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亮道智能与Ibeo深度合作 从激光雷达切入量产L3&L4自动驾驶测试验证

2018-12-04 20:34:30·  来源:VT周丽 VehicleTrend  
 
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自动驾驶汽车的感知、决策、执行三大系统,感知是基础,也是关键。美国加州目前聚集了最多的自动驾驶厂商,自2015年起,加州机动车辆管理局(DMV)要求开展公共
自动驾驶汽车的感知、决策、执行三大系统,感知是基础,也是关键。美国加州目前聚集了最多的自动驾驶厂商,自2015年起,加州机动车辆管理局(DMV)要求开展公共道路测试的厂商,每年须提交“自动模式解除”报告。暂且不论自动驾驶行驶里程、自动模式解除次数是否是对自动驾驶技术安全性衡量的有效标准,单从各厂商提交的报告来看,“认知偏差”“硬件偏差”基本是自动模式解除的首要原因,以摄像头、雷达、激光雷达等组成的感知模块尚无法对真实环境做出全面精准的认知。包括Waymo、通用Cruise、Aptiv、百度等自动驾驶领域的头部公司,都不同程度存在不能正确识别、分类目标物和交通标志、交通信号灯等问题。自动驾驶真实道路测试的实践说明了环境感知技术测试验证的必要性。
 
与上述处于研发阶段的Demo车不同,真正安全、面向量产的自动驾驶车除了具备应有的自动驾驶性能,还必须满足传统汽车电子产品相关标准(AEC Q100/Q200、IATE16949等:环境测试、生命周期测试、可靠性测试);整个自动驾驶系统要达到功能安全(ISO26262、SOTIE:安全性能的系统化开发流程、新硬软件安全标准、系统冗余等)的要求,环境感知能力必须通过KPI考核(如探测率、误报率、探测延迟等)。
 
未来3-5年,是L3、L4自动驾驶量产比较集中的年份,对其进行测试验证是目前国内外产业界普遍关注和迫切需要解决的问题,同时也是一大挑战,因为目前整个业界都处于探索期,没有完整、统一的测试验证标准和测评方法。北京亮道智能汽车技术有限公司(以下简称“亮道智能”)全球CTO雷绳光博士指出,对感知系统的测试验证在自动驾驶汽车开发初期就要介入,从第一代环境感知算法到最终的SOP算法,要经历漫长的迭代过程,需要大量测试验证以覆盖不同的特殊场景,并且需要为传感器融合测试验证预留充足的时间,这样才能保证量产目标如期实现。
 
在对产业需求、面临的挑战有了清晰判断的基础上,亮道智能将自身定位于L3&L4量产自动驾驶环境感知系统测试验证服务商,技术路径基于车载量产激光雷达,深耕自动驾驶环境感知测试验证方向。
做最难的L3&L4激光雷达测试验证
据亮道智能CEO剧学铭博士介绍,选择从激光雷达切入自动驾驶的测试验证,一是激光雷达是L3以上自动驾驶必备的传感器,并且激光雷达是目前已知的环境感知最为精确的测量工具;二是亮道智能自2015年就与知名的车载激光雷达技术供应商Ibeo Automotive SystemGmbH(以下简称Ibeo)开展合作,积极拓展中国市场,积累了丰富的激光雷达产品经验。今年11月8日,亮道智能与Ibeo 在上海举行签约仪式,宣布在车载激光雷达测试验证领域展开深度合作。依托于在中国、德国以及美国(在建)的路测与大数据中心,亮道智能将在全球范围为Ibeo下一代量产激光雷达提供场景采集和功能测试验证服务。
亮道智能CEO剧学铭博士(左),Ibeo CEO Dr. Ulrich Lages(右)
 
据Ibeo CEO Ulrich Lages透露,Ibeo的下一代车载激光雷达将是固态激光雷达,探测距离、水平视场角、分辨率、垂向扫描等性能将有更大幅度的提升。UlrichLages认为固态激光雷达将是自动驾驶激光雷达的应用趋势,希望2022、2023年后市场上有车规级的固态激光雷达量产。Ulrich Lages同时透露,中国汽车市场对激光雷达需求的增速比美国和欧洲市场快,所以Ibeo已经规划2019年在中国建立研发中心,同时也考虑建设生产工厂。Ibeo和亮道智能将共同推动L3&L4自动驾驶项目在中国的本地化落地。
新型自动驾驶环境感知系统测试验证技术
亮道智能自动驾驶环境感知系统测试验证数据采集车辆
 
