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自动驾驶系统架构转变思考

2024-11-29 22:48

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自动驾驶系统架构转变思考

从事辅助驾驶系统架构一段时间后,感觉到了疲惫和无力感,更加深刻的理解到道德经,道生于有,有生于无,有无相生,难易相承,.....是以圣人处无为之事,行不言之教,万物作焉而不辞,生而 不有,为而不恃,功成而弗居。系统可大可小,犹如上善若水,利万物不争,才能成其大。

推动算法系统体系的进行正向开发,最大的挑战在于,1. 自己的专业广度和深度;2. 协调推动能力,二者都是很大的挑战,尤其是1 不甚具备同时,去实现2。共性的痛点就是,专业部门不配合你,专业部门之间天然的矛盾,业务需求和自己能力之间的矛盾。对我来说,所有技术部门TD,研发人员都很熟悉,沟通上都没有太多的障碍,但是系统架构的推动,只有自己亲自去现场,沟通推动,才能进行,一旦按照体系或者指标要求等,分工各个专业并行去展开,然后再汇总review,几乎寸步难行,要么没有know how,那么感觉你越界了,并不想配合,面聊只是出于礼貌而已。但是这么大的体系,单靠一两个人肯定是独立难支。至此,我回想前同事临走前说的一句话,辅助驾驶算法部是否真的需要系统架构,或者说需要我认为的所谓的系统架构的体系。在这个行业大家说的更多的是第一性原理,刚好我也看过硅谷钢铁侠。

纵观特斯拉的历程,抹掉特斯拉这个人物,去看历程,就是一个毫无体系敏捷开发,走一步是一步,太过技术化,游走的破产边缘的很不正规的公司,只能说成王败寇,毫无体系可研。教员的实践论和矛盾论,教导我们,要抓住事物的主要矛盾和矛盾的主要方面,要在实践中检验理论。特斯拉能够成功的关键在于,特斯拉本人就是公司的体系,冒险,但是决策正确,且果断坚持。中共的艰辛历程,其实和特斯拉有异曲同工之处。所以说,一个公司或者部门要么中央集权,要么体系化,换句话说如果公司没有体系化,犹如外企,铁打的体系,流水的兵,任何人的变动不影响企业发展,要么中央集权,领导或者领导层有运筹帷幄的能力。

很多现在自动驾驶公司,其实都在经历类似特斯拉的过程,在没有特斯拉能力,也不具备体系建设条件下,如何做好系统架构,是令我很头疼的事情,系统很重要,但是推不动,等到各方面都成熟稳定了,然后反向进行体系建设,好像又没有太大的必要。

在不具备职责的情况下,又不想做亲力亲为的老黄牛,还想做成这个事情,这是一个社会哲学的问题,生而 不有,为而不恃,功成而弗居,行事上善若水,顺势而为。说人话就是,不要过分追求结果,追求体系,结合实际情况,不是自顶而下推动,而是在这个know how下,以点到面的,逐步引导并填满这个框架。潜移默化量变到质变。关键是是否愿意如此做事?

另外一个更重要的事情,就是端到端的冲击,算法的底层逻辑变了,系统之间的性能拆解也变了,系统如何做好这个转型,也是现在的焦虑点。底层逻辑变了,但是顶层功能逻辑不变,用户端是无感的,功能产品要求是一样的,点刹,画龙等问题点也是不变的,感知,规控等虽然最后一体化,但是内部的影响链路是不变的,变的技术逻辑带来的优缺点变了,比如车道线的跳变对最后轨迹的影响,传统的方式有滤波,平滑,规则等后处理的链路,模型本质上来说也是一个非线性的滤波,不同的是这两个滤波器处理优势不一样,对于跳变等滤波器只能在有限边界处理,且无法泛化,但是模型对这种跳变等有天然的过滤能力,非线性很强,那么对于感知输出的这类跳变或者对应的中间变量,下游模型就可以cover或者过滤掉。所以对于算法架构,转型只要抓住技术的本质,思维体系是相对比较容易转变的。但是对基础理论的补充,依旧是需要认真学习的。

粗鄙的思考,不成体系,然行业变革迅猛,如何抓住不变的道,去适应快速术的发展,其实就是所谓的第一性原理?后续会持续更新,进阶端到端系统架构之路

大事成于细,难事成于易

天行健,君子自强不息

胜人者有力,自胜者强

共勉!

端到端的自动驾驶系统架构思考-2

以uniad为例,聊一聊端到端模型下,系统架构工程师如何发挥自己重要角色,一方面uniad开创性的提出了以planning为导性的网络模型,这也是模型由开环到闭环的重要转变,另一方面,保留了传统各个技术模块显性输出,分析框架上,大家也比较熟悉。系统工程师都比较清楚,性能&问题拆分都是从规控执行侧逐步往上拆分,所以uniad可以说是二者的一个混合中间过渡阶段,是进行一些思考不错的参考方案

对uniad不熟悉的同学可以先从这里了解 端到端自动驾驶Uniad详细讲解 - 知乎 (zhihu.com)

首先,我们先从目前系统架构的工作职责,审视一下基于网络架构的变和不变的

不变的是

  1. 用户是无感的:产品体验是不care 技术的
  2. 功能逻辑是不变的:adas还是adas,NOA 还是NOA,该降级还得降级
  3. 法规行业标准是不变的:这个不赘述了
  4. 安全冗余依旧是要求的

变的是

  1. 功能要求不变,但是功能实现逻辑变了
  1. 性能指标变了,但是又没变
  1. 迭代优化&拆解方式变了
  1. 主要矛盾的转变

不变的就是我们的基础能力,重点来阐述变在哪里,以及如何变,毕竟唯一不变的东西就是变化,那么好,我们就要抓住主要矛盾和矛盾的主要方面

  1. 主要矛盾转变,基于规则的优化算法变为数据驱动的网络模型,也就是基于数学方法论论证的设计方式,转变为数据驱动的模型拟合!本质上说是可论证方法变为实验验证的方法
  2. 矛盾的主要方面
  1. 闭环论证变为经验开环拟合(学习)为主,经验开环底层逻辑为注意力机制

那么好,本质上来说,是只要历遍ODD内的所有场景,二者都可以设计出符合预期的产品,现实情况是规则根据自己的边界设计ODD,模型通过数据拓展ODD,规则的ODD是上限, 模型的ODD是数据

进入正题,就从矛盾的主要方面对uniad进行系统性分析

  1. 无损传递&有效滤除:要实现高维信息的无损传递到决策,再有效滤除到执行端,其实挑战在决策规划,最终的执行器是两维信息,高维无损信息传递给决策规划,信息是无损了,但是更多的是无效信息,无损隐藏的要求是更多的信息给你,性能应该更好,这就对下游带来更大的挑战。本质上来说模型就是一个类似人的注意力的非线性分类和滤波器,举个例子说走路上,大部分的环境你是没印象的,甚至你会盯着某个短裙长腿妹很长时间,甚至娃名字都想好了,但是不影响你安全通过路口。
  1. 感知无损传递
  1. 决策规划的后处理
  1. 对uniad 工程量产落地进行系统工程分析

通过对uniad在没有网络模型的基础上,从系统工程的角度进行了一些思考,分析出一些认为关键的或者不同的方案迭代要注意的设计要点,接下来会进一步学习逐渐完善系统工程的分析、闭环和验证工作:

心得补充:

人为什么开新车也很熟练:

因为人其实是三重冗余:学习的开环经验,开环经验的微调, 紧急异常执行

比如开新车过弯道

来源:自动驾驶之心内容投诉

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