图森未来AI DAY：无人驾驶与辅助驾驶，也就亿点点区别
作者 / 于雷
一辆以79km/h速度行驶的自动驾驶重卡，能发现前方120m+处有遗落的白色塑料瓶，并能在到达塑料瓶之前完成避让，这就是图森未来全冗余架构的现实能力。
「L3和L4级别的功能不一定会比L2复杂，但可靠性会有质的变化。」图森中国CTO王乃岩在图森未来首届AI DAY上，解释了全冗余架构的意义：L2辅助驾驶系统在责任承担和可靠性需求的不同，导致它们的架构已经不适合高级别自动驾驶。
因此，图森未来在其L4自动驾驶方案上，从最底层的车辆出发，到系统、传感器，再到最上层的算法，都做了冗余设计。王乃岩还用一个更具象的词来形容——负责任的自动驾驶。
全冗余是L4自动驾驶的「必要条件」
图森未来全冗余架构的重点在于全，不管是软硬件失效，还是使用条件受限，都要保证系统依旧能可靠运行。这也是L4级自动驾驶系统，在人类驾驶员不再监管的条件下，保证行车安全的必要条件。
全冗余架构共涉及到车辆、系统、传感器、算法四个方面。其中，车辆提供了额外的制动和转向系统；自动驾驶系统也提供了主备用两份，两套系统完全独立且有独立的供电，主系统是各项功能完全启动的「完整版」，备系统是低算力、只有摄像头的简配版本，可以在主系统连功能降低都无法实现时，接管车辆。
另外，图森未来还考虑到了两套系统都失效的极端状态，并给出了两种解法：侧向和后向感知可用（有变道能力）时，会将车辆开到应急车道停车；完全失去感知的时候，会选择在当前车道刹停。
传感器冗余主要体现在同时采用摄像头、毫米波雷达、激光雷达三个类型的产品。它们相互之间不仅能做到冗余，还可以通过能力互补、全频段电子波覆盖，提高系统感知的鲁棒性。
算法冗余是全冗余架构里最困难的部分，图森未来提出的目标是在单点算法失效的情况下，也能通过冗余得到对应的结果，使整个系统能进行安全的规划。
「一个最核心的思想或者指导原则，就是我们不会假设任何一个传感器是永远可靠的，任何一个传感器都有它失效的时候、失效的条件，没有一个算法永远不会犯错。」王乃岩称。
基于这种想法，图森未来引入了数据驱动的Data-Driven算法和通过数学原理进行精确建模的Principle-Based算法，实现了基于激光雷达/摄像头粗筛的物体感知、基于场景的障碍物感知的三重冗余。
感知上的更多工作
除了架构上的全冗余之外，图森未来还在感知上做出了更多具体的思考。比如在视觉上，图森未来认为当前主流的BEV算法存在两大缺陷：长距离的BEV表示需要消耗大量的计算和空间资源、缺乏对于环视相机互补冗余的利用。
随后，他们也给出了三种理想条件和解法：
- 要有后向200m到前向500m的长距离感知范（所有操作都在Perspective View下，没有显示构建的BEV空间）；
- 足够轻量、足够高效（通过Sparse Attention进行高效的信息融合）；
-多个摄像头间的冗余互补（每个摄像头的2D BBox都会有对应的3D BBox）。
单摄像头的2D检测是图森未来视觉感知上的一个起点，因为比起3D检测更成熟，所以具备高效、冗余和准确三个方面的优势。但比起BEV，单摄像头画面检测对画面内车辆被遮挡、截断等问题处理的又不够好。
所以，图森未来用Sparse Attention的全局注意力机制，通过计算不同摄像头画面的关联去识别。同时，其还对Sparse Attention计算复杂度高的问题进行了优化，先是在低分辨特征图上操作，减少计算，再通过不同方案的传感器融合、时序融合，解决降低分辨率带来的对小物体识别差的问题。
另外，图森未来在激光雷达上也做了更多工作，最核心的一点是通过全稀疏LiDAR检测器，实现了以更小算力负担，对更远距离物体的识别。
在过去，激光雷达通过是以BEV类算法进行感知，但远距离的激光雷达点云会变稀疏，如果继续这种方法会把很多显存和计算量浪费在空的体素上面。所以，图森未来用稀疏卷积替代了致密卷积，又针对中心特征缺失问题，通过先分割再检测和整体框架，提高了感知精度。
有了更高的精度之后，图森未来下一步的目标，就变成了降低激光雷达延迟、提高冗余能力。
激光雷达的延迟与点云数量高度相关，点云越多延迟也就越多。但图森未来发现，激光雷达得到的图像内，只有10%左右是需要感知的道路环境，其余都是街外的静止背景和已经检测完的道路，所以通过去除背景的方式，将6帧叠加的延迟做到了与单帧相关。
有了更高效率、更低延迟的检测能力，激光雷达对障碍物的检测时间也就更长，时序点云序列也会变得更加冗余。
高质量、高效率和高安全，是图森未来对L4自动驾驶方案提出的目标，也是能否落地的前提条件。
就连自动驾驶长尾场景，王乃岩也很直接的选择面对：「我们的解决方案就是把corner case变成系统能力可解决的一个情况，所以我们我认为并不存在所谓的corner case。如果存在，只能说明我们的系统设计不够通用、不够鲁棒。」
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