雷锋网获悉,1 月 6 日,深圳元戎启行科技有限公司(以下称“元戎启行”)公布了其计算平台解决方案——DeepRoute Tite,通过将 L4 级自动驾驶所需的算法移植到车规级计算平台 Xavier,大幅降低了计算平台的成本和体积,并将整体功耗降到了 45 瓦。该方案在 CES 2020 展会上进行了首次亮相。

  通过采用一台英伟达的车规级计算平台 Xavier,元戎启行的计算平台解决方案能够处理感知、预测、决策、规划与控制、导航定位等 L4 级自动驾驶模块。以往需要在庞大的计算平台上运行的工作,如今可以在一个小盒子里实现,释放了自动驾驶车辆的后备箱空间。

  低成本、车规级计算平台如何实现 L4?

  尽管传统的计算平台能够满足自动驾驶在算法计算上的要求,但体积大,功耗也较高,而且大多是 PC 机式的。即便是车规级计算平台的 NVIDIA AGX Pegasus ,其功耗也高达 300 瓦,此外还需要增加冷却系统对设备进行冷却。

  相比之下,同为英伟达车规级计算平台 Xavier,无论是在成本还是体积上都更有车优势,更符合量产的要求。但在性能上,Xavier 的 32 万亿次/秒的计算速度 ,只达到了 NVIDIA AGX Pegasus 的十分之一。

  因此如何在有限的计算速度下,让低成本的车规级计算平台也能实现 L4 级自动驾驶,是元戎启行要做的事情。

  据了解,元戎启行通过自主研发的推理引擎,将自动驾驶相关算法成功移植到 Xavier。

  启行推理引擎和硬件加速负责人庄奇表示:“我们自研的推理引擎,能够针对深度学习算法中的自定义算子和网络结构,做出更好的计算资源上的优化,让我们的自动驾驶算法能够高效和稳定地运行。既降低了成本,又保证了自动驾驶的安全性。”

  也就是说,不需要超高性能的计算平台,一台 Xavier 即可满足 L4 级自动驾驶的计算需求,并且其计算平台整体解决方案的成本降到了传统解决方案的一半左右,同时将功耗缩小到传统方案的近九分之一。

元戎启行发布车规级计算平台解决方案,如何实现低成本,低功耗?-冯金伟博客园
元戎启行的计算平台解决方案 VS. 传统的 PC 计算平台计解决方案。图片来源:元戎启行

  通过使用这一计算引擎,元戎启行的 L4 级自动驾驶系统的所有计算需求,即使在复杂的城市道路中,也能精确识别周围障碍物,灵活完成红绿灯识别、转弯,避障等操作。

  此外,随着计算平台体积和功耗的大幅度缩小,元戎启行还可通过增加计算平台数量的方式来实现安全冗余,在一个平台发生故障时能转换到另一个平台,确保自动驾驶汽车的稳定与安全。与高算力的解决方案相比,这一方案在成本和功耗上仍然有很大的优势。

  面向量产,坚持车规化的硬件解决方案

  元戎启行硬件技术总监刘念邱表示,元戎启行的 L4 级自动驾驶解决方案,更多地是面向可大规模量产的前装市场。因此在硬件上尽量选择成本相对较低的符合车规的产品。

  为了全面满足自动驾驶算法的需求,并进一步降低硬件产品的成本,元戎启行此前自研了一体化的传感解决方案 DeepRoute-Sense。该传感解决方案在其与东风汽车集团技术中心的合作中,已经投入了使用。

  该解决方案中的车载相机 DeepRoute-Vision 和同步控制器 DeepRoute-Syntric 均由元戎启行自主研发,也将在今年的 CES 中展出。

  元戎启行表示,与传统的车载相机相比,即使在强烈地阳光照射下,Vision 也没有出现过曝现象。该相机还具有自动图像调节功能和良好的 LED 抗闪烁能力。

元戎启行发布车规级计算平台解决方案,如何实现低成本,低功耗?-冯金伟博客园
DeepRoute-Vision。图片来源:元戎启行

  而同步控制器 Synctric 不仅可对传感器传来的信息进行时间和空间的同步、分发,还能对传感器数据进行实时监测。当其监测到传感器出现异常,影响安全时,可对车辆采取紧急刹车等措施。

元戎启行发布车规级计算平台解决方案,如何实现低成本,低功耗?-冯金伟博客园
DeepRoute-Syntric。图片来源:元戎启行

  目前,元戎启行已与东风汽车集团技术中心合作,研发 Robo-Taxi, 并与国内的知名出行公司展开合作,在国内中部地区推广 Robo-Taxi 的试运营服务。