頭顯示系統(tǒng)HUD（四）：AR-HUD與智能駕駛
作者 | HYZY
出品 | 焉知
一智能駕駛人機(jī)交互的設(shè)計(jì)原則
對(duì)于L3及L3以下的智能駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō)，人和車(chē)需要協(xié)同合作，共同完成駕駛任務(wù)。在這個(gè)過(guò)程中，車(chē)和人之間主要的交互方式就是人機(jī)界面HMI。智能駕駛的人機(jī)界面需要使車(chē)了解駕駛員的命令和意圖，同時(shí)還要為用戶(hù)提供一個(gè)清晰的系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，最終使用戶(hù)增強(qiáng)對(duì)系統(tǒng)的信任。
圖 1 自動(dòng)駕駛交互界面
智能駕駛人機(jī)交互設(shè)計(jì)應(yīng)遵循以下三條原則：
建立用戶(hù)信心：通過(guò)“你見(jiàn)即我見(jiàn)”及“決策預(yù)告”設(shè)計(jì)，將智駕系統(tǒng)感知信息及規(guī)劃、預(yù)測(cè)信息以視覺(jué)形式實(shí)時(shí)顯示給用戶(hù)，增強(qiáng)用戶(hù)使用信心；
明確駕駛責(zé)任分配：需通過(guò)視覺(jué)等形式清晰告知用戶(hù)，當(dāng)前自己與系統(tǒng)所承擔(dān)的任務(wù)及擔(dān)負(fù)的責(zé)任；
駕駛接管：無(wú)論是系統(tǒng)接管用戶(hù)，還是用戶(hù)接管系統(tǒng)，交互設(shè)計(jì)都必須保證雙方對(duì)駕駛權(quán)的更替進(jìn)行反饋認(rèn)可。
二.AR-HUD的應(yīng)用場(chǎng)景
智能駕駛人機(jī)界面中所有需要通過(guò)視覺(jué)顯示的內(nèi)容，AR-HUD無(wú)疑都是一個(gè)理想選項(xiàng)。因?yàn)锳R-HUD讓用戶(hù)得以和周?chē)h(huán)境直接互動(dòng)，而不只是注意車(chē)前的位置。用戶(hù)可通過(guò)AR-HUD準(zhǔn)確掌握自己的車(chē)在干什么。以下為具體的AR-HUD的應(yīng)用場(chǎng)景：
1. 車(chē)道輔助
AR-HUD可根據(jù)智能駕駛系統(tǒng)輸入的車(chē)道線信息，將圖像直接顯示在真實(shí)的車(chē)道線上，可增強(qiáng)車(chē)道輔助類(lèi)智能駕駛功能體驗(yàn)效果。
圖 2 AR-HUD車(chē)道輔助
2.
展開(kāi) 理想L9第四波劇透：標(biāo)配全自研智能駕駛系統(tǒng)
據(jù)悉，理想L9將標(biāo)配全自研的旗艦級(jí)智能駕駛系統(tǒng)理想AD Max，感知、決策、規(guī)劃和控制軟件均為全棧自研。
在感知方面，理想L9采用高性能攝像頭作為主要感知來(lái)源，硬件包括6顆800萬(wàn)像素?cái)z像頭和5顆200萬(wàn)像素?cái)z像頭，實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)身周?chē)斑h(yuǎn)距離的360°全方位感知。其中，正前方的兩顆800萬(wàn)像素?cái)z像頭組合，可實(shí)現(xiàn)對(duì)120°廣角范圍及最遠(yuǎn)550米內(nèi)車(chē)輛、行人及錐桶等物體的識(shí)別。
另外，理想L9前向的車(chē)規(guī)級(jí)激光雷達(dá)配備128個(gè)激光器，全局分辨率為1200x128，點(diǎn)云數(shù)量達(dá)到153萬(wàn)/秒。官方稱(chēng)，這在已經(jīng)量產(chǎn)的車(chē)規(guī)級(jí)激光雷達(dá)中綜合性能最強(qiáng)。
圖片來(lái)源：理想汽車(chē)
在決策層面，理想L9智能駕駛算力平臺(tái)包含兩顆英偉達(dá)Orin-X處理器，總算力達(dá)到508Tops，雙處理器互為算力冗余，使智能駕駛系統(tǒng)運(yùn)行更穩(wěn)定。在安全層面，理想L9的動(dòng)力系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、制動(dòng)系統(tǒng)和算力平臺(tái)供電系統(tǒng)進(jìn)行了冗余設(shè)計(jì)，保障執(zhí)行機(jī)構(gòu)的可靠性。
在控制層面，理想L9的AEB自動(dòng)緊急制動(dòng)功能針對(duì)中國(guó)路況進(jìn)行了優(yōu)化，增強(qiáng)了對(duì)橫穿行人和兩輪車(chē)的識(shí)別，可有效降低交通事故發(fā)生率，通過(guò)全棧自研能力還可以實(shí)現(xiàn)快速迭代。
官方稱(chēng)，理想L9已將之前百萬(wàn)級(jí)的自動(dòng)駕駛高階傳感器和計(jì)算平臺(tái)變成標(biāo)配，可實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景的導(dǎo)航輔助駕駛功能。（因相關(guān)功能依賴(lài)于行政審批，所以將在各城市逐步開(kāi)啟。）
在車(chē)內(nèi)，理想之前已經(jīng)披露了L9的智能座艙和內(nèi)飾方面的信息，此次劇透主要介紹了L9的電容式感應(yīng)方向盤(pán)，它可對(duì)駕駛員的疲勞和注意力進(jìn)行提示，可確保駕駛員正確使用智能駕駛功能。