亮道智能将L3、L4的环境感知测试验证称为“新型自动驾驶环境感知系统的测试验证”。亮道智能全球CTO雷绳光博士指出,亮道智能的方法是基于高分辨率的激光雷达系统,这是基础,再搭载摄像头等其他传感器作为算法融合。与L1、L2相比,L3、L4环境感知测试验证所面对的是Petabyte(1PB=1024^2GB =1,048,576GB)级别的数据量,要求测试方具有很强的算法开发能力,高度自动化的测试验证流程和高度集成的测试工具链开发能力,以及大数据分析和挖掘的能力。
亮道智能针对上述方面具有以下解决方案:
★科学准确的数据采集和定制化的场景规划 
测试验证的第一步,是科学准确的数据采集和定制化的场景规划工作。 
提及数据采集,剧学铭表示,“诸如数据同步、存储格式、采集方法等数据采集的细节问题,目前行业当中并没有很好解决,这个准备工作中有大量细节,如果没有准备好,采集回来的数据并不能可靠用于真值的建立,国内也确实存在之前大量采集的数据因为基础环节没有设计好而在数据价值上大打折扣的情况。” 
完成系统时间和空间的标定之后,根据客户定义的功能需求,亮道智能会量身定制数据采集方案,包括采集范围、时段、corner case的比例和类型。“我们要从根本上设计一整套测试验证流程,能够符合我们量产验证定义的规范,能够保证未来有拓展性,能够真正用在量产项目上。”剧学铭表示,这正是亮道智能的出发点。 
亮道智能2017年开始在国内启动基于激光雷达的数据积累,目前已经建立了数据采集和处理的1.0版本。 
 ★开放道路感知数据真值建立和自动化标注 
在环境感知测试验证阶段,需要基于大量标注后的真实场景数据,为被测传感器(例如雷达、摄像头、激光雷达等)提供客观真值(Ground Truth)的参考。随着L3以上自动驾驶测试所需的数据量和数据复杂程度的增加,人工标注已经无法满足高效和准确标注的需要。 
亮到智能提供的Ground Truth Generator(GTG)工具软件,对车载激光雷达产生的数据进行高精度处理,对各种目标物进行标定、分类和参数计算,包含速度、距离、位置和移动轨迹,可以在测试环境中自动化生成目标物体客观真值,实现自动化标注提升几个数量级的标注效率。 
 ★自动驾驶场景库建立和测试验证工具链开发 
在真实道路验证测试环境感知系统时,除了尽可能地涵盖各类驾驶行为和场景,还需要提取不同场景和驾驶行为下,环境感知的测试表现。如何从PB级别的数据量中找到有用数据,需要拥有大数据分析能力和快速搭建工具链的能力。自动驾驶的算法迭代很快,每迭代一次就要做整个测试。如何在短时间内处理PB级别的数据量,要求测试验证工具链高度自动化、高度集成化。
亮道智能主要提供基于真实路测的自动驾驶环境感知测试验证,已经在中国和德国设立了大数据中心,根据不同维度(如场景、道路情况、天气情况、驾驶行为)进行数据验证、分类与入库,可根据客户需求出具不同城市与地区的驾驶行为统计分析报告。
亮道智能正在以数据为基础,逐步形成三大开发能力:服务于测试验证的算法开发能力;提供完整的环境感知测试验证解决方案;通过大数据分析能力保证测试验证自动、高效完成。
亮道智能河北固安工程中心
11月8日,亮道智能在河北固安的工程中心正式投入使用,在此将搭建传感器、传感器融合系统、自动驾驶测试验证服务开发相关的基础设施,以及提供应用阶段线控系统安装测试服务。
一个成功的案例
对于亮道智能L3&L4自动驾驶环境感知测试验证将依据怎样的标准、以及自身所依据的标准是否能够成为业界所认可的标准的问题,剧学铭表示,成熟的技术和市场需求是标准的基础,亮道智能通过与全球领先的L3&L4自动驾驶感知模块的核心供应商Ibeo深度合作,为其提供下一代激光雷达开发的整体测试验证,这是一个典型的案例。剧学铭特别强调了亮道智能有一整套符合量产验证定义规范的测试验证流程。
 
Ibeo曾是传感器企业SICK旗下子公司,2009年起独立经营,专注自动驾驶激光雷达系统的开发。2016年采埃孚收购Ibeo 40%股份,并与Ibeo成立子公司。2017年Ibeo与法雷奥联合研发的全球首款量产车规级激光雷达SCALA上市,并率先在奥迪A8 L3自动驾驶系统搭载应用。据法雷奥集团中国区CTO顾剑民博士介绍,一款符合严苛的车规级要求的激光扫描仪需具备下述特点:在感知性能、体积尺寸和成本之间找到正确的折衷方案;宽水平视场角,高角度分辨率和远探测距离;能够“无形地”将传感器集成到车身设计中;在温度和机械振动/冲击下保持所需的高机械精度。另外,需要保证批量产品性能、质量、可靠性的一致性。
 
Ibeo作为亮道智能深度合作伙伴,其在激光雷达方面深厚的技术积累能够为亮道智能提供技术支持。亮道智能团队本身具有德国知名主机厂、Tier1供应商或知名研发机构前沿自动驾驶项目经验。CEO剧学铭博士曾就职于德国宝马汽车研究院,负责高级自动驾驶项目环境感知开发;CTO雷绳光博士毕业于柏林工业大学人工智能和人机工程方向,是激光雷达、计算机视觉、传感器融合算法和量产功能开发方面的顶级专家。
 
自动驾驶、尤其是L3&L4自动驾驶的测试验证,是全球业界普遍关注和探索的领域,剧学铭表示,自动驾驶测试验证是新兴领域,亮道智能还处于从0到1的发展阶段。亮道智能将不断加强技术力量的投入,计划2019年将团队扩充到200人,2021年扩充到400人,以满足量产自动驾驶感知系统测试验证的项目要求。