BMW推出下一世代自動駕駛測試平臺!

時間:2019-04-02

來源:快資訊

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導語:BMW集團早在2000年時就開始投入自動駕駛的研發。到了2006年,BMW更首次在Hockenheim賽道上成功動態展示了無人駕駛車輛。自2011年以來,BMW集團的高度自動化測試車輛一直在慕尼黑和紐倫堡之間的A9高速公路上行駛。另外,于2014年CES大展,BMW更在拉斯韋加斯賽道(Las Vegas Speedway)上展示了高性能無人駕駛車的性能極限。

   BMW集團早在2000年時就開始投入自動駕駛的研發。到了2006年,BMW更首次在Hockenheim賽道上成功動態展示了無人駕駛車輛。自2011年以來,BMW集團的高度自動化測試車輛一直在慕尼黑和紐倫堡之間的A9高速公路上行駛。另外,于2014年CES大展,BMW更在拉斯韋加斯賽道(Las Vegas Speedway)上展示了高性能無人駕駛車的性能極限。

  BMW集團深信,自動駕駛將在未來對個人和可持續的移動性生態,產生決定性影響。

  而BMW下一個已經確定的目標:2021年所要推出BMW Vision iNEXT的量產版本,將會首次提供Level 3等級的自動駕駛功能,讓消費者們進行選配。

  這項功能將可讓車輛在高速公路上執行高達130 km/h的自動駕駛,這代表駕駛可以分心,無須時時都將注意力放在路上,以及無須時時手放在方向盤上。此外,在2021年底,BMW更要開始著手進行Level 4自動駕駛的測試,也就是所謂真正可以「呼呼大睡」的自動駕駛。因此,新的測試平臺將占有BMW未來技術發展舉足輕重的地位。

  新的IT平臺D3以數據驅動開發(Data-Driven Development)構成高度全自動駕駛功能開發和驗證的基礎,取其三個前綴因而稱作為D3。數據驅動開發是為確保2021年BMW iNEXT車款中,所提供的Level 3級自駕系統安全性和可靠性不可或缺的工具。

  BMW已經運用Data-Driven Development很多年了,基本原則植根于收集來自遭遇到的交通情況的復雜性和多樣性的大量數據,來驗證自動駕駛的算法和整體操作。這些大數據來自測試車隊車輛約500萬公里的真實駕駛數據,然后提取200萬公里最相關的駕駛場景和環境因素。

  隨著開發的進展,這200萬公里的駕駛數據隨后會再經歷定期的后處理。合格的200萬公里的數據會不斷擴展到另外2.4億公里的仿真生成數據,這主要基于相關的駕駛場景,并確保實際駕駛的多樣性被納入在開發過程中作為正確的參考。

  當然,要處理這些大數據并非一般的計算機所可以勝任的!200萬公里真實里程和2.4億公里虛擬里程的再處理,需要一個存儲容量超過230 PB的高性能數據平臺,以及超過10萬個CPU和200多個GPU(圖形處理單元)的強大計算能力。BMW D3測試平臺在自動駕駛研發中心(BMW Group Autonomous Driving Campus)的HiL硬件回路(Hardware-in-the-Loop),在各站之間有96 x 100 Gb的連接,而凈可用數據速率約可高達每秒3.75 Tb。

  目前,BMW集團的測試車隊擁有約80輛BMW 7系列轎車,這些測試車已在美國西海岸、德國、以色列和中國運作相關任務,并且數量還在持續增加中,預計到2019年底,總數量將會達到140輛。而目前每日收集的原始數據量超過1.5 TB,每兩周會有50 PB數據到達HiL進行處理。

  這個數據相當可觀,1.50TB數據量相當于23只 iPhone X每天運算的總量。230 PB相當于45個公寓(約80平方米、地板至天花板高度3米)完全裝滿CD的數據量。而3.75 Tb/ s的帶寬大約足以同時播放100萬個高清電視節目,或者允許100萬個家庭同時觀看一個高清電視節目。

  BMW創建D3測試平臺合作伙伴是IT產業相當知名的DXC Technology。DXC核心工作主要是設置和運行數據中心,并開發相關應用程序,目的是支持自動駕駛開發過程,以降低系統準備上市前所需的成本和時間。其讓自動駕駛開發團隊能夠在幾秒鐘,而不是幾天甚至幾周內收集、存儲和管理來自車輛傳感器的數據,并使其可用于必要的AI人工智能培訓。

  DXC解決方案是在開源環境中開發,可在內部部署和混合環境中使用,從而可以輕松地轉移工作負載,減輕開發工程師的工作負擔。其使用單一平臺進行數據存儲、處理和AI培訓,可同時降低硬件和軟件的需求,而能夠降低成本和復雜性。此外,數據可以在全球收集,然后集中監控,這將擁有效率最大化和降低成本的好處。

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