你想要的自动驾驶汽车为何迟迟不能出现?

日期:2019-04-29 11:02 作者:和记娱乐官网 来源:和记娱乐

  戴尔易安信中国研发集团非结构化数据部门全球汽车解决方案架构师,着力于帮助全球客户设计和咨询ADAS和自动驾驶解决方案的基础架构。

  最近几年,自动驾驶车一直是传统汽车厂商、一级零配件供应商孜孜探索的领域,也是包括IT公司和互联网公司在内都很关注的风口。

  虽然大家一直都在讨论这个热点,但是关于“自动驾驶何时能量产?全自动驾驶什么时候实现?”说了这么多年,似乎依然是个未知数。

  如果说的这个人是按照L5级别来要求的话,那确实还有很长的路要走,因为今天关于完全自动驾驶汽车还存在许多争议,不仅是技术上的,还包括法律、伦理等方面的界定。

  但罗马不是一天建成,饭也不是一口吃大,如果我们适当降低标准,以有限的自动驾驶来看,比如L2-L3级别,那么我们已经看到有很多公司在这样做,而且已经离我们很近了。

  有关自动驾驶,美国汽车工程师协会(SAE)已经对其技术定义了六级自动化级别。

  从图中可以看到,L2级和L3级之间有条分界线级及以下,由驾驶员主导监视环境;L3级及以上,由系统监视环境。

  大多数传统车企更着力于研发L2/L3级别的自动驾驶技术,并行研究封闭场景内的L4级自动驾驶系统。

  相当于驾驶员的眼睛和耳朵,由各种各样的传感器来完成对外部环境的判断和识别。

  多传感器的融合技术是一个趋势。目前主流的有两套传感器系统,一套以雷达和摄像头为主的感知系统,和一套以激光雷达为主的感知系统,两套系统互为备份提供冗余性、覆盖范围和精度上的需求。

  但是决策层的核心算法如何保证可靠性和安全性,是自动驾驶研发中最为关键的核心讨论点。

  Waymo最重视基础架构,研发自动驾驶主要依靠的是基础架构设施。这是因为,无论是深度学习还是仿真验证,都需要大量的IT基础架构提供支持。

  ·到了L5级别实现完全自动驾驶,需要超过2EB级别的数据量。如果按照1TB的硬盘来计算的线TB的移动硬盘。

  需要在数百纳秒和数微秒之间。如此小的延迟让硬件在环仿真的实现变得非常具有挑战性,也很难将仿真测试放到公有云上来实现。

  这些汽车制造商都要求在几天内可以快速恢复PB级别的模拟环境数据。此时,传统的磁带存储归档显然无法胜任,因为数据无法在所需时间内恢复,同时也不太可靠。

  尽管云存储提供了廉价的对象存储,但是在如此巨大的规模上,数据上云的成本就令人望而却步了。

  针对海量非结构化数据存储,Isilon可在单个文件系统中将容量从TB级别扩展到PB级别,容量可以在几分钟内添加到现在的Isilon文件系统中,没有停机时间,不会中断数据可用性,也不会降低性能。

  对于高带宽性能需求,在Isilon的横向扩展技术扩展容量的同时,带宽性能也会实现相应提升,完美满足了ADAS研发团队的需求。

  归档问题上,Isilon的SmartPool功能能够支持数据分层,这个策略决定的自动分层解决方案可以根据项目所处的不同阶段,将数据与最佳价格/性能的存储层进行匹配,把关键热数据保存在性能更高的存储上,冷数据放在更经济高效、密度更高的归档层上。由此满足自动驾驶相关数据的归档需要。

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