AEye ogłosiło światu 5 sierpnia, że LiDAR Apollo przeszedł walidację na platformie NVIDIA DRIVE AGX Thor. Innymi słowy, została potwierdzona jego współpraca z DriveOS i tym samym sensor trafił do ekosystemu DRIVE Hyperion jako rozwiązanie, z którego producenci samochodów oraz dostawcy Tier 1 mogą korzystać jako ze wstępnie zweryfikowanego elementu całego systemu.
Apollo ma widzieć kilometr przed samochodem
Apollo ma wykrywać obiekty z odległości sięgającej 1 km, oferować pole widzenia do 120 stopni oraz generować do 6,4 mln punktów pomiarowych na sekundę. Sam moduł mierzy przy tym około 3,8 x 15 x 13 cm i został zaprojektowany tak, żeby można go było ukryć za przednią szybą samochodu, zamiast montować na dachu charakterystyczną wystającą “wieżyczkę”.
Sam kilometr brzmi wręcz absurdalnie, dopóki nie przeliczymy go na warunki drogowe. Przy 140 km/h samochód pokonuje około 39 metrów w ciągu sekundy. Teoretyczne 1000 metrów zasięgu odpowiada więc prawie 26 sekundom jazdy. Oczywiście nie oznacza to, że Apollo w każdych warunkach pogodowych rozpozna każdy niewielki przedmiot właśnie z kilometra. Pokazuje ona jednak kierunek rozwoju. Samochód przyszłości ma zauważać problem nie wtedy, kiedy człowiek zaczyna już nerwowo wciskać hamulec, ale znacznie wcześniej.
LiDAR Apollo jest “programowalny”
LiDAR nie widzi świata tak jak kamera. Wysyła impulsy światła i mierzy czas ich powrotu, dzięki czemu komputer otrzymuje przestrzenną mapę otoczenia wraz z informacją o odległości. Nie musi więc zgadywać głębi wyłącznie na podstawie dwuwymiarowego obrazu. Akurat tę technologię śledzę od dawna i już kilka lat temu pisałem o pomysłach na LiDAR-y pozbawione typowych ruchomych mechanizmów. Od tamtego czasu problem przestał sprowadzać się wyłącznie do tego, jak stworzyć coraz lepszy czujnik. Liczy się również sposób wykorzystywania zbieranych przez niego danych.
Czytaj też: Trwałość elektrycznego samochodu. Koreańczycy zrobili coś, czego może im zazdrościć Tesla
Właśnie tutaj Apollo robi się ciekawy, bo AEye określa swój LiDAR mianem “software-defined“. Oznacza to tyle, że jego sposób skanowania nie musi pozostawać raz na zawsze taki sam. Poprzez oprogramowanie można zmieniać m.in. wzorce skanowania, zasięg, rozdzielczość oraz pole widzenia i dopasowywać charakter pracy czujnika do autostrady, skrzyżowania czy innych warunków. Firma przewiduje też możliwość wdrażania takich konfiguracji poprzez aktualizacje oprogramowania.
Ma to też praktyczny sens. Na pustej autostradzie ważniejsze może być skoncentrowanie uwagi daleko przed samochodem. Na miejskim skrzyżowaniu większe znaczenie zyska szerokie pole obserwacji, bo rowerzysta może pojawić się z boku, a pieszy wejść na przejście zza zaparkowanego samochodu. Innymi słowy, zamiast projektować zupełnie inne urządzenia dla każdego scenariusza, producent może próbować dostosować zachowanie jednego sensora programowo.
NVIDIA chce zrobić z samochodów jeden wielki ekosystem
Jeszcze ważniejsze jest jednak to, do czego Apollo właśnie dołączył. DRIVE Hyperion nie jest jednym komputerem, który producent samochodu wkłada pod deskę rozdzielczą. NVIDIA buduje tym samym w ramach tego sprzętu referencyjną architekturę całego systemu autonomicznego samochodu. W obecnej wersji DRIVE Hyperion 10 obejmuje dwa układy DRIVE AGX Thor, 14 kamer, dziewięć radarów, jeden LiDAR, 12 czujników ultradźwiękowych, cztery kamery obserwujące wnętrze oraz zewnętrzne mikrofony. Całość jest przygotowywana jako baza dla systemów od poziomu 2 aż po poziom 4 autonomii.
