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オリジナル阿波6月アポロ開発者コミュニティ2019年1月7日
みんなアポロBaiduのオープンプラットフォームのための最後の週には、阿波6月の特定の基本的な状況。この問題は、阿波王はアポロハードウェア開発プラットフォームについて紹介します。
第五上級コースに入ったADOは、開発者に歓迎します。
ユーバー事故分析
事故は**テンペ、アリゾナ、進行中の無人テストユーバーの車が歩行者をヒットし、2018年3月18日夕方に発生しました。**歩行者が宣言し、その後、病院に運ばれたが死亡しました。
歩行者を打ったときに予備調査結果によると、ユーバー車両は、これは公共の道路の場合には、死への歩行者を襲った自律走行車の歴史の中で最初のケースで、自動操縦です。このイベントは、無人では、セキュリティに関するアラームを鳴らし。
2018年6月22日USハイウェイ委員会は、事故報告書を発行しました。
事故の前に1秒、ブレーキ緊急事態がAEBオリジナルの車を開始されたが、車は、制動されていません。6秒センサーの前に、システムの事故は、歩行者がいることが判明している、ときボルボcx90ユーバーが変更されているためブレーキを介して送信制御コマンドに続いてコンピュータによって修飾切り捨て元の車両ブレーキシステム。
- システムは、全閉状態（主な原因）ではありません。
- 携帯電話を再生するには、ドライバの弓は、システムは、後に警告せずに歩行者を検出します。
- オートパイロットおよび関連インフラ、4秒事故の前に不十分な照明、写真からの道路リードなし歩行者。
ユーバー他の交通問題は、このような直接のロールオーバーのように、このような車両カットこすると、以前に発生しています。
その理由は、すなわち、車両センサ（ベロダイン64本のライン）のユーバー後インストールが鋭いターンを行うときにロールに容易、シフト上のセンサ焦点をインストールした後、中心点比較的重く、より高いSUV。
自動運転の最初の日 - 安全性
ビューを開発プロセス斜視オートパイロットから、次の4つのステップに分けることができます。
- リングでのソフトウェア
ループシミュレーションにおけるソフトウェアは、レースゲームのように、シミュレーションとモデリングソフトウェアに基づいています。そのシステムは、あなたの目標を達成できるかどうかのテスト、開発者はコード開発をオートパイロットも、このような光、天候やその他の自然環境など、実際の道路環境のソフトウェアシミュレーションで完了し、シミュレーションシステムで実行されます。 - HIL
HILは、必要なハードウェアプラットフォームに基づいています。ソフトウェアシミュレーションの最初のステップの後、全てのセンサ、演算ユニット一緒に、テスト環境におけるハードウェアのシミュレーション結果。 - リング車両の
車両に基づいて行う車両は、リングです。第三ステップの実装を完了するために、テストハードウェア環境の後に第二の工程において、閉鎖環境開発機能テスト開発者に、トラフィックフローが環境に干渉しない閉じました。 - リング内のドライバ
リング内のドライバは、実際の道路に基づいています。成功したドライバーでリングに第三のステップをテストした後、リングでドライバが人間を研究することである-車-道路- 4間のトラフィックの相互作用、それだけではなく、テストプログラムコードの自動操縦ですが、また専門的な取得します判定ドライバー。
以上の4つのステップは、適切なセキュリティの自動操縦を確保するために、上記のプロセスR＆Dによれば、プロセス全体の研究開発を駆動する自動化されています。
自律走行車のハードウェアシステム
：オートパイロットは3つの系統に分け知覚、意思決定および制御、各システムは、対応するハードウェア・システムを有しています。
知覚システムは、モータースポーツ、環境意識と三つの部分を監視し、ドライバに分かれています。
- 車両運動を慣性航法、速度センサ、角度センサ、および全地球測位システムに分割されています。
