受全球疫情影响,各国纷纷采取道路管制、在家办公等措施,无人驾驶线下测试困难重重,该如何突围?
近日,AI数据服务平台提供商格物钛(英文名:Graviti)与上海淞泓智能汽车科技有限公司达成战略合作,双方联合搭建无人驾驶线上测试系统及模型评估系统,让AI训练AI,守护无人驾驶安全,进一步探索属于中国的智能出行发展之路。
一、强强联合,打造首个无人驾驶线上测评系统
上海淞泓智能汽车科技有限公司作为上海市经信委、交通委和公安局联合组成的智能网联汽车道路测试推进工作小组授权的唯一第三方机构,成立于2017年,是国内首个国家级智能网联汽车试点示范区的运营管理单位,也是上海市经信委批准挂牌的上海市智能网联汽车领域唯一一家制造业创新中心的承担实体。
作为中国第一个无人驾驶运营测试场地和提供测试服务的服务商,淞泓智能在高级别的无人驾驶场地测试中积累了大量的经验,并深刻地认识到场地测试的局限性。“目前在开放道路测试中,企业的测试需求与开放力度不匹配是路测中存在的最大问题。企业希望开放的路越多越好,政府则希望安全可控。”淞泓智能负责人李霖博士表示。
为更高效地保证自动驾驶过程中行人及其他车辆的安全,淞泓智能提出了在线测试的必要性——如人类驾驶员,要通过机考、场地考试和真实场景测试才能拿到驾照;无人驾驶系统也应当接受更多挑战性场景测试。由于无人驾驶系统相较人类驾驶员,有着更高的安全需求,因此需要用真实世界中相对罕见的场景来做测试。而封闭和开放的道路测试所产生的相应数据,也会同步反馈到驾驶场景库,从而不断丰富完善场景体系。
在场景的设计和提取等方面,淞泓智能在线下场景测试中积累了大量的经验,通过开展“昆仑计划”,在智能驾驶全息场景库方面积累了大量数据,同时与无人驾驶公司的广泛合作,更使淞泓智能对无人驾驶系统的认知不断深化。那么,如何将这些经验与认知转化成线上测试系统和用例,用科技使无人驾驶更安全?淞泓智能与Graviti强强联手,基于Graviti数据管理平台和模型评估系统,联合搭建了无人驾驶线上测评系统。
(无人驾驶线上测评系统的架构图)
AI数据服务平台提供商Graviti专注于AI数据平台的搭建及相应服务,尤其在无人驾驶领域具备丰富的技术沉淀。其中,Graviti在数据管理、准备、真值提取以及模型评估方面的经验,与淞泓智能优势互补,使无人驾驶车辆线上测评系统的联合开发工作更加高效:
1、数据管理
在设计之初,Graviti数据管理平台就是为管理大规模非结构化数据而打造的,除了对图片和视频数据的管理外,更能管理来自于不同传感器的数据。而在自动驾驶场景还原中,所依赖的深度信息,正是来自不同传感器的信息,如激光雷达数据及毫米波雷达数据。
2、数据上传
Graviti数据管理平台不仅仅支持web端的数据上传,也支持通过API上传,以便于利用分布式系统的特点,并行上传数据,不仅能最大化使用带宽,更利用了存储节点的计算资源。同时,Graviti数据管理平台也支持合作伙伴通过API获取数据,加快数据分发至合作伙伴,提高协同合作效率。在自动驾驶场景下,淞泓智能产生的众多传感器数据,属于无法通过web上传的TB-PB级别,也可轻松通过API上传至Graviti数据管理平台。
3、用户体验
Graviti数据管理平台可提供在线的可视化功能,也可提供基于语义的检索功能,能够帮助淞泓智能直观查看相关数据。在存储原始数据之外,Graviti数据管理平台还可以存储标注结果,并将标注结果与原始数据一起显示,便于使用者对数据进行快速的可视化管理。
4、数据加工
在数据加工(Transformation)方面,Graviti数据管理平台也支持将数据推送到我们的离线计算系统中。此系统基于Kubernetes设计,可对数据进行大规模离线计算,完成数据的预处理和后处理,便于对数据进行进一步加工(Transformation)。
5、数据安全
将所有与数据交互的应用部署在了沙箱里,而沙箱中集成了Graviti自主研发的三层安全技术,分别在网络层、数据层与软件层做隔离与数据加密,保证了数据在安全环境下被使用,免遭泄露,同时也保证了被测试方的知识产权(IP)安全,没有模型或者算法泄露之虞。
二、科学评估,守护无人驾驶安全
考虑到被测试方系统的多样性,以及对于计算需求的弹性,Graviti基于容器技术构建了模型管理平台和离线计算系统,可实现大量的计算资源并发调度,加速测试进度并支持百万级测试用例。在此基础上,淞泓智能与Graviti针对无人驾驶线上测试的应用,联合开发了模型评估系统。
(评估系统的运作模式)
该模型评估系统由三个主要部分组成:评估的设计和生成,模型的上传和参与评估,评估的结果和报告。其中,由淞泓智能作为政府指定监管机构来设计评估,并以淞泓智能采集的真实道路数据提取出的场景来作为评估场景。被测试企业将通过登录平台,上传自己的无人驾驶系统到模型管理平台,并且参加指定的评估测试。测试结果会反馈给淞泓智能存档,同时也会反馈给企业参考。该系统在无人驾驶模型评估应用中展现多方面优势:
借助于Graviti的离线计算系统,在数据中心计算资源充足的情况下,系统可以在同一时间进行大量平行的测试任务,不仅能为参与测试的企业提供更好的用户体验,更能在数十万级到数百万级的测试场景下,极大提升测试效率。
得益于Graviti的模型管理平台和容器技术,将有效管理参与测试用户的模型,及其不同版本,在保证参与测试用户知识产权安全的同时,也能够在测试时进行充分隔离。
同时,系统也将提供一个相对自由的选择权给用户:用户们可以自由打包自己的软件环境,可选自己依赖、可最大化的模拟客户的车载系统。
三、合作创新,推动智能出行高速发展
随着技术的不断发展和成熟,5G物联网将真正实现人、车、路的融合,智能汽车相关产业即将迎来新一轮的爆发。作为具备丰富自动驾驶产业服务经验的AI数据服务商,Graviti将持续强化技术架构,与淞泓智能等企业建立全方位合作服务网络,在AI这个新兴领域进一步扩大品牌影响力,助力汽车产业技术变革与转型升级。
同时Graviti也与伯克利等世界知名高校合作,共同促进自动驾驶领域行为预测技术研究。由加州大学伯克利分校(UC Berkeley)机械系统控制实验室(MSC Lab)携手Graviti(格物钛)及世界领先的云服务商AWS(亚马逊云)举办的“基于INTERACTION数据集的自动驾驶模型预测挑战赛”正在火热进行中,欢迎参赛者尝试不同的挑战。
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