展開(kāi) 針對(duì)智能駕駛的預(yù)期安全系統(tǒng)架構(gòu)
作者 |
符永樂(lè)
來(lái)源 | 軒轅實(shí)驗(yàn)室
本文來(lái)自軒轅實(shí)驗(yàn)室符永樂(lè)的研究成果和學(xué)習(xí)筆記
作為未來(lái)智能駕駛的發(fā)展方向，關(guān)鍵技術(shù)的研究取得了重大進(jìn)展。然而，由于近期無(wú)人駕駛事故頻發(fā)，安全性能令人擔(dān)憂(yōu)。為了解決安全問(wèn)題，提出了一種智能駕駛安全系統(tǒng)。該系統(tǒng)針對(duì)智能汽車(chē)感知、決策和控制方面的預(yù)期問(wèn)題，實(shí)時(shí)提供安全分析和監(jiān)控服務(wù)模塊。基于預(yù)期功能安全的概念，對(duì)駕駛場(chǎng)景和系統(tǒng)安全進(jìn)行分析和評(píng)估，以提高智能駕駛的安全性，有助于智能駕駛的發(fā)展。
1. 介紹
智能駕駛汽車(chē)的駕駛行為高度依賴(lài)于操作系統(tǒng)的穩(wěn)定性、智能性、安全性。
安全風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)源于以下三類(lèi)：
硬件安全
與傳統(tǒng)汽車(chē)相比，智能駕駛汽車(chē)不要求駕駛員直接控制車(chē)輛，而是將部分或者是全部的控制權(quán)限交由自動(dòng)控制系統(tǒng)。硬件架構(gòu)設(shè)置是否科學(xué)合理；各無(wú)人計(jì)算控制單元和控制器的設(shè)置是否完善；無(wú)人駕駛的傳感器是否完善；車(chē)輛能夠快速準(zhǔn)確地獲取道路環(huán)境信息，車(chē)輛運(yùn)動(dòng)感知和信息融合功能在無(wú)人駕駛車(chē)輛中起著決定性作用。
軟件安全
與傳統(tǒng)汽車(chē)相比，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的開(kāi)發(fā)時(shí)間較短，技術(shù)開(kāi)發(fā)仍不成熟，軟件系統(tǒng)仍需要長(zhǎng)期的可靠性分析。例如，著名的無(wú)人駕駛汽車(chē)制造商谷歌已經(jīng)在無(wú)人駕駛汽車(chē)平臺(tái)上進(jìn)行了9年的封閉式測(cè)試，但測(cè)試時(shí)間不夠，因素也相對(duì)很簡(jiǎn)單。因此，其安全性和穩(wěn)定性仍需要長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)。
環(huán)境安全
在人工智能算法的基礎(chǔ)上，智能駕駛汽車(chē)能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)避障和完成自動(dòng)駕駛在一些較為復(fù)雜的道路上。然而，無(wú)人駕駛汽車(chē)仍然需要其他的交通參與者的正確駕駛來(lái)駕駛。
展開(kāi) 前沿 | 針對(duì)智能駕駛的預(yù)期安全系統(tǒng)架構(gòu)
來(lái)源 |
軒轅實(shí)驗(yàn)室
作為未來(lái)智能駕駛的發(fā)展方向，關(guān)鍵技術(shù)的研究取得了重大進(jìn)展。然而，由于近期無(wú)人駕駛事故頻發(fā)，安全性能令人擔(dān)憂(yōu)。為了解決安全問(wèn)題，提出了一種智能駕駛安全系統(tǒng)。該系統(tǒng)針對(duì)智能汽車(chē)感知、決策和控制方面的預(yù)期問(wèn)題，實(shí)時(shí)提供安全分析和監(jiān)控服務(wù)模塊。基于預(yù)期功能安全的概念，對(duì)駕駛場(chǎng)景和系統(tǒng)安全進(jìn)行分析和評(píng)估，以提高智能駕駛的安全性，有助于智能駕駛的發(fā)展。
1.介紹
智能駕駛汽車(chē)的駕駛行為高度依賴(lài)于操作系統(tǒng)的穩(wěn)定性、智能性、安全性。
安全風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)源于以下三類(lèi)：
硬件安全
與傳統(tǒng)汽車(chē)相比，智能駕駛汽車(chē)不要求駕駛員直接控制車(chē)輛，而是將部分或者是全部的控制權(quán)限交由自動(dòng)控制系統(tǒng)。硬件架構(gòu)設(shè)置是否科學(xué)合理；各無(wú)人計(jì)算控制單元和控制器的設(shè)置是否完善；無(wú)人駕駛的傳感器是否完善；車(chē)輛能夠快速準(zhǔn)確地獲取道路環(huán)境信息，車(chē)輛運(yùn)動(dòng)感知和信息融合功能在無(wú)人駕駛車(chē)輛中起著決定性作用。
軟件安全
與傳統(tǒng)汽車(chē)相比，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的開(kāi)發(fā)時(shí)間較短，技術(shù)開(kāi)發(fā)仍不成熟，軟件系統(tǒng)仍需要長(zhǎng)期的可靠性分析。例如，著名的無(wú)人駕駛汽車(chē)制造商谷歌已經(jīng)在無(wú)人駕駛汽車(chē)平臺(tái)上進(jìn)行了9年的封閉式測(cè)試，但測(cè)試時(shí)間不夠，因素也相對(duì)很簡(jiǎn)單。因此，其安全性和穩(wěn)定性仍需要長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)。