- 環境認識は、レーザレーダ、超音波、カメラ、ミリ波レーダ、V2Xに分割されています。
- ドライバは、監視生体センシングカメラに分け。
決定演算システムは単位、T-BOX三つの部分と黒のボックスに分割されます。
単位の計算自動操縦では、意思決定の制御アルゴリズムを認識しています。現在、自動操縦装置、サーバやPCのX86構成を使用します。
T-BOXすなわちテレマティクスBOXは、その後、CANバスの下で、インターネット上に接続されたことを車のネットワーク通信ゲートウェイです。例えば、ドアスイッチ命令は、APP電話を送信し、ゲートウェイは制御用CANバスに送られるT-BOXの操作指示によるものです。
ブラックボックスは、無人のプロセスのすべての情報や状態を記録するために使用されます。
制御システム部は、車両制御や警報システムに分割されています。
車両制御はブレーキ、ステアリング、エンジンと変速機とに分割されます。警告システムは、音声、映像および振動に分割されています。
これらは、自動操縦システム全体のハードウェアアーキテクチャです。
自動運転車のセンサーは、クラスのプレゼンテーションを知覚します
カメラは、主に車線マーキング、交通標識、交通信号灯、車両や歩行者を検出するために使用されます。その利点は欠点は、天候の影響を受けた性能で、全体の検出情報と価格が安いということです。
主にカメラレンズ、レンズモジュール、フィルタ、CMOS / CCD、ISP、およびデータにより、これらの部分を転送します。単眼カメラと双眼鏡を分割します。
カメラの基本的な動作原理：レンズ及びフィルタを介してカメラの正面の後ろにCMOSセンサーに光の焦点を合わせます。
センサ露光光電気信号に信号し、次いでISPまたはYUVデータ形式を通じて標準RGB画像プロセッサに変換され、最終的には後端を処理するためのコンピュータに転送されます。
ライダーコア原理はTOF（飛行時間）、遭遇した障害物の、すなわち放出されたビームは、光がエコー源性であろうし、距離を算出し、受光はAPDに折り返し。
レーザ走査のその原理に係るレーダ同軸に回転すると、回転プリズム、MEMSを分割することができ、OPAは、アレイとフラッシュフェーズド。センシング、測量＆マッピングクラスのレーザレーダは、それを使用する必要がありますされていないだけ。
ミリ波レーダは、主に輸送車両を検出するために使用されます。主にミリ波レーダーのRFアンテナ、及びアルゴリズムからなるチップにより、基本的な原理は、電磁波のビームは、電磁波及びエコーが距離と速度を算出する吸気差が観察され発光します。
利点は、より正確で速い検出速度、天候からの干渉、白線認識を検出しないという欠点があります。
ナビゲーションは、 GNSSボードによって全ての可視GPS衛星を受信し、ワールド座標系にオブジェクト上の被写体の空間位置に到達する信号を算出します。
車両がトンネルを通って、建物や他の道路をブロックシェードの基が存在する場合、GPSは、生成されたブロックをシグナリングそう情報慣性航法を統合するために、この場合の必要性に、良好な決済及びリアルタイムのナビゲーションを提供しません。
慣性航法は、外部の影響から自由な完全閉鎖系であり、それは、車体位置、速度及び姿勢に直接与えることができます。
自律車両は、一般的に、位置センサ取付：
- レーザレーダは360°回転させて、それが屋根の上に搭載されています。
- ミリ波レーダ強い指向性、それは一般に、フロントとリアバンパーに装着されています。
- 道路上の干渉と、車体のピッチ姿勢を考慮すると、ナビゲーションシステムは、一般にホイールの2つの中心軸に設置されています。
- ボディは、カメラ360°マウントします。
自動運転車のセンサー
図は、センサーを使用するには、自動操縦をまとめました。
オートクルーズ、緊急ブレーキ、歩行者検出はL1、L2レベルの機能です。
欧州規格は、AEB機能付き2017で必須車両であり、アメリカの基準は、2020年、すべての車がドライバーアシスト、車線逸脱とAEB機能を持たせることです。
