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華為自動駕駛云服務有什么關鍵特性?

傳感器技術 ? 來源:EDN電子技術設計 ? 作者:EDN電子技術設計 ? 2021-04-25 15:22 ? 次閱讀

“華為八爪魚”指的是華為自動駕駛云服務HUAWEI Octopus,它是基于自動駕駛最核心的硬件:數據、高精地圖、算法,構建一套數據驅動閉環的開放平臺,旨在通過車云協同的能力封裝、標注能力、升級的虛擬仿真和安全合規的一站式云服務,協助車企零基礎構建自動駕駛開發能力,降低開發門檻。它與智能駕駛計算平臺MDC、智能駕駛OS一起,發揮華為云+AI優勢,共同組成車云協同的MDC智能駕駛平臺,開放合作,促進智能駕駛快速發展。

華為自動駕駛云服務為何取名“華為八爪魚”?我們知道,八爪魚被譽為海洋里的靈長類動物,它有一個聰明的大腦,學習能力強,進化程度高。這與今天自動駕駛開發落地所需要的核心能力非常相似:自動駕駛感知,需要持續學習,方能四通八達、無處不在。

相較OTT云服務及傳統工具,華為利用自身在云計算、車聯網、人工智能等ICT技術的多年積累,通過構建一個統一的、面向自動駕駛全生命周期的全棧云平臺。

“華為八爪魚“三大服務

“八爪魚”是一個按需獲取的全棧云平臺,服務覆蓋自動駕駛數據、模型、訓練、仿真、標注等全生命周期業務,向車企及開發者,提供了包括數據服務、訓練服務、仿真服務在內的3大服務。

數據服務:處理車載硬件平臺上輸出的傳感器數據,回放雷達、攝像頭等不同格式的數據;支持PB級海量存儲、交互式大數據查詢和海量數據治理。

訓練服務:管理和訓練自動駕駛模型,不斷在新的數據集和測試集上提升模型的準確度,持續提升自動駕駛安全系數。平臺提供軟硬件加速,能大幅縮短訓練時間,提升訓練效率。

仿真服務:提供仿真、場景庫管理、場景片段、評測系統等應用工具,確保自動駕駛模型合規、安全、可度量、質量達標,快速集成到版本中。

”華為八爪魚“的六大關鍵特性:

1、業界領先的自動標注能力

“華為八爪魚” 自動駕駛開放平臺團隊和華為諾亞實驗室打造聯合團隊,持續攻關,感知算法精度已經達到業界領先水平,解決了復雜場景或遠端目標的漏檢、錯檢等業界難題,并在多個自動駕駛國際公開數據集測試挑戰中獲得領先的名次。

以3D點云目標檢測為例,華為融合了激光雷達和攝像機等不同傳感器提取的多種信息,同時采用對多視角、多時序數據融合的方式提取目標特征,通過多層卷積網絡迭代,融合不同特征,最終實現了對3D點云目標的精準識別和檢測。再結合云端強大算力,可以將這種超大模型的訓練效率提升10倍以上,進而提高車端感知模型的迭代速度。

2、云和MDC協同的難例場景智能篩選

通過云和車載計算平臺MDC協同,可以實現難例場景的智能選,解決智能化分析檢測算法的性能瓶頸,有針對性的收集車端和云端數據,發掘數據中的難例(Corner case), 極大的緩解長尾問題(Long tail problem)。

開發者向云端上傳期望搜集的難例圖片,云端會把難例搜集規則下發給車輛,車輛則會檢測攝像機捕捉到的實時數據流,找到類似的難例場景,截取相應圖片并回傳到云端,形成特定場景的難例數據集。這種方式可以減少90%的上云數據,并節省70%的數據集構建時間。

3、一站式自動駕駛DevOps服務

“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺提供了云端一站式仿真評測工具鏈,實現自動駕駛領域的DevOps,從代碼倉庫接入、版本管理,到仿真、評測,實現了完整的自動化閉環。

通過大規模并發仿真,達到規控算法迭代速度的量級提升,可實現虛擬仿真測試里程日行千萬公里。這種高效的模式,將規控算法評測周期從原來的天級縮短到了小時級,整個算法的迭代周期也從周級縮短到了天級。

4、與高精地圖結合,實現真實場景數字孿生和虛實混合仿真

規控算法開發迭代過程中最耗時的是測試驗證。一方面,自動駕駛車輛需要天文數字級的里程測試來驗證,而另一方面,測試場景的構建又成為了這一環節最大的難點。

虛擬仿真是提高自動駕駛驗證效率的有效手段,但它對場景庫的多樣性及虛擬仿真的真實感要求非常高。“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺可以將采集的典型路段轉換成仿真場景,并與高精地圖相結合,實現真實場景數字孿生。這種方式可以實現95%以上的場景還原能力,能有效幫助開發者快速模擬周邊車輛,實現分鐘級的場景構建,并有效驗證復雜的城市交通場景,支撐SIL(軟件在環)驗證。

“華為八爪魚”的虛實混合仿真,通過結合真實車輛和虛擬場景,實現了線上線下協同,通過在云端構建測試場景,再將仿真測試場景加載到車端運行,從而在空曠的道路或場地模擬出各種需要的虛擬場景、危險場景,比如跟車、行人橫穿、非機動車CUT-IN、避讓靜態障礙物等各種場景,以測試驗證自動駕駛算法、實車的車輛動力學性能,以及駕乘體驗。

極大地加速了VIL測試的效率與質量。

5、預置海量數據集和場景庫

“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺可提供50多類、120多萬張、超過2000多萬對象的標注數據集。并且這些數據還會月度迭代,逐步增長。結合高效的標注工具,以及智能預標注算法,可以幫助自動駕駛開發者構建完整的數據采集、處理、自動化標注、難例挖掘、生成增量數據集等感知算法快速迭代能力。

此外,“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺構建了20多萬仿真場景庫,支持場景庫泛化能力,并且可以通過真實場景數字孿生和虛實混合仿真幫助自動駕駛開發者快速構建高還原度的仿真場景,大幅提升了仿真測試的效率。

6、云管端芯協同,車云無縫對接

HUAWEI Octopus天然支持無縫對接MDC(移動數據中心)等車端硬件平臺和ADAS系統,實現車云協同。

據稱,華為未來還將把高精地圖、5G及V2X技術、更多的AI算法、仿真場景等能力集成到“華為八爪魚”中去,攜手更多的車企和開發者,加速智能駕駛快速商用,共同邁向智能網聯汽車新時代。

原文標題:詳解華為“八爪魚”的六大關鍵特性

文章出處:【微信公眾號:傳感器技術】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

責任編輯:haq

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