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科普:影子模式shadow mode功能介绍触发方式硬件预埋技术难点

我是靠谱客的博主 文艺白云,这篇文章主要介绍科普:影子模式shadow mode功能介绍触发方式硬件预埋技术难点,现在分享给大家,希望可以做个

科普:影子模式shadow mode功能介绍触发方式硬件预埋技术难点

我是靠谱客的博主 文艺白云,这篇文章主要介绍科普:影子模式shadow mode功能介绍触发方式硬件预埋技术难点,现在分享给大家,希望可以做个参考。

功能介绍

影子模式,是有tesla首先提出并实现的一个功能。可以李继伟:在有人驾驶状态下,系统包括传感器仍然运行但是并不参与车辆控制,只是对决策算法进行验证—系统的算法在“影子模式”下做持续模拟决策,并把决策与驾驶员的行为进行对比,一旦两者不一致,该场景就被判定为“极端工况”,进而触发数据回传

Telsa的所有车型都支持此功能,因此Tesla的每个用户都是特斯拉免费的测试员,用户越多,能采集到的数据越多。

触发方式

根据网上公布的信息,特斯拉影子模式触发数据采集和上传的方式主要分为2种:

触发器模式后台上传型

触发器模式

即驾驶员的行为满足程序预设的触发条件,车端会把影子模式所要提取的相关信息给到后端,后端得到固定触发的场景后,可直接用该场景用来提升特斯拉神经网络的算法。

比如当工程师认为后端需要更多的转向场景(所需场景)用来提升自身的算法,从而让ADAS功能能应对大部分的转向场景以及提高该功能在转向时的平顺性,就可以在驾驶员触发转向拨杆操作后(触发条件),上传转向时所需要的数据,如当时的拨杆状态车速、挡位、油门开合度、周边标记的障碍物类型、障碍物距离等,这些数据上传到后端后,直接用来训练ADAS相关的神经网络算法。

后台上传型

即特斯拉的Autopilot程序在后台不断运行,但该运模式并不会干涉驾驶员的操作。可以把该场景下的影子模式理解为不断学习驾驶技术的副驾驶,他会根据自身看到的周边场景做出自身的判断,但无权干涉主驾驶的行为。当后台运行程序输出的指令和驾驶员的指令不一致时,系统将判定后台神经网络算法有误,同时后台会记忆驾驶员的驾驶信息和相关周边场景,并上传到后端,从而优化自身算法。

硬件预埋

Tesla目前是全系预埋同一ADAS硬件,然后通过软件功能屏蔽与否去盈利的模式。国内的一些主机厂也在讨论或者参考Tesla的做法,进行硬件预埋,如理想one、蔚来ES6。但是目前来看,只有Tesla实现了影子模式功能。

因此在没有实现影子模式功能的前提下,其他主机厂在硬件预埋与成本回收上与特斯拉都有个本质的区别。特斯拉有影子模式和硬件预埋相结合,即使用户不开放ADAS相关功能,但特斯拉的影子模式由于运行在后台,车主其实相当于就是个免费的测试员。它在硬件上由于用户不选装ADAS功能而导致的“亏损成本”,远小于车主作为一个测试员给特斯拉带来的收益。

技术难点

影子模式其实就是把汽车销量、车端数据、车周边环境数据和神经网络算法形成一个闭环,最终形成一种滚雪球的效应,汽车销量越高,可采集到的所需场景就越多,神经网络端接收到的数据越充分,而对于神经网络算法来说,数据就是它的养料,影子模式可以说为它提供了源源不断的养料,去帮助其不断成长与成熟。而算法越成熟,用户体验越好,这样又带来销量的提升。

这个路径看着虽然简单,但要这样打通一个流程打通,至少存在以下困难:

车端相关ECU是否具备提取周边环境信息,并作出相关标记的能力,而且标记的准确度是否有保证;

相关ECU供应商是否愿意开放相关标记信息给到主机厂,以及即使能开放,能开放到什么程度;

架构本身是否支持,以及车端相关ECU是否具备运算类似影子模式的算力;

Tcam是否具备上传这些数据的能力,这个和上传的是标记信息还是实际环境信息有很大关系;

即使后端得到这些数据,主机厂是否有相应团队能有效利用好这些数据去优化自身算法;

如何保证在数据采集的同时符合相关地区或国家的数据安全规定;

最后

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