地平线王昊:自动驾驶软件实践与关键挑战
"D2 王昊 地平线 助力自动驾驶的软件实践" 本文主要探讨了地平线公司王昊在助力自动驾驶量产过程中的软件实践经验,涉及到软件在自动驾驶系统中的关键作用、软件开发流程、自动驾驶工程师所需的能力以及软件如何有效协同算法以提升系统性能。 1. **软件在自动驾驶中的作用** - 自动驾驶系统由多个子系统组成,如感知、定位地图、规划控制等。软件在此扮演着核心角色,负责算法开发、模块互联、提高开发效率,并确保各子系统的协同工作。 - 软件不仅关注算法的效果,还注重快速构建原型(快速demo)和模块化设计,以提升整体开发速度。 2. **自动驾驶开发工程师的能力要求** - 开发者需要具备体系结构理解,熟悉持续集成与持续交付(CICD)、性能优化、数据压缩和标定算法。 - 掌握如C++、Python等编程语言,了解设计模式、操作系统、数据结构、图像处理、机器学习,以及相关的业务知识,如自动驾驶系统架构和功能安全。 3. **软件在量产中的作用** - 软件需要处理传感器数据接入,进行算法和应用模块的开发与配置调度优化,以及应用的量产部署和监控。 - 通过统一异构加速编程框架,实现即插即用的传感器接入,多协议兼容的通信,以及数据流的模块化管理,以优化整个系统。 - 在开发流程中,强调集成、验证和闭环迭代,支持面向未来的迭代更新,同时提供高效的开发工具和标准化协作环境。 4. **软件算法协同** - 软件开发通常从原型(如Python深度学习)开始,然后通过C++优化性能,将传统算法与深度学习结合,以解决特定问题。 - 系统集成阶段,软件需要确保功能、性能、稳定性和效率的提升,而不仅仅是单个模块的独立开发。 5. **软件发展的阶段** - 自动驾驶软件的发展经历了从直接调用系统接口实现功能的初级阶段,到基于标准模块实现功能的进阶阶段,未来将继续向着更高级别的抽象和模块化方向发展。 6. **应对挑战** - 随着团队规模扩大、系统复杂度增加,软件需要在保持灵活性的同时,进行更全面的设计和优化,以保证数据的正确性和模型计算的准确性。 总结来说,软件在自动驾驶领域的实践是多维度的,涵盖从算法开发到系统集成的全过程,需要开发团队具备丰富的技术背景和灵活适应能力,以满足自动驾驶汽车在安全、效率和可靠性上的高要求。通过不断的学习、积累和迭代,软件将在推动自动驾驶技术的成熟和量产应用中发挥至关重要的作用。