无人车技术的新飞跃,“新”运动规划芯片的降生

2020-07-28

无人车技术的新飞跃,“新”运动规划芯片的降生

实时机器人运动规划芯片自主车可以帮助做出更好的决策。
  当两个令人震惊的尤伯杯无人驾驶车辆杀死行人的事件,或其他事故发生后特斯拉自动驾驶仪,我们总结了车辆事故的各种情况的原因而被迫接管等情况的发生,一方面是没有责任人,在不同条件下的车辆能够提供可靠的感觉,而另一方面,计算速度运动规划算法,也影响车辆是否能够让路线规划安全及时。
  它能够提高运动规划系统的速度?
  由于DARPA的挑战,大量自驾规划算法,但没有算法,可以覆盖所有的场景,在高速,低速场景,自动停车现场,非结构化复杂的动态道路场景,当交通面对的场面参加密集的场景和其它场景,大部分的自动驾驶系统,以根据模型最有可能的情况下规划自己的运动,以确定周围物体的影响。
  最有能力的3赫兹到10赫兹操作运动规划系统的速度的当前自主车辆,和杜克大学实时机器人系统运行在1,000Hz,通过一些可能的平行轨道数据网络,这使得该系统能够更考虑很短的时间内更可能的结果,所以做出最佳决策。
  实时机器人运动规划定制芯片
  自动驾驶仪上涨的创业,使一些专为无人机芯片制造商的定制芯片,更多的相关芯片算法可以提高效率,算法的优化结构也可以降低功耗。杜克大学和处理器量身打造的运动计划,提高操作的效率。最初他们桌面上的机械臂实验做,我们开发了一个定制的基于FPGA处理器的快速机器人运动规划,规划过程中提升幅度的三个数量级的移动速度,而之前使用功耗仅为21点。现在,他们把这种芯片在无人驾驶车辆被成功地使用。
  该解决方案只需要从摄像机,雷达,激光雷达和其他传感器,包括有关的场景信息,以及其他障碍仍然是代理的最有可能的未来之路输入的感知数据。通过使用网格计划者,进行障碍物检测和最低成本路径的计算是在小于1ms。

无人车技术的新飞跃,“新”运动规划芯片的降生

对于每一个不确定性的障碍,该系统可以在其规划间隔可遵循的轨迹进行有根据的猜测。该硬件是非常快的FPGA可以以这样的方式对数据进行编码,硬件并行运动规划步骤。
  实时做了很多在模拟环境测试,在两种方案中列出的视频,该系统被证明显著提高安全性:
  ①通过十字路口骑自行车的人(不正确的方式)
  有个开车的骑车人遮挡,违反了十字路口。下,通过时间来做出决定目前自动驾驶仪的10Hz的平均行驶速度,例如,将有6.25通过模拟不同的速度,速度自行车以及自行车碰撞昂斯?;而在实时系统1000Hz的不冲突。
  ②行人突然从一辆停着的汽车后面出现
  毫无疑问,当然是计算速度越快越好。在60公里/小时(40英里/小时)的速度,计划规划10毫秒和100毫秒之间的区别是半米左右,这是非常容易成功地避免任性行人。在更快,更受限制的高速环境中,定制芯片似乎更加有用。
  近日,今年该公司宣布,通过允许机器人识别和不断变化的环境做出反应,以实现零碰撞建立一个无碰撞组合RapidPlan和RapidSense解决方案,实时机器人。目前,该芯片已经在模拟环境中使用桌面上的机械臂,在自主车使用的还是,如何在现实交通环境依然表现还有待进一步检验。
  总结一下
  这是一种定制芯片快速运动规划方法显著提高了决策的速度,如果没有人能够在汽车的使用会带来一场新的革命,但不同的是,机器人,除了道路上无人驾驶车辆做避障比其他规划,还需要遵守交通规则,很多情况需要减速到避障,这款芯片还可以考虑在速度和路径规划一体化方面更全面的规划。
  

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成功案例

实时机器人运动规划芯片自主车可以帮助做出更好的决策。当两个令人震惊的尤伯杯无人驾驶车辆杀死行人的事件,或其他事故发生后特斯拉自动驾驶仪,我们总结了车辆事故的各种情况的原因而被迫接管等情况的发生,一方面是没有责任人,在不同条件