Czytaj też: Dalej nie wierzę, że taki samochód powstał. Przytył o 300 kg, a nadal może jeździć po suficie
Sam DRIVE AGX Thor jest przy tym komputerem z zupełnie innej ligi niż klasyczne sterowniki samochodowe, bo pojedynczy układ wykorzystuje architekturę klasy Blackwell i oferuje do 1000 TOPS w INT8. NVIDIA chce przetwarzać na nim jednocześnie strumienie danych z wielu czujników i odpalać modele AI odpowiedzialne za percepcję oraz podejmowanie decyzji. Właśnie dlatego określenie “NVIDIA daje samochodom mózg” nie jest wcale wielką przesadą. Apollo może pełnić rolę jednego z jego narządów wzroku, ale dopiero połączenie wszystkich sensorów oraz odpowiednio wydajnego komputera tworzy system, który ma sens.
Zresztą podobny trend widać już przy szóstej generacji samochodów Waymo. Tam również nie chodzi o ustawienie na samochodzie możliwie największej liczby czujników, a o uzyskanie z całego zestawu możliwie najlepszej informacji. Nowa generacja Waymo Driver korzysta z 13 kamer, czterech LiDAR-ów i sześciu radarów, podczas gdy wcześniejsza architektura miała znacznie więcej kamer. Więcej sprzętu nie zawsze oznacza więc lepszy system.
Samochód nie musi tylko widzieć. Musi zdążyć zrozumieć
Od pewnego czasu mam wrażenie, że właśnie ten fragment autonomii jest niedoceniany najbardziej. Możemy stworzyć fantastyczną kamerę albo LiDAR widzący setki metrów przed samochodem, ale jeśli pomiędzy wykryciem przeszkody a decyzją algorytmu pojawi się zbyt duże opóźnienie, to z automatu cały technologiczny pokaz możliwości niewiele nam daje. Pisałem już o tym szerzej przy systemie wizyjnym inspirowanym sposobem pracy mózgu, bo na drodze liczy się nie tylko pytanie “czy komputer rozpoznał człowieka?”, ale również “kiedy go rozpoznał?”. Kilkadziesiąt milisekund może nie robić na nas wrażenia podczas uruchamiania aplikacji, ale przy dużej prędkości samochód w tym czasie pokonuje kolejne metry.
Czytaj też: Multipla walcząca z SUV-ami. Fiat wskrzesił samochód sprzed dekad
NVIDIA próbuje więc połączyć dwa światy. Czujnik ma dostarczyć dokładną trójwymiarową informację, a Thor przetworzyć ją wspólnie z obrazem kamer, radarami i pozostałymi sensorami. DRIVE Hyperion wykorzystuje właśnie taką fuzję danych, zamiast uzależniać bezpieczeństwo całego pojazdu od jednego rodzaju “wzroku”. Chyba tak powinniśmy patrzeć na Apollo. Nie jako na LiDAR, który samotnie sprawi, że samochód stanie się autonomiczny, ale jako na kolejny element coraz bardziej przypominającego układ nerwowy zestawu elektroniki.
Autonomia za rogiem? Tutaj zapodaję kubeł zimnej wody
Wszystko to nie oznacza, że za kilka miesięcy wyjedziemy z salonów samochodami, które obserwują drogę kilometr przed maską i przejmują kierownicę w każdych warunkach. Walidacja Apollo nie jest kontraktem produkcyjnym z konkretnym producentem samochodów. Samo AEye zaznacza, że wejście do ekosystemu nie gwarantuje zamówień ani nawet tego, że producenci zdecydują się właśnie na Apollo zamiast konkurencyjnych sensorów. Właśnie dlatego tak interesujące były dla mnie również dane z rzeczywistej eksploatacji robotaksówek Tesli i ich wypadków. Technologia może być imponująca, a jednocześnie nadal nie być bliska ideału.
Apollo i DRIVE AGX Thor nie rozwiązują tego problemu jednym ruchem. Robią jednak coś, co może być znacznie ważniejsze w długim terminie – układają fundament pod samochody, w których czujniki, moc obliczeniowa i oprogramowanie nie powstają jako osobne elementy. Dziś mózg już powstaje. Oczy zaczynają widzieć coraz dalej. Teraz najtrudniejszym zadaniem pozostaje nauczenie ich, kiedy i czemu powinny ufać.