環(huán)境安全
在人工智能算法的基礎(chǔ)上，智能駕駛汽車(chē)能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)避障和完成自動(dòng)駕駛在一些較為復(fù)雜的道路上。然而，無(wú)人駕駛汽車(chē)仍然需要其他的交通參與者的正確駕駛來(lái)駕駛。只有當(dāng)其他駕駛員做出正確駕駛的判斷時(shí)，無(wú)人駕駛汽車(chē)的測(cè)試才會(huì)相應(yīng)做出正確、合理的判斷。
該論文在對(duì)無(wú)人駕駛事故和安全隱患的分析基礎(chǔ)上，提出了自動(dòng)駕駛汽車(chē)的預(yù)期安全系統(tǒng)。
展開(kāi) 
面向智能駕駛測(cè)試的仿真場(chǎng)景構(gòu)建技術(shù)綜述
隨著汽車(chē)智能化程度的不斷提高，智能汽車(chē)通過(guò)環(huán)境傳感器與周邊行駛環(huán)境的信息交互與互聯(lián)更為密切，需應(yīng)對(duì)的行駛環(huán)境狀況也越來(lái)越復(fù)雜，包括行駛道路、周邊交通和氣象條件等諸多因素，具有較強(qiáng)的不確定性、難以重復(fù)、不可預(yù)測(cè)和不可窮盡。限于研發(fā)周期和成本、工況復(fù)雜多樣性，特別是安全因素的考慮，傳統(tǒng)的開(kāi)放道路測(cè)試試驗(yàn)或基于封閉試驗(yàn)場(chǎng)的測(cè)試難以滿(mǎn)足智能駕駛系統(tǒng)可靠性與魯棒性的測(cè)試要求。因此，借助數(shù)字虛擬技術(shù)的仿真測(cè)試成為智能駕駛測(cè)試驗(yàn)證一種新的手段，仿真場(chǎng)景的構(gòu)建作為模擬仿真的重要組成部分，是實(shí)現(xiàn)智能駕駛測(cè)試中大樣本、極限邊界小概率樣本測(cè)試驗(yàn)證的關(guān)鍵技術(shù)，這對(duì)提升智能駕駛系統(tǒng)的壓力和加速測(cè)評(píng)水平顯得尤為重要。面向智能駕駛測(cè)試的仿真場(chǎng)景構(gòu)建技術(shù)已成為當(dāng)前汽車(chē)智能化新的研究課題和世界性的研究熱點(diǎn)，作為一種新興技術(shù)仍面臨許多挑戰(zhàn)。
隨著汽車(chē)智能化和共享化程度的不斷提高，智能駕駛汽車(chē)通過(guò)環(huán)境感知與周邊行駛環(huán)境的交互也在不斷增多，行駛環(huán)境已成為智能駕駛不可分割的重要組成部分。汽車(chē)的行駛環(huán)境涉及道路、氣象條件和交通狀況，其復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)變化是影響汽車(chē)智能駕駛系統(tǒng)性能最為關(guān)鍵的因素。因此，建立一種模擬和重現(xiàn)復(fù)雜開(kāi)放行駛環(huán)境的仿真測(cè)試方法和系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車(chē)智能駕駛有效的測(cè)試驗(yàn)證，是汽車(chē)智能駕駛技術(shù)與產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)于提升汽車(chē)智能化水平尤為重要。
汽車(chē)行駛環(huán)境包括行駛道路、周邊交通和氣象條件等諸多因素，其高逼真的重現(xiàn)和構(gòu)建面臨諸多挑戰(zhàn)。隨著智能駕駛功能的不斷增強(qiáng)，汽車(chē)需應(yīng)對(duì)的行駛環(huán)境越來(lái)越復(fù)雜，環(huán)境高度的不確定性、難以重復(fù)、不可預(yù)測(cè)和不可窮盡等特征使得有限的場(chǎng)地和道路測(cè)試遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法復(fù)制、重現(xiàn)或窮舉行駛環(huán)境對(duì)智能駕駛系統(tǒng)的影響。一方面，限于研發(fā)周期和成本，現(xiàn)有的封閉場(chǎng)地測(cè)試和開(kāi)放道路測(cè)試不僅周期長(zhǎng)、成本高，無(wú)法滿(mǎn)足對(duì)系統(tǒng)數(shù)十億公里行程的大樣本和可靠性測(cè)試要求。
展開(kāi) 智能駕駛需求的智能座艙升級(jí)方案
對(duì)于智能座艙域攝像頭開(kāi)發(fā)能力而言，相應(yīng)的開(kāi)發(fā)需求能力主要體現(xiàn)在如下幾方面：
1.成熟的攝像頭模組開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)以及控制系統(tǒng)集成能力；
2.專(zhuān)業(yè)的整車(chē)布置支持能力；
3.擁有完整的AA組裝、標(biāo)定以及EOL生產(chǎn)制造工藝流程。
此外，利用艙內(nèi)高分辨率、高性能雷達(dá)組成的生物識(shí)別技術(shù)應(yīng)用，催生駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)迭代，可以有效的增強(qiáng)車(chē)輛感知能力。
