自动驾驶,催生百亿美元“仿真赛道”

自动驾驶
高工智能汽车
高工视角
2019-09-14 · 10:50
[ 亿欧导读 ] 对开发自动驾驶汽车的公司来说,仿真测试工具是一个无价的资产。
自动驾驶公司的 4 个“鬼门关”,自动驾驶,道路仿真,虚拟仿真,Waymo 图片来自“特定授权”

【编者按】自动驾驶正在重塑汽车产业链,催生了新的赛道,衍生出了新的生态,一场自动驾驶引发的多维度竞争正在悄然到来。

文章转载自高工智能汽车,作者高工视角;由亿欧编辑,供行业人士参考。 


有机构预测,到2023年,自动驾驶仿真软件市场规模将超过100亿美元。

传统意义的仿真,主要被用来回放汽车在现实世界中收集的传感器数据,并验证汽车的自动驾驶软件是否能恰当地处理棘手的情况。

例如,测试车辆的摄像头可能会记录夜间行人过马路的视频。软件开发人员可以在每次更新自动驾驶软件时使用该视频,以验证该软件仍然能够正确检测行人。

但这对于量产来说,并不够。近两年,不少公司开始搭建自己的仿真平台,用于自动驾驶的研发测试,但的确非常耗费精力和资源。

对于开发自动驾驶汽车的公司来说,仿真测试工具是一个无价的资产。这些工具被用来验证系统的可扩展性和安全(尤其是一些无法现实模拟的边缘场景),同时也用于训练机器学习算法。

但并非每家公司都有资源从头开始构建自己的软件模拟器。这就是为什么前谷歌产品经理创立了一家名为Applied Intuition的公司,为自动驾驶开发、测试和部署提供基础仿真工具。

在业务成功落地两年之后,这家公司正准备利用新的资本进行扩张。该公司总部位于硅谷,在底特律、东京和慕尼黑设有办事处。

Applied Intuition宣布,刚刚完成4000万美元的B轮融资,目前总融资额超过5000万美元。新投资将使该公司能够加速其国际市场扩张。

和一些常规的仿真模拟平台不同,Applied Intuition的集成开发环境使用户能够模拟他们的技术栈的每个组件。这与一些公司的类似电子游戏的仿真引擎形成了鲜明对比,这些引擎通常是针对视觉效果,而不是现实的物理效果。

在Applied Intuition提供的本地端与云端平台,开发人员可以导入感兴趣位置的地图(以及该环境中对象的行为),并使用拖放场景编辑器生成排列,以覆盖边缘情况。

他们能够针对自动驾驶软件运行大量的场景集,并使用基于web的可视化工具逐步执行代码,同时通过url跟踪进度并与协作者共享结果。

按照这家公司的描述,客户使用其解决方案可以进行数百万pb数据大小的模拟,一般客户可以在两周内将其解决方案与现有软件集成。基于微软的Azure云平台,用户可以快速创建一个完全集成的端到端开发环境,并共享信息、模拟、驾驶日志和分析。

这得益于这家公司的主要团队成员均来自经验丰富的公司,包括谷歌、谷歌母公司Alphabet的X实验室、Waymo、微软、亚马逊、英伟达、苹果、Aptiv和博世,以及通用、沃尔沃、丰田、福特和特斯拉等汽车制造商。

众所周知,道路测试显然是自动驾驶开发过程中必不可少的一部分,但这些系统迄今为止仍缺乏用于验证安全关键软件的详细需求和体系结构,按照行业内的默认指标,需要进行数十亿英里的道路测试。

这也就诞生了自动驾驶仿真平台,最典型的案例就是Waymo。今年7月,其对外公布了所达成的最新里程碑:模拟自动驾驶测试总里程已经达到了100亿英里(约合160亿公里)。

此外,考虑到人工智能(深度学习)在自动驾驶感知、决策过程中比重越来越大,由于某种意义上仍然是一个黑匣子,这并不符合汽车安全标准最高等级D (ASIL D)。

“自动驾驶开发需要设计安全门架构,决定人工智能系统的输出是否违反任何安全规则。如果违反了安全规则,那么体系结构将根据规则启动相应的机制,”ANSYS公司相关负责人表示,这个系统需要验证,而且要在合理的时间内验证它的唯一方法就是通过仿真。

比如,ANSYS medini analysis通过实施关键的安全分析方法,如故障模式和影响分析(FMEA),帮助管理安全验证过程,同时支持根据ISO 26262对电气/电子系统和软件控制的安全相关功能进行安全分析和设计。

