一種快速運(yùn)動(dòng)規(guī)劃芯片 讓無(wú)人車(chē)決策速度提升三個(gè)數(shù)量級(jí)
Realtime Robotics的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃芯片可幫助自動(dòng)駕駛汽車(chē)做出更好的決策。
無(wú)論是駭人聽(tīng)聞的 Uber 無(wú)人車(chē)撞死行人的事件,還是特斯拉自動(dòng)駕駛儀接連不斷的事故,我們?cè)诳偨Y(jié)每一項(xiàng)事故以及車(chē)輛被迫接管等情況發(fā)生的原因時(shí),一方面歸咎于無(wú)人車(chē)在不同條件下能否提供可靠的感知能力,而另一方面,運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法的計(jì)算速度也在影響著車(chē)輛是否能夠及時(shí)作出安全的路線(xiàn)規(guī)劃。
是否能夠提高運(yùn)動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)的速度?
自DARPA挑戰(zhàn)賽以來(lái),自動(dòng)駕駛的規(guī)劃算法大量涌現(xiàn),但目前還沒(méi)有一種算法能夠覆蓋所有的場(chǎng)景,在面對(duì)高速場(chǎng)景,低速場(chǎng)景,自動(dòng)泊車(chē)場(chǎng)景,復(fù)雜動(dòng)態(tài)的非結(jié)構(gòu)化道路場(chǎng)景,交通參與者密集場(chǎng)景等場(chǎng)景時(shí),大多數(shù)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)會(huì)根據(jù)其模型最可能的場(chǎng)景來(lái)規(guī)劃運(yùn)動(dòng),以確定周?chē)矬w的作用。
目前大多數(shù)自動(dòng)駕駛汽車(chē)能夠以3 Hz至10 Hz的速度運(yùn)行運(yùn)動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng),而美國(guó)杜克大學(xué) Realtime Robotics 系統(tǒng)以1,000 Hz運(yùn)行,并行通過(guò)大量可能軌跡的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò),這使得系統(tǒng)能夠在更短的時(shí)間內(nèi)考慮更多的潛在結(jié)果,從而做出最佳決策。
Realtime Robotics 定制運(yùn)動(dòng)規(guī)劃芯片
自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)的興起,讓一些芯片制造商專(zhuān)門(mén)為無(wú)人車(chē)定制芯片,更切合算法的芯片,能夠提高效率,優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)也能減少功耗。而美國(guó)杜克大學(xué)專(zhuān)門(mén)為運(yùn)動(dòng)規(guī)劃定制了處理器,提高了運(yùn)算的效率。他們最初在桌面手臂機(jī)器人上做實(shí)驗(yàn),基于FPGA開(kāi)發(fā)出了一種可快速進(jìn)行機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的定制處理器,使運(yùn)動(dòng)規(guī)劃流程的速度提升了三個(gè)數(shù)量級(jí),而使用的電量?jī)H為之前的二十分之一,F(xiàn)在,他們把這種芯片成功運(yùn)用在無(wú)人車(chē)上。
該解決方案只需要輸入來(lái)自攝像機(jī),雷達(dá),激光雷達(dá)和其他傳感器的感知數(shù)據(jù),包括有關(guān)場(chǎng)景的信息,靜態(tài)障礙以及其他代理的最可能的未來(lái)路徑。通過(guò)利用網(wǎng)格規(guī)劃器,在不到1ms的時(shí)間內(nèi)執(zhí)行障礙物檢測(cè)和最低成本路徑計(jì)算。對(duì)于每個(gè)不確定性障礙,系統(tǒng)都能對(duì)其在規(guī)劃間隔內(nèi)可能遵循的軌跡進(jìn)行有根據(jù)的猜測(cè)。FPGA可以在硬件中編碼數(shù)據(jù),硬件并行性的方式使得運(yùn)動(dòng)規(guī)劃步驟非?。
Realtime已經(jīng)在模擬環(huán)境中做了大量測(cè)試,視頻中列舉了在兩個(gè)場(chǎng)景下,該系統(tǒng)被證明安全性顯著提高:
① 騎自行車(chē)者(沒(méi)有通行權(quán))穿過(guò)一個(gè)十字路口
一個(gè)騎自行車(chē)的人在一輛車(chē)的遮擋下,違規(guī)通過(guò)十字路口。通過(guò)模擬不同車(chē)速,自行車(chē)速度和自行車(chē)穿越時(shí)間下,以目前自動(dòng)駕駛做決策的平均速度10Hz為例,會(huì)有 6.25%的幾率發(fā)生碰撞;而在 Realtime 系統(tǒng)1000Hz下碰撞不會(huì)發(fā)生。
②行人突然從停放的汽車(chē)后面出現(xiàn)
行人突然從停放的汽車(chē)后面出現(xiàn),從感知到做出決策的時(shí)間很短,通過(guò)不同車(chē)速和行人移動(dòng)速度的不同組合測(cè)試,發(fā)現(xiàn)按照一般決策系統(tǒng)處理的速度22%的幾率會(huì)擊中行人,而更快決策速度下,可以避免此事故。
毫無(wú)疑問(wèn),計(jì)算的速度越快當(dāng)然是越好的。在60公里/小時(shí)(約40英里/小時(shí))的速度下,10毫秒規(guī)劃和100毫秒規(guī)劃之間的差異大約是一米半,這很容易成功地避開(kāi)一個(gè)任性的行人。在更快的速度和更加受限的高速環(huán)境中,該定制芯片顯得更有用。
近日,這家成立三年的公司宣布推出了無(wú)碰撞方案組合RapidPlan和RapidSense解決方案,Realtime Robotics 通過(guò)讓機(jī)器人能夠識(shí)別和響應(yīng)不斷變化的環(huán)境來(lái)實(shí)現(xiàn)零碰撞。目前,該芯片已經(jīng)應(yīng)用在桌面手臂機(jī)器人上,在自動(dòng)駕駛汽車(chē)上的應(yīng)用還處于模擬環(huán)境中 ,在真實(shí)交通環(huán)境中的表現(xiàn)如何,還有待進(jìn)一步測(cè)試。
總結(jié)
這種通過(guò)定制快速運(yùn)動(dòng)規(guī)劃芯片的方法顯著提高了做決策的速度,如果能夠應(yīng)用在無(wú)人車(chē)上必定帶來(lái)全新的革命,然而與機(jī)器人不同的是,無(wú)人車(chē)上路除了要做到避障規(guī)劃以外,還需要遵守交通規(guī)則,很多條件下需要減速來(lái)避障,此芯片在速度規(guī)劃和路徑規(guī)劃的融合方面可能還需要更全面的考慮。
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