同時(shí)，語(yǔ)音控制和手勢(shì)控制技術(shù)突破，基于多種模式感知手段的融合，使感知更精準(zhǔn)、主動(dòng)性更強(qiáng)。車(chē)內(nèi)視覺(jué)感知能夠有效支持座艙多樣功能的技術(shù)實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的車(chē)內(nèi)體驗(yàn)車(chē)內(nèi)視覺(jué)感知，同樣能夠有效助力自動(dòng)駕駛功能的實(shí)現(xiàn)，保障決策的準(zhǔn)確性。
智能座艙的系統(tǒng)架構(gòu)
目前智能座艙系統(tǒng)的呈現(xiàn)能力主要是以?xún)蓚€(gè)控制域來(lái)進(jìn)行分割的，其一是緊綁定于智能駕駛系統(tǒng)的信息安全域，其次是綁定于智能交互端的娛樂(lè)信息域。兩個(gè)域的相互關(guān)系如下圖：
智能駕駛系統(tǒng)與智能座艙系統(tǒng)是分為兩個(gè)獨(dú)立的信息處理單元分別進(jìn)行信息處理的。其中，智能駕駛系統(tǒng)需要高效利用智能座艙域，諸如儀表、AR-HUD顯示單元進(jìn)行有效的駕駛信息顯示，同時(shí)也需要利用中控屏進(jìn)行有效的駕駛控制、設(shè)置和交互提示等。升級(jí)版智能座艙域控制通過(guò)多媒體集中計(jì)算單元（簡(jiǎn)稱(chēng)座艙域控）需要接入云服務(wù)平臺(tái)、移動(dòng)通信及以太網(wǎng)關(guān)單元、功放及無(wú)線單元，并設(shè)置駕駛員交互顯示單元：即中控多媒體顯示、駕駛員監(jiān)控顯示、乘員監(jiān)控等。
智能座艙域的整套系統(tǒng)架構(gòu)與智能駕駛域類(lèi)似，且兩者存在一定的復(fù)用性，比如，智能駕駛域的感知結(jié)果可能作為智能座艙域的感知輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)用。一般情況，座艙域更加偏向于視頻信息顯示，而智能駕駛域則偏向于環(huán)境語(yǔ)義識(shí)別及處理。
展開(kāi) 量產(chǎn)的智能駕駛系統(tǒng)缺陷及解決方案詳解（二）
前文“量產(chǎn)的智能駕駛系統(tǒng)缺陷及解決方案詳解（一）”我們對(duì)智能駕駛2級(jí)輔助中的功能控制問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)介紹，其中包括低速跟車(chē)功能TJA以及高速跟線功能ICA的一些常見(jiàn)問(wèn)題，并且針對(duì)性的提出了相應(yīng)的解決方案。該兩類(lèi)功能控制問(wèn)題主要涉及邏輯層面解決方案，而本文將針對(duì)控制層面進(jìn)行講解。
目前從售后市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)的基本的橫向控制功能問(wèn)題主要包括如下幾類(lèi)：
1）橫向控制超調(diào)問(wèn)題
橫向控制過(guò)程中，容易出現(xiàn)控制超調(diào)，導(dǎo)致急速偏離車(chē)道；
2）駕駛員縱向干預(yù)時(shí)，橫向控制魯棒性降低
當(dāng)駕駛員踩油門(mén)踏板對(duì)縱向進(jìn)行加速控制時(shí)，橫向壓線行駛不退出；
3）駕駛員橫向干預(yù)時(shí)，橫向控制魯棒性降低
駕駛員對(duì)方向盤(pán)超控后，系統(tǒng)出現(xiàn)強(qiáng)烈對(duì)抗或極易退出兩種極端；
對(duì)于自動(dòng)駕駛控制回環(huán)中我們不難看出主要體現(xiàn)在控制器+執(zhí)行器的交互執(zhí)行結(jié)果上，其整個(gè)橫向控制邏輯圖如下：
當(dāng)控制端準(zhǔn)確地發(fā)送的控制信號(hào)時(shí)，執(zhí)行端則需要在適當(dāng)延遲條件下將性能響應(yīng)到位，如果執(zhí)行器響應(yīng)過(guò)程中出現(xiàn)如下不同的情況，則會(huì)導(dǎo)致不同的執(zhí)行結(jié)果。
1）延遲較長(zhǎng)時(shí)間開(kāi)始響應(yīng)自動(dòng)駕駛控制器指令
2）響應(yīng)執(zhí)行器結(jié)果的最小值比控制端發(fā)出的最大值更大
3）響應(yīng)執(zhí)行結(jié)果的最大值比控制端發(fā)出的最大值小
4）響應(yīng)執(zhí)行結(jié)果后執(zhí)行器清零（或回退）慢
本文主要針對(duì)如上問(wèn)題進(jìn)行原因分析并提出解決方案。
橫向控制超調(diào)問(wèn)題
橫向控制超調(diào)主要表現(xiàn)為當(dāng)系統(tǒng)控制器發(fā)出轉(zhuǎn)向指令后，執(zhí)行器在執(zhí)行轉(zhuǎn)向過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)轉(zhuǎn)向過(guò)度或轉(zhuǎn)向不足等情況，此時(shí)系統(tǒng)功能無(wú)法及時(shí)的滿(mǎn)足駕駛員的駕駛需求導(dǎo)致偏出目標(biāo)車(chē)道的情況，這種控制缺陷主要影響系統(tǒng)性能指標(biāo)，且會(huì)在一定程度上一定程度上影響控制執(zhí)行結(jié)果（如偏離車(chē)道可能導(dǎo)致系統(tǒng)退出）。
