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[導讀] 自動駕駛汽車開發(fā)現在遇到的最大問題是什么?不同的領域都能給出自己不同的看法。 作為一種新興事物,自動駕駛汽車相對于傳統(tǒng)汽車而言,不僅涉及到很多最新的技術,甚至于在軟件開發(fā)上,比無人機或者

自動駕駛汽車開發(fā)現在遇到的最大問題是什么?不同的領域都能給出自己不同的看法。

作為一種新興事物,自動駕駛汽車相對于傳統(tǒng)汽車而言,不僅涉及到很多最新的技術,甚至于在軟件開發(fā)上,比無人機或者是航空航天飛機等應用還要有過之而無不及,其所需要處理的問題也更加復雜。

而作為自動駕駛汽車設計的第一步,模擬仿真對于簡化設計流程,縮短設計時間,檢驗設計結果都起到了至關重要的作用。

但是,與其他自動駕駛汽車開發(fā)過程一樣,模擬仿真在開發(fā)測試的過程中也面臨著諸多問題,譬如自動駕駛汽車如何設計才能最好的保證其可靠性這類問題,都能夠在仿真階段得到一定的解決。

而加速這一類問題的解決,則是MathWorks在今年的MathWorks中國汽車年會上所著重強調的一個問題。

Embedded Coder產品系列開發(fā)總監(jiān)林曉滄

汽車開發(fā)中的兩次數字化變革

自動駕駛汽車開發(fā)從一定程度上來看是傳統(tǒng)汽車開發(fā)數字化進程中的一個過程,其是數字化的必經之路,也是必然結果。

而在MathWorks Embedded Coder產品系列開發(fā)總監(jiān)林曉滄看來,這一結果并不是一蹴而就的,從開發(fā)的角度來看,至少存在著兩個步驟。

第一步,也是最初的數字化變革,是指嵌入式軟件無處不在的滲入到傳統(tǒng)汽車開發(fā)當中。還記得曾經的老式汽車,既沒有安全氣囊,也沒有ABS,更沒有音樂,有的只是汽車最原始的功能,駕駛,其開發(fā)過程也相對簡單。

而隨著越來越多功能的加入,嵌入式軟件的應用勢在必行,汽車開發(fā)在駕駛的基礎之上,開始考慮燃油的經濟性和排放,電氣化和車輛安全,舒適性和便利性等種種問題。

如此多的問題亟待解決,自然不能夠等到樣車生產再去發(fā)現問題,解決問題。從模型設計著手,才能夠更快的設計出與時俱進的汽車。

“這時候,汽車的模型設計一般經歷了建模和仿真,測試和驗證,代碼生成這三個循環(huán)往復的步驟。”

第二次數字化變革則是隨著自動駕駛汽車的出現,人工智能變得無處不在。

林曉滄強調:“數據驅動算法、機器學習和深度學習以及自主系統(tǒng)這些深入到了自動駕駛汽車的定位、規(guī)劃、控制和感知等系統(tǒng)模塊中去,也使得自動駕駛汽車所需要的模擬仿真工具更加復雜。”

工具復雜性增加帶來的一個問題就是,上手的難度呈幾何倍數增長。由于自動駕駛涉及的領域和技術五花八門,分門別類。就要求開發(fā)者所了解的知識必須包羅萬象,甚至達到了無所不知的地步。對于開發(fā)者來說,要求可以說是聳人聽聞。

但是,畢竟術業(yè)有專攻,開發(fā)者只是精通某一領域,他們不一定是專門的程序員,不一定擁有非常豐富的其他領域的知識和背景,只是因為產品的需要,就不得不借助計算機程序來處理一些從未深入了解的任務,如何更好、更快的解決這些問題呢?林曉滄認為,這時候,開發(fā)者最需要的就是模塊化,高度集成的,能夠補足開發(fā)者短板的工具。

什么工具能夠補足開發(fā)者短板?

可以說,基于模型的設計已經被廣泛的應用到各行各業(yè)的開發(fā)過程中,不僅僅是在自動駕駛汽車開發(fā)中。

這一設計的好處在于,對于開發(fā)者而言,能夠快速的應用其他領域的知識,而不需要過于深度的知識,無形中加快了設計的速度,簡化了設計的流程。因此,在越來越多的開發(fā)過程中,基于模型的設計在系統(tǒng)高度自主化的今天,扮演著關鍵的角色。

林曉滄表示,MathWorks希望借助推出新的工具,為開發(fā)者提供一系列的設計和驗證工具,從而實現快速地開發(fā)人工智能算法,簡化自動駕駛汽車算法的驗證工作。

為此,在2017年,MathWorks推出了自動駕駛系統(tǒng)工具箱(ADST),希望借此為從事自動駕駛以及主動安全系統(tǒng)設計的工程師提供一系列加速自動駕駛系統(tǒng)及主動安全系統(tǒng)開發(fā)的工具。

據了解,這一工具主要包括三個方面:

第一,測試與驗證工具,包括真實值標簽與場景生成;

第二,算法開發(fā)工具,包括傳感器融合與目標跟蹤,和視覺系統(tǒng)設計工具;

第三,可視化工具,包括鳥瞰圖工具,以及雷達點云工具。

眾所周知,自動駕駛汽車將環(huán)境概念拓展得更加寬泛,包括天氣、交通、道路條件等。

ADAS、智能汽車包括非常多的環(huán)境傳感,包括攝像及各種不同功能的雷達,如超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達。這些都對建模仿真技術提出了很大的挑戰(zhàn)。

MathWorks為上述功能應用提供了完整的建模工具和方法。場景工況、傳感器融合、控制算法、執(zhí)行器,這四個部分是完整的智能駕駛仿真架構,這一工具都能夠一一針對解決。

據了解,在核心算法開發(fā)軟件工具領域,MathWorks幾乎占據全球市場的壟斷地位。

Mobileye、德爾福等均采用其軟件工具進行攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等模塊的開發(fā)。而且?guī)缀跛姓噺S執(zhí)行、控制模塊開發(fā)也采用其產品。

此外,林曉滄還強調,在基于模型設計開發(fā)的各個階段,MathWorks有不同的工具箱支持快速、高效、高質量地完成相應的開發(fā)工作,并且有專業(yè)的培訓團隊提供標準化及定制化的培訓課程。

“對于開發(fā)者而言,如何更快更好的進行設計才是重中之重,這其中,一款合適的工具起到了非常重要的作用,對于自動駕駛汽車開發(fā)也是如此。”林曉滄最后表示,“作為新興事物,自動駕駛汽車會在開發(fā)中遇到此前不曾遇到的問題,我們非常愿意與更多的廠商進行合作,逐步解決自動駕駛系統(tǒng)中的問題。做出真正能夠加速設計,甚至是補足開發(fā)者短板的工具!”

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