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特斯拉收購 DeepScale,前感知融合迎來大玩家-鄭州網站建設

夢之網科技?2019-10-08?文章動態?

Autopilot 正在成為特斯拉的重中之重。9 月 26 日,特斯拉 Version 10.0 正式推送。與此同時,特斯拉 Autopilot 部門成立以來的第一起收購重組正在進行。

進入 2019 年,自動駕駛在投融資領域不再熱絡。當「商業化」成為關鍵詞,包括 Waymo、通用 Cruise 在內的頭部自動駕駛公司紛紛主動調低預期,重新定義商業化時間表。

特斯拉收購 DeepScale,前感知融合迎來大玩家-鄭州網站建設

特斯拉成為其中的異類。一方面,在 4 月 23 日的自動駕駛投資者日上,特斯拉重申了自動駕駛功能 2019 年底上線的時間表;另一方面,在對技術能力要求極高的「智能召喚」功能研發遇阻后,Elon Musk 選擇直接解雇數十位 Autopilot 部門工程師,親自領導項目推進。

2019 年 10 月 1 日,外媒 CNBC 率先報道,特斯拉已經收購自動駕駛感知創業公司 DeepScale。在自動駕駛行業寒冬的當下,一起收購能掀起多大的風浪?

前感知融合 + 邊緣計算 = DeepScale

談到 DeepScale 的優勢,CEO Forrest Iandola 指向了感知前融合:「我們所做的是利用原始數據的前融合(Early Fusion),在做目標檢測前就進行融合。」事實上,利用原始數據(RAW Data)而不是目標數據(Object Data)做感知融合,這是 DeepScale 最具差異化的優勢。

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什么是前融合?什么是后融合?

所謂后融合,指的是不同的傳感器各司其職,超聲波傳感器、攝像頭、毫米波雷達分別通過不同的算法進行獨立的感知,完成識別后會生成獨立的信息和目標列表(Objectlist)。這些信息和目標列表經過校驗和比對,在生成最終目標列表的過程中,傳感器會通過算法過濾掉無效和無用信息,并將一些物體合并,完成整個感知過程。

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前融合使得所有傳感器都運行同一套算法,將來自超聲波、攝像頭和毫米波雷達的不同原始數據統一處理,相當于一套環繞全車 360 度的超級傳感器通過一套復雜精密的超級算法來完成整個感知過程。

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當然了,特斯拉沒有 LIDAR

那么相對后融合,前融合好在哪里呢?

首先,將所有傳感器的原始數據進行統一算法處理,前融合降低了整個感知架構的復雜度和系統延遲。這對于算力、功耗和實時性有著很高要求的行車場景有著重大意義。

其次,許多后融合感知中被過濾掉的無效和無用的信息,在前感知路線中通過與其他傳感器數據融合后進行綜合識別,可以創建出一個更全面、更完整的環境感知信息。

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Forrest 之前接受 EE Time 采訪舉了一個例子:如果陽光直射攝像頭、或者大雪導致雷達性能大幅下降,兩個傳感器的原始數據會得出截然不同甚至相互沖突的感知結果,這個時候就需要系統進行判斷。

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很多后融合場景獨立傳感器的「無效」信息放到多傳感器原始數據前融合識別場景下就變得「有效」起來,與其他傳感器數據一起「拼湊」識別出一個完整的物體,從而大大提高感知系統的魯棒性。

有多高呢?根據某自動駕駛公司的測試,在同等復雜的路況下,如果后融合車型出現極端場景(CornerCase)的概率達到 1%,前融合車型可以低至 0.01%,簡單地說,感知性能提升 2 個數量級。

大多數人對前融合的挑戰沒有明確的概念。首先,要做到前融合,意味著你需要自主研發所有的感知技術并拿到所有傳感器的原始數據,這一步已經將 99% 的車企擋在了門外。絕大多數車企會直接采購供應商的解決方案(例如著名的 Mobileye),而非從零開始自主研發。

其次,從技術角度來看,將不同分辨率的傳感器數據進行時間和空間同步是一個非常困難的挑戰。

比如,主傳感器的采樣速率可能只有 30 次/s,但另一種傳感器達到了 40 次/s。將兩種傳感器進行超高精度的時間和空間同步(自動駕駛需要做到 10 的負六次方的時間精度、百米外 0.015 度的空間精度,即 100 米外 3 cm 的誤差)需要做出大量的努力。根據 Forrest 此前的介紹,DeepScale 通過自主研發時間序列神經網絡 TSNN(Time Series Neural Network)配合 RNN 基本解決了這個問題。

文章關鍵詞
自動駕駛
特斯拉
傳感器
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deepscale
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