對(duì)于超調(diào)控制來(lái)說(shuō)，主要是指執(zhí)行器執(zhí)行結(jié)果超過(guò)控制端指令發(fā)出值后導(dǎo)致車(chē)輛偏出車(chē)道。
展開(kāi) ANSYS SPEOS & VRXPERIENCE-基于物理特性的智能駕駛傳感器高精度仿真
作為智能駕駛系統(tǒng)的重要組成部分，傳感器為感知系統(tǒng)提供原始數(shù)據(jù)，其性能對(duì)整個(gè)智能駕駛系統(tǒng)的功能和性能有直接且重要的影響。
為提高智能駕駛系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的效率和效果，會(huì)采用仿真的方式對(duì)方案進(jìn)行驗(yàn)證和優(yōu)化，涉及全數(shù)字仿真、半實(shí)物仿真等。為使仿真結(jié)果盡可能真實(shí)地反映實(shí)際情況，需要對(duì)攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等傳感器進(jìn)行高精度的建模仿真。
針對(duì)此類(lèi)應(yīng)用，經(jīng)緯恒潤(rùn)聯(lián)合ANSYS公司，提供包括光學(xué)及視覺(jué)模擬軟件SPEOS和光學(xué)虛擬現(xiàn)實(shí)仿真軟件VRXPERIENCE的智能駕駛傳感器高精度仿真解決方案，依據(jù)對(duì)象的真實(shí)物理屬性進(jìn)行傳感器和場(chǎng)景的高精度仿真。
產(chǎn)品介紹
ANSYS SPEOS & VRXPERIENCE解決方案在智能駕駛領(lǐng)域可應(yīng)用于攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)傳感器的建模仿真，涉及像素網(wǎng)格投影、成像仿真、圖像后處理接口、機(jī)器視覺(jué)、ADAS部件級(jí)仿真、實(shí)時(shí)燈光仿真、動(dòng)態(tài)前照燈性能評(píng)估、傳感器性能評(píng)估等。可以在智駕系統(tǒng)研制早期，基于真實(shí)物理屬性進(jìn)行不同天氣、時(shí)間、路況、光學(xué)傳感器安裝位置、安裝數(shù)量、傳感器設(shè)計(jì)方案、材料設(shè)計(jì)方案、照明設(shè)計(jì)方案等條件下的仿真模擬，對(duì)不同設(shè)計(jì)方案進(jìn)行驗(yàn)證，節(jié)約樣件和測(cè)試成本，縮短研發(fā)周期。
? ANSYS SPEOS
ANSYS SPEOS與SpaceClaim、CATIA V5、UG、CREO等主流CAD軟件平臺(tái)相結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)從結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)到光學(xué)設(shè)計(jì)的無(wú)縫銜接，以O(shè)MS設(shè)備的光學(xué)屬性測(cè)量結(jié)果作為軟件的輸入，基于材料的真實(shí)物理屬性進(jìn)行傳感器及現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景仿真，模擬結(jié)果可直接與實(shí)物照片進(jìn)行對(duì)比。
SPEOS可以通過(guò)數(shù)字化建模為攝像頭和激光雷達(dá)傳感器提供測(cè)試環(huán)境，快速直觀地將駕駛環(huán)境中攝像頭和激光雷達(dá)的成像結(jié)果模擬出來(lái)。
展開(kāi) 經(jīng)緯恒潤(rùn)全鏈路測(cè)試平臺(tái)，助力智能駕駛技術(shù)落地應(yīng)用
汽車(chē)智能化浪潮洶涌而來(lái)，但智能駕駛汽車(chē)在真正商業(yè)化應(yīng)用前，需要經(jīng)歷大量的道路測(cè)試才能達(dá)到商用要求。作為新興事物，智能駕駛汽車(chē)仍面臨著大量問(wèn)題需要克服，如道路測(cè)試的時(shí)間成本、各國(guó)對(duì)于自動(dòng)駕駛的法律法規(guī)容忍度、極端場(chǎng)景及危險(xiǎn)工況的測(cè)試安全性等問(wèn)題，都給智能駕駛系統(tǒng)研發(fā)測(cè)試帶來(lái)諸多困難。經(jīng)緯恒潤(rùn)圍繞智能駕駛汽車(chē)開(kāi)發(fā)，推出支撐全周期測(cè)試的仿真平臺(tái)，助力智能駕駛技術(shù)更高效地落地應(yīng)用。
仿真環(huán)境
經(jīng)緯恒潤(rùn)自主研發(fā)INTEWORK系列工具軟件，ModelBase系列模型軟件，能夠針對(duì)智能駕駛感知規(guī)控算法進(jìn)行集成測(cè)試，在算法開(kāi)發(fā)階段即可開(kāi)展測(cè)試工作，更早得發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。考慮到智能駕駛的長(zhǎng)尾問(wèn)題，經(jīng)緯恒潤(rùn)提供基于法規(guī)、經(jīng)驗(yàn)、典型事故的場(chǎng)景庫(kù)，豐富測(cè)試場(chǎng)景。同時(shí)，結(jié)合仿真云平臺(tái)，經(jīng)緯恒潤(rùn)還能夠?qū)崿F(xiàn)多測(cè)試場(chǎng)景并發(fā)、超實(shí)時(shí)運(yùn)行，提高開(kāi)發(fā)測(cè)試效率。