2018年、中国の基準はL1クラスは必須標準としてAEBを特徴とオートパイロットになる、これらの基準は、商用車、トラック・バス用必須です。
以下は、人工知能の研究開発上の多くの簡単なL1、L2の差が現在の生産プログラムやプログラムL3 + Baiduのです。
L1、誤検出のL2レベルセンサ恐れがセンサ駆動され、その後、ブレーキ駆動経験が悪い作る場合、例えば、誤検出が発生します。L1は、L2特定のアルゴリズムは、誤検出率を回避します。
より逃しセンサ懸念L3は、システムは、センサーセグメントが検出されない場合に表示される許可してはならない、システムのメインドライバです。
これは、従来の自動車の価格と自動操縦の哲学センサで2つの大きな違いのためのAI企業の数です。
現在L4の適応は、いくつかの都市の道路や高速道路をオートパイロット、高速道路の制限速度は毎時120キロ、路面摩擦係数に応じて様々な速度で計算制動距離です。加えて、システム全体の応答時間は、テーブルは、数式に従って計算されます。
現在応答時間が500ミリ秒の範囲内であろう自動操縦システムは、車両用ブレーキ液圧は、0.3〜0.5秒であることが必要である、とトラックの空気ブレーキは0.8秒を要します。
現在、自動車の販売で市場で、ほとんどはこの技術指標の下に車の性能の販売に説明されている非常に良いです。今、センサの要件については、150メートルで十分であるに測定することができます。
これは三角関数のアークタンジェント関数であるが、これはより多くの見逃しを回避するために、式2によって分割されます。
2本のラインレーザビーム間の角度は、それはいくつかが失わ生成する右のエッジを検出し、レーダオブジェクトを有する場合、2で割った各逃し角度に確保するために生成されません。
この事実0.4°解像度のもと、私たちは100メートル離れた人、車両やライダーを検出することができます。
0.1°この事実の決議に基づき、当社は、400メートル離れた人、車両やライダーを検出することができます。
しかし、識別される自動操縦システムを検出することができる、というわけではありませんこれだけライン画像や低解像度画像を、オートパイロットは識別されません。
現在、Baiduのアポロプラットフォーム、レーザラインと同じ車の中で、私たちのレーダー4-5にのみ分類の障害のために良いことができます。
今ベロダインレーザレーダとして64本のライン、被写体距離の彼の知覚に0.4℃の分解能は50mです。
今後の自動操縦センサトレンド：マルチセンサ融合から自動操縦センサー切っても切れない。、レーザレーダとカメラは、すべての光学センサ等であり、コアコンポーネントは、処理回路と非常に類似しています
将来的には、レーザレーダすることができ、カメラが行われる演算処理の後端部に移し、その後、一緒に直接出力RGB色情報に加えて曇り点XYZを融合、および遠位。
米国のスタートアップ企業がAeyeは、2次元の世界の真の色情報を反映して、だけでなく、各ピクセルの色情報だけでなく、スペースをクラウドオーバーレイを指す座標情報をできるだけでなくiRADARシステムを開発しました。
自動運転車のコンピューティングユニット
図は車のセルアーキテクチャを駆動し、自動的に計算されます。
自律車両の演算部部分、及びISO-26262標準ルール車両全体、電磁干渉や振動の設計要件を考慮する必要です。
すべてのCPU、GPU、FPGA、MCUとバスが単一障害点を防ぐために冗長性を行う必要があります。
現在、ユニットはアーキテクチャの計算集中している、IPCそれらにすべての作業についてです。
このアーキテクチャの欠点は、かさばる、高い電力消費、将来の生産に適した量である利点が便利高速反復コード、更新、拡張を容易にするように設計されたIPCハードウェアのスロットです。
なぜなら集中の欠点のため、将来の組み込みソリューションを検討します。データ融合を完了するために第一の融合センサボックスにセンサーの生データは、データは、プロセスのコンピューティングプラットフォーム後端に融合されます。
