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详解成行智驾端到端:聪明的“智驾大脑”如何练成?

放大字体  缩小字体 发布日期:2024-12-20  来源:卓驭科技  作者:鑫椤资讯
摘要:端到端算法已成为时下在智能驾驶行业最火热的技术范式,通过数据驱动/模型训练的方式,来替代传统的手写规则算法,让智能驾驶系统能够在面对更多更复杂的场景时,可以具备更拟人化的体验上限。 2024年11月,卓驭...
端到端算法已成为时下在智能驾驶行业最火热的技术范式,通过数据驱动/模型训练的方式,来替代传统的手写规则算法,让智能驾驶系统能够在面对更多更复杂的场景时,可以具备更拟人化的体验上限。

2024年11月,卓驭官宣成行智驾由两段式端到端算法升级为可解释端到端算法,并且新增全国都可开的无图城市领航高阶智驾功能。实际体验和背后玄机到底如何?我们先来通过一段平台车的实测视频一探究竟!

端到端算法基于数据驱动,即从传感器数据输入,到轨迹或控制信号输出,通过驾驶数据的学习进行端到端训练,其核心在于训练阶段轨迹或控制的监督信号能反传到上游模块,可持续对智驾系统进行全局的优化。尽管针对目前端到端算法原理已有共识,但因为在端到端训练中所投入的数据质量高低、训练效率、数量多寡、以及模型优化部署的差异,让端到端智驾系统在最终的实际场景体验上也有所不同。因此,是否足够聪明拟人,也成为了在产品体验上衡量端到端智驾系统的标准之一。

01 优质数据+高效训练,提升端到端智驾体验上限

从上述的定义可知,端到端模型本质是从大量数据中学习传感器数据→轨迹的映射关系。端到端智驾系统的能力上限由数据驱动获得,通过传感器的数据输入直出驾驶轨迹,以此在城市领航的场景中实现路口左右转、避障绕行、领航变道、智能调速等等能力,同时能够让驾驶更拟人,体验更丝滑。这些能力实现和提升,关键在于高质量的数据获取,以及高效率的数据训练。

卓驭自成立以来,就已建立自有的数据研采车队,加上近年来随着越来越多合作伙伴车型的规模化量产,在数据的获取上覆盖全国的高质量场景。基于卓驭多模态大模型的数据挖掘技术,可提供高质量人类驾驶数据进行端到端训练,确保数据有“质”且有“量”,可真正闭环驱动算法迭代。

此外,单目/异构双目系统依靠大量数据学习图像→轨迹的映射,其数据训练效率低,需覆盖大量长尾数据。相对于此,卓驭所特有的双目增强端到端架构,可提供图像+点云几何信息,让数据训练效率提升10-20倍,即达到同样性能所需训练数据量只需常规单目/异构单目方案的10%左右,极大降低长尾数据需求。卓驭独创的双目增强全向OCC技术可将障碍物感知精度提升至0.05~0.1米的范围,不仅支持异形车、雪糕筒、水马、石块等任意类型障碍物检测和避让,实现更强驾驶安全性;落到端到端算法上,更可通过AI模型和双目点云双冗余感知技术,使其性能上限更高,障碍物检测更鲁棒。

02 从用户实际使用出发,打造100%场景数据驱动的端到端智驾体验

高质量的数据获取,加上高效率的数据训练,是端到端算法的核心基础;那么能从用户实际场景出发,让数据来驱动智驾体验,则是端到端算法的落地关键。

在卓驭成行智驾的城市领航功能上,基于产品导向软硬件联合优化的能力,以及结合AI和机器人科学上的空间智能积累,卓驭科技实现了100%场景下100%功能体验的数据驱动。无论是横向的车道保持、绕行避障、交互博弈、变道超车、上下匝道、领航选路,还是纵向的车速控制、礼让行人、红绿灯启停等功能,均已实现100%体验数据驱动。

这两个100%,既是卓驭成行智驾在技术上的核心竞争力,也是区别于其它端到端方案的差异点。同时,100%体验数据驱动技术不仅为成行智驾的城市领航能力在体验上奠定了基础,同时体验可通过数据驱动持续提升,越开越好。而安全推理框架的应用,也为端到端技术浇筑了安全底线。

03 高效部署端到端模型 安全推理框架保障安全底线

在算力优化方面,卓驭始终保持着探索和努力,让领先的端侧算力优化技术,为端到端算法架构的升级提供极致的部署优化能力,尤其是针对芯片特性优化的模型架构,即便是有限算力也可实现端到端模型部署。

正是基于这样的部署优化能力,成行智驾可解释端到端架构最终通过一个AI模型打通感知、预测、决策和规划多个模块,这样一方面让智能驾驶系统信息传递损失更少,同时提升了响应速度;另一方面,在端到端模型内保留感知、预测模块的可解释输出,使整个模型具备一定的可解释性。所有通过端到端模型输出的智驾轨迹,最终在安全推理框架的合理筛选下保留安全且拟人化程度最高的轨迹,确保自车行为在智驾状态下的可控性。

类比人类驾驶员在驾驶时会思考多种驾驶方式,端到端网络所输出的也是多模态候选轨迹。每条候选轨迹都对应着一种驾驶方式,在部分场景中,这些候选轨迹可能会有很大差异。根据不同的场景和驾驶习惯,我们借助安全推理框架筛选出最合适的轨迹并发送给车辆进行控制,同时还会针对候选轨迹的安全性以及其他指标进行进一步的交叉验证,从而坚守端到端算法的安全底线。

安全推理框架由“轨迹评估模块”与“安全校验模块”这两大部分构成,其运行原理如下图所示,即根据需求和场景集,构建辅助驾驶行为的“黑名单”。

▪轨迹评估模块:在端到端网络直出轨迹时,神经网络也会给出各个候选轨迹的评分,轨迹评估模块则能够基于此,结合安全、交规、导航等维度的评估,高效筛选出在安全前提下足够拟人化的候选轨迹。

▪安全验证模块:该模块承担冗余兜底的作用,通过冗余的软件和算法,参照功能安全机制,对最终输出轨迹的质量和安全性予以进一步保障。

让先进的端到端技术实现轻松标配,让更多消费者体验到智能驾驶行业最新的技术成果,是卓驭一直以来对“为所有人,提供安全,轻松出行体验”使命的践行。这同时要求端到端技术落地的实际体验,不仅需要满足智能驾驶系统“上限足够高”的预期,也应在所谓“端到端下限”的安全性和可解释性上具有充分的保障。

成行智驾可解释端到端算法即将落地量产,通过卓驭在数据驱动,算力优化,模型部署等方面深厚的技术赋能,这套智驾系统的实际体验中足以达到“上限够高,下限也高”的预期。随着不断优化和完善,成行智驾可解释端到端还将不断提升和演进,持续在功能和体验上带来更多惊喜和创新。

 
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