[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]自動駕駛技術(shù)的發(fā)展,不僅依賴于感知算法的精度和決策規(guī)劃的智能,還深深植根于系統(tǒng)內(nèi)部對“時(shí)序”這一概念的精準(zhǔn)把控。所謂時(shí)序,簡單來講,就是系統(tǒng)在不同模塊之間、不同傳感器之間以及傳感器與執(zhí)行單元之間,按照嚴(yán)格的時(shí)間順序和頻率進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、處理與響應(yīng)的能力。對于自動駕駛系統(tǒng)而言,時(shí)序不僅是保障精度和性能的基石,更是確保安全和可靠性的基礎(chǔ)。只有在嚴(yán)格的時(shí)序框架下,各個(gè)子系統(tǒng)才能協(xié)同工作,實(shí)現(xiàn)對外部環(huán)境的快速感知、合理預(yù)測、有效規(guī)劃和及時(shí)控制,從而在復(fù)雜多變的道路場景中做到“未雨綢繆、穩(wěn)扎穩(wěn)打”。
在自動駕駛系統(tǒng)中,“時(shí)序”一詞最直接的體現(xiàn)便是傳感器數(shù)據(jù)采集的時(shí)間戳管理。激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、車載攝像頭、超聲波等多種傳感器同時(shí)在車輛周圍不斷地掃描環(huán)境,每一次掃描位置和時(shí)間都必須被精確記錄。若某一幀激光雷達(dá)點(diǎn)云與攝像頭圖像在時(shí)間上錯(cuò)位,即便算法再智能,也難以進(jìn)行準(zhǔn)確的空間映射和融合。為此,系統(tǒng)內(nèi)部通常會采用統(tǒng)一的時(shí)間基準(zhǔn),通過硬件觸發(fā)或軟件時(shí)間同步機(jī)制,讓每個(gè)傳感器在嚴(yán)格規(guī)定的時(shí)間點(diǎn)完成采樣,并打上準(zhǔn)確的時(shí)間戳。這樣一來,上層的感知算法就能夠根據(jù)時(shí)間戳將各傳感器數(shù)據(jù)對齊,實(shí)現(xiàn)多源信息的高精度融合。
在感知層面,時(shí)序的管理不僅關(guān)乎數(shù)據(jù)對齊,還直接影響到目標(biāo)檢測和跟蹤的連續(xù)性。假設(shè)車載攝像頭以每秒30幀的頻率采集圖像,而激光雷達(dá)以每秒10次掃描輸出點(diǎn)云,那么系統(tǒng)需要按照這兩種不同頻率的節(jié)奏,制定合理的插幀或降采策略,以保證感知模塊每一次決策都建立在最新且一致的數(shù)據(jù)集之上。如果某一次融合因?yàn)闀r(shí)間戳錯(cuò)位導(dǎo)致圖像中的行人位置與點(diǎn)云中的反射點(diǎn)不匹配,那么檢測算法就可能產(chǎn)生誤判或漏檢,進(jìn)而影響后續(xù)的規(guī)劃和控制。
進(jìn)入預(yù)測與規(guī)劃階段,時(shí)序的要求同樣不容忽視。自動駕駛系統(tǒng)通常會在一個(gè)固定的周期內(nèi),依據(jù)當(dāng)前感知的數(shù)據(jù)展開對周邊動態(tài)目標(biāo)的軌跡預(yù)測,并在預(yù)測結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行路徑規(guī)劃。這里的“周期”往往以毫秒為單位,例如每隔50毫秒進(jìn)行一次預(yù)測,然后在下一次50毫秒周期內(nèi)完成軌跡規(guī)劃并輸出給控制模塊。如果預(yù)測與規(guī)劃的時(shí)間窗口處理不當(dāng),如規(guī)劃算法運(yùn)行過慢超出時(shí)限,系統(tǒng)就不得不使用上一次的規(guī)劃結(jié)果,這對于高速行駛的車輛而言,可能導(dǎo)致反應(yīng)滯后,增加安全風(fēng)險(xiǎn)。因此,合理的時(shí)序設(shè)計(jì)必須確保在規(guī)定周期內(nèi),所有的算法都能完成計(jì)算并輸出結(jié)果,否則就要采取多線程并行或硬實(shí)時(shí)調(diào)度的方式來保證時(shí)延在可控范圍之內(nèi)。
控制與執(zhí)行模塊對時(shí)序的依賴更為直接。車輛的縱向和橫向控制命令需要以極高的頻率發(fā)送到執(zhí)行機(jī)構(gòu),如每隔10毫秒就要更新一次油門、制動或轉(zhuǎn)向控制指令,這樣才能保證車輛運(yùn)動狀態(tài)與規(guī)劃軌跡的緊密貼合。一旦控制命令的下發(fā)時(shí)序紊亂,就會導(dǎo)致車輛在執(zhí)行階段出現(xiàn)抖動、過度修正或遲滯,從而破壞行車的平順性和安全性。此外,制動系統(tǒng)和轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)本身也具備固有的響應(yīng)延遲,這就要求控制模塊在給出指令時(shí)充分考慮執(zhí)行延遲,并在時(shí)序上提前做出相應(yīng)補(bǔ)償,以確保實(shí)際車速和車道偏離度滿足預(yù)期要求。