虛實(shí)結(jié)合
模型代碼經(jīng)過(guò)測(cè)試后，刷寫(xiě)到智駕域控或中央計(jì)算單元中，進(jìn)行硬件在環(huán)測(cè)試，可以結(jié)合真實(shí)的硬件響應(yīng)，確保代碼在特定的硬件平臺(tái)下能夠高效穩(wěn)定運(yùn)行。智能駕駛是汽車(chē)電子最具前景的技術(shù)之一，作為國(guó)內(nèi)汽車(chē)電子硬件在環(huán)設(shè)備先行者，經(jīng)緯恒潤(rùn)提供滿(mǎn)足L2-L4級(jí)別的智能駕駛算法驗(yàn)證解決方案，擁有高渲染精度的仿真場(chǎng)景，針對(duì)攝像頭、超聲波、毫米波、激光雷達(dá)、高精定位、高精地圖等智能駕駛傳感器均有不同等級(jí)得解決方案，滿(mǎn)足客戶(hù)定制化的需求。近年來(lái)恒潤(rùn)也支持一汽、上汽、長(zhǎng)安、北汽、東風(fēng)、江淮、蔚來(lái)、小鵬、車(chē)和家、清華、西安交大、北航等OEM和高校客戶(hù)建立起自己的智能駕駛仿真系統(tǒng)，承接和交付不同級(jí)別智能駕駛仿真系統(tǒng)上百套，協(xié)助他們進(jìn)行智能駕駛算法快速開(kāi)發(fā)及驗(yàn)證。
展開(kāi) 智能駕駛系統(tǒng)與軟件升級(jí)的關(guān)聯(lián)設(shè)計(jì)方案
例如升級(jí)車(chē)輛的智駕系統(tǒng)，讓駕駛員享受越來(lái)越多的輔助駕駛功能；升級(jí)車(chē)輛的座艙系統(tǒng)，提高駕駛員疲勞檢測(cè)的準(zhǔn)確率；升級(jí)車(chē)輛的制動(dòng)系統(tǒng)，提升車(chē)輛的制動(dòng)性能。
SOTA實(shí)際可看成一種軟件可售策略的核心需求，他是通過(guò)給車(chē)輛控制器安裝“增量包”，來(lái)實(shí)現(xiàn)控制器功能的一個(gè)“增量”更新，一般應(yīng)用于娛樂(lè)系統(tǒng)和智駕系統(tǒng)。例如更換多媒體系統(tǒng)操作界面，優(yōu)化儀表盤(pán)顯示風(fēng)格，更新娛樂(lè)主機(jī)里的地圖程序時(shí)，用到的都是SOTA升級(jí)方式。SOTA涉及控制器應(yīng)用層一個(gè)小范圍的功能局部更新，對(duì)整車(chē)性能影響較小，升級(jí)前置條件要求較低。SOTA的增量更新策略，可以大幅減小升級(jí)包文件大小、從而節(jié)約網(wǎng)絡(luò)流量和存儲(chǔ)空間。
這里我們舉例說(shuō)明FOTA和SOTA分別如何在智能駕駛升級(jí)中進(jìn)行有效定義。
例如升級(jí)智能駕駛汽車(chē)系統(tǒng)，為了讓駕駛員享受越來(lái)越多的輔助駕駛功能；通常根據(jù)功能開(kāi)發(fā)難度、時(shí)間長(zhǎng)度來(lái)確定對(duì)階段性功能的不斷更新迭代（包含從低級(jí)別功能向高級(jí)別功能進(jìn)階的軟件更迭）。同時(shí)，過(guò)程中需要升級(jí)車(chē)輛的座艙系統(tǒng)，提高駕駛員疲勞檢測(cè)的準(zhǔn)確率；升級(jí)智能駕駛車(chē)輛的關(guān)聯(lián)子系統(tǒng)（如制動(dòng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)等模塊），提升車(chē)輛的制動(dòng)性能。
2.智駕系統(tǒng)中的軟件升級(jí)架構(gòu)
對(duì)于整個(gè)OTA升級(jí)而言，從下至上主要包括如下三方面：升級(jí)對(duì)象、OTA管理器、OTA云服務(wù)平臺(tái)。自動(dòng)駕駛域控制器與座艙域控制器通過(guò)以太網(wǎng)連接，升級(jí)協(xié)議一般為常用的DoIP，除開(kāi)域控本身外，升級(jí)過(guò)程還包括高精定位模塊升級(jí)，傳感器升級(jí)。
展開(kāi) 上汽五菱與大疆“聯(lián)合造車(chē)”，打造“人民的智能駕駛”
在智能化的風(fēng)口上，車(chē)企紛紛尋找自己的“意中人”，比亞迪、北汽找到了華為，吉利、長(zhǎng)安選擇了百度，但不論如何選擇，車(chē)企向智能化方向邁進(jìn)的步伐會(huì)越來(lái)越大、越來(lái)越快。一個(gè)是無(wú)人機(jī)巨頭，一個(gè)是為人民造車(chē)的五菱，兩者為何能組合在一起，如何實(shí)現(xiàn)共贏的？
大疆是跨界智能駕駛的黑馬
大疆主業(yè)是無(wú)人機(jī)，但一直在默默投入資本研究智能駕駛技術(shù)。
2016年，拿到了深圳第一批智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)測(cè)試牌照，并開(kāi)始各種道路場(chǎng)景的常態(tài)化、大規(guī)模測(cè)試。2019 年，大疆車(chē)載品牌正式成立，把自己定位于Teri1，并建設(shè)了首座車(chē)規(guī)級(jí)制造工廠，涉及智能駕駛系統(tǒng)及其核心零部件的研發(fā)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售，目前相關(guān)的專(zhuān)利也已經(jīng)超過(guò)了 1000 項(xiàng)。
