Realtime Robotics的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃芯片可幫助自動(dòng)駕駛汽車做出更好的決策。

無論是駭人聽聞的 Uber 無人車撞死行人的事件，還是特斯拉自動(dòng)駕駛儀接連不斷的事故，我們?cè)诳偨Y(jié)每一項(xiàng)事故以及車輛被迫接管等情況發(fā)生的原因時(shí)，一方面歸咎于無人車在不同條件下能否提供可靠的感知能力，而另一方面，運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法的計(jì)算速度也在影響著車輛是否能夠及時(shí)作出安全的路線規(guī)劃。

是否能夠提高運(yùn)動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)的速度？

自DARPA挑戰(zhàn)賽以來，自動(dòng)駕駛的規(guī)劃算法大量涌現(xiàn)，但目前還沒有一種算法能夠覆蓋所有的場(chǎng)景，在面對(duì)高速場(chǎng)景，低速場(chǎng)景，自動(dòng)泊車場(chǎng)景，復(fù)雜動(dòng)態(tài)的非結(jié)構(gòu)化道路場(chǎng)景，交通參與者密集場(chǎng)景等場(chǎng)景時(shí)，大多數(shù)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)會(huì)根據(jù)其模型最可能的場(chǎng)景來規(guī)劃運(yùn)動(dòng)，以確定周圍物體的作用。

目前大多數(shù)自動(dòng)駕駛汽車能夠以3 Hz至10 Hz的速度運(yùn)行運(yùn)動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)，而美國(guó)杜克大學(xué) Realtime Robotics 系統(tǒng)以1,000 Hz運(yùn)行，并行通過大量可能軌跡的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，這使得系統(tǒng)能夠在更短的時(shí)間內(nèi)考慮更多的潛在結(jié)果，從而做出最佳決策。

Realtime Robotics 定制運(yùn)動(dòng)規(guī)劃芯片

自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)的興起，讓一些芯片制造商專門為無人車定制芯片，更切合算法的芯片，能夠提高效率，優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)也能減少功耗。而美國(guó)杜克大學(xué)專門為運(yùn)動(dòng)規(guī)劃定制了處理器，提高了運(yùn)算的效率。他們最初在桌面手臂機(jī)器人上做實(shí)驗(yàn)，基于FPGA開發(fā)出了一種可快速進(jìn)行機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的定制處理器，使運(yùn)動(dòng)規(guī)劃流程的速度提升了三個(gè)數(shù)量級(jí)，而使用的電量?jī)H為之前的二十分之一?，F(xiàn)在，他們把這種芯片成功運(yùn)用在無人車上。

該解決方案只需要輸入來自攝像機(jī)，雷達(dá)，激光雷達(dá)和其他傳感器的感知數(shù)據(jù)，包括有關(guān)場(chǎng)景的信息，靜態(tài)障礙以及其他代理的最可能的未來路徑。通過利用網(wǎng)格規(guī)劃器，在不到1ms的時(shí)間內(nèi)執(zhí)行障礙物檢測(cè)和最低成本路徑計(jì)算。對(duì)于每個(gè)不確定性障礙，系統(tǒng)都能對(duì)其在規(guī)劃間隔內(nèi)可能遵循的軌跡進(jìn)行有根據(jù)的猜測(cè)。FPGA可以在硬件中編碼數(shù)據(jù)，硬件并行性的方式使得運(yùn)動(dòng)規(guī)劃步驟非?？?。

Realtime已經(jīng)在模擬環(huán)境中做了大量測(cè)試，視頻中列舉了在兩個(gè)場(chǎng)景下，該系統(tǒng)被證明安全性顯著提高：

① 騎自行車者（沒有通行權(quán)）穿過一個(gè)十字路口

一個(gè)騎自行車的人在一輛車的遮擋下，違規(guī)通過十字路口。通過模擬不同車速，自行車速度和自行車穿越時(shí)間下，以目前自動(dòng)駕駛做決策的平均速度10Hz為例，會(huì)有 6.25％的幾率發(fā)生碰撞；而在 Realtime 系統(tǒng)1000Hz下碰撞不會(huì)發(fā)生。

②行人突然從停放的汽車后面出現(xiàn)

行人突然從停放的汽車后面出現(xiàn)，從感知到做出決策的時(shí)間很短，通過不同車速和行人移動(dòng)速度的不同組合測(cè)試，發(fā)現(xiàn)按照一般決策系統(tǒng)處理的速度22%的幾率會(huì)擊中行人，而更快決策速度下，可以避免此事故。

毫無疑問，計(jì)算的速度越快當(dāng)然是越好的。在60公里/小時(shí)（約40英里/小時(shí)）的速度下，10毫秒規(guī)劃和100毫秒規(guī)劃之間的差異大約是一米半，這很容易成功地避開一個(gè)任性的行人。在更快的速度和更加受限的高速環(huán)境中，該定制芯片顯得更有用。

近日，這家成立三年的公司宣布推出了無碰撞方案組合RapidPlan和RapidSense解決方案，Realtime Robotics 通過讓機(jī)器人能夠識(shí)別和響應(yīng)不斷變化的環(huán)境來實(shí)現(xiàn)零碰撞。目前，該芯片已經(jīng)應(yīng)用在桌面手臂機(jī)器人上，在自動(dòng)駕駛汽車上的應(yīng)用還處于模擬環(huán)境中 ，在真實(shí)交通環(huán)境中的表現(xiàn)如何，還有待進(jìn)一步測(cè)試。

總結(jié)

這種通過定制快速運(yùn)動(dòng)規(guī)劃芯片的方法顯著提高了做決策的速度，如果能夠應(yīng)用在無人車上必定帶來全新的革命，然而與機(jī)器人不同的是，無人車上路除了要做到避障規(guī)劃以外，還需要遵守交通規(guī)則，很多條件下需要減速來避障，此芯片在速度規(guī)劃和路徑規(guī)劃的融合方面可能還需要更全面的考慮。