这种设计所带来的高功耗、高散热以及高价格都让自动驾驶汽车（目前）还不能为广大消费所使用。为了探索技术的极限以及更好地理解在ARM的移动片上系统（SoC）里开发自主驾驶系统，我们基于ARM的移动片上系统实现了一个简化的、基于视觉的自主驾驶系统。它的最高功率只有15瓦。

　　令人惊讶的是，这个设计的性能根本不差。定位计算管道可以每秒处理25帧画面，几乎能跟上系统每秒产生30帧画面的速度。深度学习计算管道可以每秒识别两到三个物体。路径规划和控制管道可以在6毫秒内完成路径规划。使用这一系统，我们可以让车辆以每小时5英里的速度行驶并且没有丢失位置的情况发生。

　　云端平台

　　自主驾驶车辆是一个移动系统，因此需要一个云平台来提供支持。云端主要提供两大功能，包括分布式计算和分布式存储。这一系统还包括几个应用，即仿真（可以被用于验证新算法）、高分辨率地图的生成以及深度学习模型的训练。为了构建这样的一个系统，我们使用Spark来做分布式计算，OpenCL来做异构计算，并用Alluxio进行内存分布存储。

　　我们通过集成这三个框架，提供了一个可靠、低延时、高吞吐的自主驾驶云平台。

　　仿真

　　云平台的第一个应用就是仿真。当我们开发了一个新的算法，atv，都需要在正式部署到车辆前进行测试。否则代价会很高且挽救时间会很长。

　　因此我们首先会在模拟器上测试新算法，例如在ROS节点上做数据重现。然而，如果只是在一个单机上测试新算法，要不会花费很长时间，要不就没有能做到全覆盖测试。

　　为了解决这个问题，我们可以使用一个分布式的模拟平台，如图8所示。

　　这里，Spark被用于管理分布式计算节点。每个节点上，我们可以运行一个ROS再播放实例。在一个单机服务器上做自动驾驶物体识别测试将会需要3个多小时。而使用分布式系统，水平扩展到8个服务器，整个测试在25分钟内完成。

图8 Spark和基于ROS的模拟平台。图片由Shaoshan Liu友情提供

　　高清晰度地图生成

　　如图9所示，高清晰度地图的生成是一个复杂的过程，涉及到很多步骤。包括原始数据处理，点云生成，点云对齐，2维反射地图生成，高精度地图标记以及最终地图生成。

　　使用Spark，我们可以把所有的这些步骤放入一个任务中完成。Spark的一大优点是它提供基于内存的运算机制。这样我们就可以不用存储中间数据到硬盘上，从而可以级大地提升地图生成的速度。

图9 基于云平台的高清晰度地图生成。图片由Shaoshan Liu友情提供

　　深度学习模型训练

　　因为我们为自主驾驶使用了多种不同的深度学习模型，所以持续更新模型来保证它们的有效性和高效性就非常重要。然而，由于原始数据的量非常的大，仅仅靠单机是很难快速地完成模型的训练的。

　　为了解决这个问题，我们使用Spark和Paddle（最近由百度开源的一个深度学习平台）开发了一个高可扩展的分布式深度学习系统。

　　在Spark驱动程序里，atv，它可以管理Spark Context和Paddle Context。在每个节点里，Spark执行器容纳了一个Paddle的训练实例。在此架构之上，我们使用Alluxio作为这个系统的参数服务器。使用这一系统，我们可以实现线性的性能扩展（甚至在增加了更多资源后），从而证明它是高可扩展的。

　　这仅仅只是开端

　　如你所见到的，自主驾驶（以及人工智能）不是单一技术，它是多种技术的综合。它包括创新的算法、系统集成和云端平台。这还仅仅只是开端，机遇无限。我预计到2020年，我们会正式的开启人工智能（AI）时代，在市场上见到更多基于AI的产品。让我们做好准备吧！

　　作者介绍：Shaoshan Liu是Perceptln的联合创始人和主席，致力于开发下一代的机器人平台。在创立PerceptIn之前，他在百度（美国）的自主驾驶和深度学习基础设施（Autonomous Driving and Deep Learning Infrastructure）工作。Liu拥有加州大学欧文分校的计算机工程博士学位。

新智元招聘

　　职位 运营总监

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