センサボックスの効果：現在提示生センサデータは、同期タイムスタンプの必要性、決意を融合ターゲットに完了したか否かを決定する方法であり、タイムスタンプ、この座標系を検出する各センサに対して同じであることを保証するために、時間スタンプ同期はセンサーボックス内で行われています。
このオリジナルのスキームは解体から関数を計算集中型の、システム全体の消費電力を低減することが可能であるが、十分でない大量生産の多くのため。
ここではチップの設計プロセスです。
オートパイロットアルゴリズムセンシングアルゴリズムは、専用のチップを使用して硬化させることができた後、私たちは、開発しました。
ASICチップは特定のカスタムチップの特定のニーズに基づいており、その利点は、正常およびFPGA GPU、低消費電力、安定した性能と生産よりも小さいです。
半導体業界は現在、非常に成熟しています。TSMCのような単純次いでダウン硬化ようなアルゴリズムとして、チップのフロントエンド設計を行い、その後、適切なIPコア、及び最終的EDA（電子設計自動化）を選択し、チップ設計の完全な回路図をバックエンドに引き渡さ自動操縦アルゴリズム企業、生産フローシート用チップメーカーの一種。
チップ設計プロセスは、チップ設計、チップ製造、チップパッケージの三個の不可欠な部分に分割されています。今、半導体業界全体では、極端紫外線（EUV）の深紫外（DOV）から開発しています。
7ナノメートルの半導体は、パフォーマンスに大きな取引を改善するための新技術の時代を迎えています。比較16ナノメートル、7つのnmのプロセスは、40％、60％の省エネによって性能を向上させることができます。
オートパイロットワイヤシステム
オートパイロットリモートコントロールシステム（ワイヤによる制御）がなく、操作を物理的に完了するよりも、完了するためにいくつかの簡単なコマンドで車の制御を指します。
人の手と足、コマンドライン制御システムの実装の上端に対応するワイヤ部分。：3つの部分に分かれ減速制御、ステアリング制御と速度制御。
油圧システムと完全真空ブースタポンプによって支援これらの従来の車の制御、自律型車両は、電子油圧ブレーキシステム（EHB）として行わ成分であると電線ニーズを制御します。
図は、ソリューションをブレーキ大陸です。その集積油圧MK C1とブレーキモジュールは、コンパクトかつ軽量設計がユニット制動節約と、制動信号も短いブレーキからの電気信号により放出されます。
ESC（エレクトロニック・スタビリティ・システム）を使用してMK100が互いにバックアップおよびMK C1とすることができます。システムは、MK100によってMK C1を引き継ぐために失敗した場合。
概略図から、全ての電力供給が行われ、ブレーキラインとラインは、二重大陸図バックアップである大幅にセキュリティを向上させるが、このシステムは、乗用車用のみに適しています。トラック、バス及び他の商用車のようなエアブレーキシステムによって制動されます。
現在のところ、多くの自動運転車は、EPS（電動パワーステアリングシステム）を使用します。電気制御を用いずに、直接、ステアリングコラムとラック組合せ以下EPS、 。
インフィニティQ50ステアリングシステム、切り捨てクラッチによってステアリングコラム、車両の開始は、ECU（電子制御要素）によって全自動操縦命令は、二つの転舵モータの下端に制御コマンドを送信クラッチレリーズステアリング制御。
制御スロットルワイヤが自動的に車両の加速度を駆動させ、ブレーキペダルに減速ブレーキの色合いを検出する位置センサ、EMS（エンジンブレーキシステム）に指示を送信するセンサ、吸気バルブより、即ち、加速度速いです。
ワイヤ全体の観点から、モータトルク制御を駆動することにより加速度を完全に制御する自律走行車の現在最も新しいエネルギー車で、新エネルギー自動車は、3つの段階に分け：