ANSYS同样提供了一个完整的闭环仿真平台,用于自动驾驶系统的虚拟测试,包括物理精确的传感器模型、虚拟环境和场景以及虚拟SIL和HIL测试。这种集成的解决方案可以在基于深度学习和其他自动驾驶系统中实现端到端的安全性。

仿真模拟平台的重要性在于,对于工程师来说,开发这些功能所需的算法和传感器配置,1000万英里的道路测试仍然无法生成足够多的有价值数据。而达到这个数量级,Waymo用了几年的时间,而模拟仿真一天的行驶里程就可以达到1000万英里。

此外,它允许随机模拟注入破坏性的、低发生概率的事件。物理仿真模型的有效使用使设计人员能够探测这些事件将如何影响整个端到端系统——从传感器数据获取到执行器输入处理。

模拟仿真,也正在被纳入未来自动驾驶测试的规范标准行列。

英伟达推出的Drive Constellation平台,正在与德国认证机构TUV SUD合作,共同打造自动驾驶汽车测试和许可标准。

该系统由两个不同的云计算解决方案组成。第一个服务器使用英伟达的GPU运行Drive Sim的软件,生成一个真实的虚拟世界,并将其输入虚拟汽车的传感器。第二个服务器由Drive AGX车载计算机提供动力,然后处理模拟的传感器数据。

作为一个基于云计算的仿真平台, DRIVE Constellation可以为用户实现每年可行驶超过10亿英里,接近3000辆虚拟测试车。同时,作为一个开放平台,允许合作伙伴集成环境模型、车辆模型、传感器模型和交通场景。

丰田,是Drive Constellation的第一个汽车制造商客户。不过,丰田还投资了一家虚拟仿真软件初创公司Parallel Domain。

在丰田人工智能风险投资公司负责人看来,如果要到所谓的百亿、千亿英里级测试的唯一方法就是模拟驾驶。而Parallel Domain是过去数年丰田考察了1400多个项目之后,投资的19家公司之一。

对于已经拥有自己的动态驾驶仿真平台的丰田来说,Parallel Domain将地图渲染成逼真的3D环境的能力是一个很有吸引力的地方。

正如丰田一样,几乎全球参与自动驾驶研发的汽车制造商都需要部署仿真测试。以色列仿真软件开发商Cognata,在去年拿到了奥迪的仿真平台合同。这家公司的股东包括捷豹路虎以及法雷奥参与的汽车科技基金。

Cognata的仿真引擎是围绕着几个基础构建的:TrueLife 3D Mesh、PhysicsStudio及其将两者结合起来的仿真引擎,从而提供了四层虚拟世界。

根据Cognata的说法,第一层是静态层,它“以程序的方式构建了世界的‘数字孪生’”,例如道路本身、建筑物或城市基础设施,这是自动生成3D环境的过程,在这个过程中,可以开始构建特定的场景,包括希望测试的任何特定边缘用例。

第二层是动态层。这是在静态层中添加动态物体的地方,例如“复制特定地理位置模拟习惯行为的司机、行人和骑自行车的人”,填充街道。

第三层是传感层。Cognata平台的一个特点是,开发者可以将传感器集成到虚拟环境中。默认的传感器,如主流的激光雷达、雷达、摄像头是可用的,但Cognata的服务也允许用户通过工具链技术上传和安装新的传感器。

最后第四层是云层。这一层利用云计算的能力来将之前的所有层组合起来,这样就可以在虚拟设置中直接测试复杂的场景。

今年3月,Cognata宣布与英伟达合作,在其平台的基础上,利用英伟达的DRIVE Constellation提供高精度的场景和交通模型,以优化虚拟仿真的效用。

目前,全球范围内,类似Cognata、Metamoto、Applied Intuition等等仿真工具初创公司有数十家,这还包括一些传统的商业仿真工具巨头。

《高工智能汽车》预计,随着自动驾驶仿真技术的成熟,它可能会走上一条相对于自动驾驶汽车的道路,就像EDA相对于半导体所走的道路一样。

EDA软件起源于学术界,后来被半导体制造商采用,以加速芯片的开发。最终,Cadence和Mentor Graphics等独立公司出现,为芯片制造商提供EDA软件。

同样,自动驾驶汽车仿真软件也正在从自动驾驶汽车公司的内部解决方案转向独立公司的产品,而且已经有更多的初创公司进入这个领域。

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