在更底層的系統(tǒng)層面,自動駕駛通常采用精準(zhǔn)的系統(tǒng)時(shí)鐘與同步機(jī)制來支撐整個(gè)時(shí)序架構(gòu)。像工業(yè)以太網(wǎng)中的精確時(shí)鐘同步協(xié)議(PTP,Precision Time Protocol),或是基于GPS的時(shí)間戳同步方式,都可以為各傳感器和計(jì)算單元提供納秒級的時(shí)間基準(zhǔn)。此外,一些自動駕駛平臺還會使用專用的硬件觸發(fā)接口,將激光雷達(dá)、攝像頭與主控單元通過硬件線纜連接,當(dāng)主控單元發(fā)出觸發(fā)信號時(shí),各傳感器同時(shí)開始采樣,形成硬件層面的時(shí)序鎖定。這樣的設(shè)計(jì)一方面減少了軟件調(diào)度的不確定性,另一方面也提高了整個(gè)系統(tǒng)的時(shí)間一致性,奠定了高精度、多傳感器融合的基礎(chǔ)。
實(shí)時(shí)性和延遲管理是時(shí)序設(shè)計(jì)中的重要課題。自動駕駛系統(tǒng)需要滿足嚴(yán)格的實(shí)時(shí)性要求,通常要在毫秒級別內(nèi)完成感知—預(yù)測—規(guī)劃—控制的全流程閉環(huán)。為此需對各個(gè)模塊進(jìn)行最壞情況執(zhí)行時(shí)間(Worst-Case Execution Time, WCET)評估,并設(shè)置合理的調(diào)度優(yōu)先級。在多核計(jì)算平臺上,不同任務(wù)會被分配到優(yōu)先級隊(duì)列中,確保延遲敏感的感知任務(wù)和控制任務(wù)優(yōu)先獲得計(jì)算資源,而相對不那么緊急的地圖更新或日志記錄等后臺任務(wù),則可以在空閑時(shí)段執(zhí)行。通過這樣的任務(wù)級時(shí)序調(diào)度,能最大限度地降低關(guān)鍵路徑上的延遲,提高系統(tǒng)的可靠性。
從功能安全的角度來看,《道路車輛功能安全》ISO 26262等汽車安全標(biāo)準(zhǔn)也對系統(tǒng)時(shí)序提出了具體要求。標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了ASIL等級對應(yīng)的時(shí)序冗余和時(shí)延檢測機(jī)制。例如在高級別自動駕駛(Level 3及以上)的應(yīng)用中,系統(tǒng)必須具備自檢與診斷功能,能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控各個(gè)模塊的運(yùn)行時(shí)延,一旦發(fā)現(xiàn)超時(shí)或錯(cuò)序就要立即采取如安全停靠或切換到備用系統(tǒng)等安全措施。此外,還要通過硬件隔離和雙核鎖步等手段,實(shí)現(xiàn)對關(guān)鍵時(shí)序路徑的雙重保障,防止單點(diǎn)故障導(dǎo)致時(shí)序異常,從而危及行車安全。
在實(shí)際工程中,為了進(jìn)一步優(yōu)化時(shí)序性能,自動駕駛系統(tǒng)往往要結(jié)合多種技術(shù)手段。首先是流水線并行處理,不同級別的感知任務(wù)可以在不同核或不同硬件單元中并行完成;其次是時(shí)間截?cái)嗯c優(yōu)先級搶占,通過將長時(shí)計(jì)算拆分為多個(gè)短時(shí)任務(wù),并根據(jù)任務(wù)緊急程度動態(tài)調(diào)整優(yōu)先級,既保證了關(guān)鍵任務(wù)的及時(shí)響應(yīng),也提高了整體計(jì)算效率;再者,采用硬件加速器(如GPU、FPGA或ASIC)來完成頻繁使用的計(jì)算密集型算法,使得感知與預(yù)測的時(shí)延大幅降低。在這些優(yōu)化手段的共同作用下,自動駕駛系統(tǒng)在保證高精度的同時(shí),能更好地滿足實(shí)時(shí)性的苛刻要求。
隨著芯片性能的提升、算法模型的輕量化以及分布式計(jì)算框架的發(fā)展,時(shí)序管理的粒度和精度都將進(jìn)一步提高。未來可能會在更復(fù)雜的場景中引入更高頻率的閉環(huán)控制,例如毫米級定位系統(tǒng)與高頻慣性測量單元的深度融合,實(shí)時(shí)控制率達(dá)到每秒數(shù)百次甚至更多。同時(shí),在多車協(xié)同和車路協(xié)同(V2X)場景中,對時(shí)序的要求將更加嚴(yán)格,需要實(shí)現(xiàn)車與車、車與路、車與云端的統(tǒng)一時(shí)鐘和超低延遲通信,進(jìn)而支撐更為安全高效的智慧交通系統(tǒng)。
簡而言之,時(shí)序是自動駕駛系統(tǒng)的大腦中的“心跳”和“節(jié)拍器”,它負(fù)責(zé)為感知、預(yù)測、規(guī)劃和控制等各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)提供穩(wěn)定且可靠的時(shí)間保障。在保證數(shù)據(jù)一致性、提升系統(tǒng)實(shí)時(shí)性、滿足功能安全要求的同時(shí),時(shí)序優(yōu)化也推動了整體性能的提升。
審核編輯 黃宇
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