- いくつかのステアリングコラム、モータの操舵インストール後切り捨て元の車のステアリングホイールペダルを変更することの0対は、ステアリングモータを制御することにより、欠点は、元の車を確認するためにテストされていない、セキュリティ上のリスクが存在します。
- 0元CANバスプロトコル亀裂に基づいて自動車の運転支援、車両の操舵と元バスコマンドにより車両の制動制御。
- 2.0アカウントに冗長性およびバックアップのニーズを取ること差と、カスタマイズのためのステアリング・バイ・ワイヤオートパイロットの需要に完全に基づいて開発されたシステムシャーシの先頭から0。
2018年7月4日、正式にリリースアポロハードウェア開発プラットフォーム、アポロセンサーユニットをリリースまた、15ハードウェア・ベンダーの選択を追加します。
下層の抽象化層（アップグレードの元のハードウェアリファレンスデザインハードウェア開発プラットフォーム）を添加した後、ハードウェア開発プラットフォームは、はるかに濃縮されます。
開発者は、Baiduは、ハードウェア・リファレンス・デザインを提供し、今のいずれかを購入または供給サイクルが非常に長い、提案してきました。
これらの要求に基づいて、我々はハードウェアの選択を豊かにしてきた、私たちのテストと実績のある、産業用機械制御ユニットを介してセンサーは購入する開発者を容易にするため、公開します。
現在利用可能なリファレンス・デザイン・百度では、我々はアポロアポロハードウェアプラットフォームの認証および開発プラットフォームの認定に分割されます。
アポロプラットフォーム認定は、出版物は、現在、認定センサーを使用してBaiduの後に出てきたことを意味します。このようなアポロプラットフォーム認証製品に属するLIDARベロダイン64線として、我々は、使用されているセンサーに基づいたデータセットを提供します。
アポロハードウェア開発プラットフォームの認定は、そのような余分な作業訓練データ取得モジュールマークとモデルの認識として、コードレベルの検証アポロ中ですが、また、完全に自分自身を開発する必要があります。
フォローアポロは、チップやセンサーのサポートおよび選択を提供し続けるために生態系を豊かにしていきます。
センサ融合ユニットにセンサ部（センサボックス）すべてのセンサ情報、アラインメント全体タイムスタンプ、IPC後端を計算する処理ユニットの前に処理すべきデータの送信を完了する。
これは、開発したセンサを使用してBaiduのためによるとされ、必ずしもすべての開発者には適用されません。アポロはAXU後続の拡張装置を起動する、装置はより柔軟になり、PCIスロットが付いています。
アポロ抽象化レイヤにおいて、そのようなカーネルドライバ、USPライブラリ（ユーザ空間ライブラリ）などのハードウェアインターフェイス、。
USPライブラリ（ユーザ空間ライブラリー）は、主にCANバスプロトコルで使用されています。異なるバス・プロトコルである各デポ/モデル/缶バッチので、USPライブラリで書かれた制御指示情報を操作します。
アポロ開発プラットフォーム、および短絡を防止するために、システムハードウェアカーネルクラッシュの単一ハードウェア開発の中間層に起因するHALハードウェア抽象化層、。異なるハードウェアメーカーは、アポロのプラットフォーム上で公開されているすべてのソースコード、またはコンパイルされたコードを開くように選択することができます。
仕事の核へアポロ完了コードはGitHubのに掲載された後、開発者は、別のドライブを開発するために、異なるハードウェアの選択のためには必要ありません。
最後に、VSIは、オートパイロット産業チェーンのレイアウトをリリースしています。
オートパイロット新エネルギー自動車産業、IT、運輸、通信、半導体人工知能、モバイルインターネット、10万人以上の大規模な工業億のポリエチレン重合業界。
自律走行車は、材料の流れ、エネルギーの流れ、ポリマーの情報の流れ、ソフトウェアとハードウェア業界の自動操縦業界が正常に着陸することを確実にするために、深い統合と協力が必要です。
﹏﹏﹏﹏ 終わり ﹏﹏﹏﹏