無(wú)人機(jī)也涉及自動(dòng)駕駛視覺(jué)感知定位等，所以大疆在對(duì)汽車(chē)智能化功能上的研究，可以說(shuō)輕車(chē)熟路。既有針對(duì)量產(chǎn)車(chē)型的智能駕駛和智能座艙方案，又有針對(duì)更高階自動(dòng)駕駛的前瞻性布局。
本次上海車(chē)展上，大疆車(chē)載帶來(lái)了城市、快速路、高速、泊車(chē)四個(gè)場(chǎng)景下的智能駕駛解決方案，分別是智能駕駛 D80/D80+、智能駕駛 D130/D130+、智能泊車(chē) P100/P1000，并且都有了相應(yīng)的 SOP 的規(guī)劃。
展開(kāi) 
智能駕駛仿真測(cè)試解決方案
概述
仿真測(cè)試驗(yàn)證作為智能駕駛系統(tǒng)開(kāi)發(fā)流程中的一個(gè)環(huán)節(jié)，可以解決智能駕駛系統(tǒng)在測(cè)試過(guò)程中實(shí)車(chē)測(cè)試效率低、部分工況危險(xiǎn)性高、實(shí)車(chē)測(cè)試成本高、工況無(wú)法復(fù)現(xiàn)等問(wèn)題。智能駕駛概念涵蓋了傳統(tǒng)的駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)以及全自動(dòng)駕駛系統(tǒng)(AD)。一般包括環(huán)境感知、智能決策及車(chē)輛控制三個(gè)部分。
經(jīng)緯恒潤(rùn)推出的新一代智能駕駛 HIL仿真測(cè)試平臺(tái)可以提供逼真的道路交通場(chǎng)景、車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型以及多種形式的感知傳感器仿真，可以滿(mǎn)足從L1~L5 各級(jí)別智能駕駛系統(tǒng)的仿真測(cè)試需求。用戶(hù)可以在此平臺(tái)上建立豐富的智能駕駛測(cè)試場(chǎng)景，對(duì)感知、決策、車(chē)輛控制進(jìn)行充分的測(cè)試。
展開(kāi) 小米之后 大疆切入汽車(chē)賽道：主攻智能駕駛、激光雷達(dá)技術(shù)
當(dāng)然，目前來(lái)看，大疆不會(huì)造整車(chē)，而是將目標(biāo)聚焦于智能駕駛系統(tǒng)與軟硬件方案，幫助車(chē)企快速造出能買(mǎi)得起的智能汽車(chē)。
據(jù)悉，大疆車(chē)載是大疆旗下智能駕駛業(yè)務(wù)品牌，致力于用空間智能科技賦能出行，專(zhuān)注于智能駕駛系統(tǒng)及其核心零部件的研發(fā)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售等服務(wù)。
官方表示，大疆車(chē)載決心為汽車(chē)行業(yè)客戶(hù)創(chuàng)造核心價(jià)值，為智能駕駛人才創(chuàng)造廣闊舞臺(tái)，為每個(gè)人提供安全、實(shí)用、友好的駕乘體驗(yàn)。
天眼查信息顯示，該官微申請(qǐng)主體為深圳大疆卓見(jiàn)科技有限公司，成立日期為2018年7月，由深圳大疆創(chuàng)新科技公司100%持股。
事實(shí)上，早在今年年初，就有消息稱(chēng)大疆正在切入自動(dòng)駕駛領(lǐng)域并為此組建了相關(guān)團(tuán)隊(duì)。據(jù)國(guó)內(nèi)媒體報(bào)道，大疆內(nèi)部人士透露，車(chē)載相關(guān)業(yè)務(wù)已經(jīng)做了五年，并不是最近成立的團(tuán)隊(duì)，目前車(chē)載BU有700多人。
目前，大疆在全球小型無(wú)人機(jī)市場(chǎng)的份額將近7成，而大疆在無(wú)人機(jī)上運(yùn)用的激光雷達(dá)技術(shù)對(duì)自動(dòng)駕駛也起到關(guān)鍵作用。
展開(kāi) 智能駕駛域控制器SoC選型
出品 | 大疆車(chē)載
隨著智能駕駛行業(yè)的發(fā)展，智能駕駛功能日益復(fù)雜，領(lǐng)航高速輔助、領(lǐng)航城區(qū)輔助、跨層記憶泊車(chē)等功能逐漸落地。智能駕駛系統(tǒng)對(duì)傳感器、算力需求日益旺盛。
智能駕駛系統(tǒng)既需要大量的算力，也需要多種類(lèi)型的計(jì)算資源，典型的智能駕駛系統(tǒng)處理流程如下。
它接收并處理原始傳感器信號(hào)，對(duì)車(chē)周環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)的在線感知，其中包括對(duì)道路結(jié)構(gòu)、車(chē)道線等靜態(tài)元素，以及車(chē)輛、行人等動(dòng)態(tài)障礙物的檢測(cè)識(shí)別。經(jīng)過(guò)多傳感器和時(shí)序信息融合，轉(zhuǎn)化為環(huán)境的統(tǒng)一表示，然后經(jīng)過(guò)運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)和決策規(guī)劃模塊生成本車(chē)的行駛軌跡，并轉(zhuǎn)換成車(chē)輛控制信號(hào)輸出到車(chē)輛執(zhí)行器，從而完成自主駕駛的行為。
整個(gè)系統(tǒng)處理過(guò)程通常需要涉及以下幾種類(lèi)型的計(jì)算資源：
深度學(xué)習(xí)類(lèi): 環(huán)境感知模塊是深度學(xué)習(xí)算力使用的大戶(hù)，包括常見(jiàn)的各類(lèi)圖像、激光點(diǎn)云檢測(cè)算法，比如物體檢測(cè)、車(chē)道線檢測(cè)、紅綠燈識(shí)別等，都會(huì)涉及大量的典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）的運(yùn)算。此類(lèi)模塊通常使用高度定制化的NN加速器來(lái)實(shí)現(xiàn)。
視覺(jué)處理類(lèi)：此類(lèi)屬于計(jì)算密集型，但并非深度學(xué)習(xí)類(lèi)的算法模塊，比如圖像信號(hào)處理（ISP）、圖像金字塔（Pyramid）、畸變矯正（Rectify）、局部特征提取、光流跟蹤、圖像編解碼（Codec）等運(yùn)算。此類(lèi)模塊通常使用硬化的專(zhuān)用視覺(jué)加速器來(lái)實(shí)現(xiàn)低時(shí)延。
通用計(jì)算類(lèi)：雖然定制化的深度學(xué)習(xí)、視覺(jué)處理加速器可以滿(mǎn)足大部分常見(jiàn)的成熟的計(jì)算密集型運(yùn)算，但仍然無(wú)法覆蓋全部需求。隨著前沿技術(shù)的快速發(fā)展和自研技術(shù)的深入，往往還會(huì)產(chǎn)生相當(dāng)一部分自定義的運(yùn)算模塊。此類(lèi)模塊通常也是計(jì)算密集型的操作，無(wú)法使用CPU高效實(shí)現(xiàn)，因此還需要通用的計(jì)算密集型處理單元（比如DSP、GPU）來(lái)實(shí)現(xiàn)。
邏輯運(yùn)算類(lèi)：此類(lèi)模塊包含大量的邏輯運(yùn)算，不適合使用計(jì)算密集型的處理器實(shí)現(xiàn)，一般使用通用的CPU處理器來(lái)實(shí)現(xiàn)。
展開(kāi) 高級(jí)別智能駕駛業(yè)務(wù)系列：自研CPS車(chē)輛精準(zhǔn)對(duì)位系統(tǒng)
系統(tǒng)特點(diǎn)
除了傳統(tǒng)的車(chē)輛定位及引導(dǎo)功能，經(jīng)緯恒潤(rùn)C(jī)PS系統(tǒng)還依托公司自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的平臺(tái)優(yōu)勢(shì)，針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)的痛點(diǎn)問(wèn)題，形成了以下的特色功能。
▎ 性能穩(wěn)定，快速響應(yīng)
由于無(wú)人集卡作業(yè)對(duì)于CPS系統(tǒng)的檢測(cè)精度要求更高，同時(shí)受CPS系統(tǒng)的作業(yè)環(huán)境限制（往往只能安裝在橋吊的部分位置上），計(jì)算單元只能使用嵌入式設(shè)備。經(jīng)緯恒潤(rùn)C(jī)PS系統(tǒng)的檢測(cè)算法進(jìn)行針對(duì)性?xún)?yōu)化，既滿(mǎn)足在有限算力平臺(tái)上長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定運(yùn)行，又保證自動(dòng)駕駛車(chē)輛引導(dǎo)任務(wù)的性能要求。
同時(shí)，針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)異常場(chǎng)景出現(xiàn)概率低、難復(fù)現(xiàn)的問(wèn)題，經(jīng)緯恒潤(rùn)C(jī)PS可以實(shí)時(shí)對(duì)異常場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和記錄，快速定位和解決問(wèn)題，提高生產(chǎn)效率。
▎ 自動(dòng)清洗，便捷維護(hù)
經(jīng)緯恒潤(rùn)C(jī)PS針對(duì)港口散貨裝卸等多沙塵場(chǎng)景，提供了選配的自動(dòng)清洗裝置，可以完成對(duì)于雷達(dá)設(shè)備泥土、污漬的自動(dòng)化清洗，降低日常維護(hù)保養(yǎng)的成本。
應(yīng)用案例
目前，經(jīng)緯恒潤(rùn)C(jī)PS產(chǎn)品已在京唐港集裝箱碼頭部署運(yùn)營(yíng)，為港口L4智能駕駛業(yè)務(wù)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供了有力支撐，已經(jīng)可以很好地實(shí)現(xiàn)無(wú)人智能集卡全自動(dòng)裝卸箱的整體流程，裝卸箱過(guò)程的作業(yè)效率相對(duì)人工更高。同時(shí)，無(wú)人作業(yè)也為安全性提供了保障。
岸橋部署如下圖所示，設(shè)備安裝于岸橋的聯(lián)系梁上。岸橋需要檢測(cè)的車(chē)道數(shù)量更多，經(jīng)緯恒潤(rùn)C(jī)PS系統(tǒng)的檢測(cè)算法做了相應(yīng)調(diào)整，可同時(shí)覆蓋橋下各個(gè)作業(yè)車(chē)道。
岸橋部署
場(chǎng)橋部署如下圖所示，設(shè)備安裝于靠近作業(yè)車(chē)道一側(cè)的橋梁上，結(jié)合雷達(dá)FOV視場(chǎng)角計(jì)算確保可以對(duì)有人/無(wú)人集卡兩條車(chē)道的檢測(cè)及精確引導(dǎo)。
場(chǎng)橋部署
展開(kāi) 