浪潮信息进军自动驾驶大约在2021年底,首先是算法部分,2022年10月浪潮信息提出了纯视觉的dabnet4d,2023年3月提出iei-bevfusion++,在关键性指标nuscenesdetection score(nds)得到77.6%的高分,创造了3d目标检测全赛道迄今最高成绩,与零跑汽车的ea-lss并列全球第一。
汽车的高性能运算可以算是边缘计算,浪潮信息是国内边缘计算服务器排名第一的厂家,自然也延伸到汽车自动驾驶领域。
浪潮信息在2023年8月推出了eis400自动驾驶域控制器和autodrrt计算框架,和汽车领域的厂家有比较大的差别。
eis400自动驾驶域控制器
eis400:基于ecom模块化设计
eis400框架图
图片来源:浪潮信息
eis400使用4个英伟达顶配orin做ai加速与协处理器,这4个ai加速和协处理器任务完全不同,每一个任务领域只有一个orin在负责,换句话说,这不是4个orin并联,而是近似串联,4个相对独立的协处理器,这与传统汽车领域的域控制器相比差别较大。
作为服务器领域的专业厂家,浪潮自然使用了pcie交换机连接4个orin,而传统汽车领域为了节约成本,一般用以太网交换机。目前主流的以太网交换机带宽非常低,只有0.125gb/s,而英伟达多显卡之间连接用的nvlink带宽是900gb/s,差距悬殊,想要并联4个orin让算力增加4倍完全不可能,顶多增加10%。浪潮使用了比较成熟的性价比高的三代pcie交换机,连接orin的是8通道,带宽是8gb/s;连接cpu的是16通道,带宽是16gb/s。目前pcie已经进化到第六代,单通道带宽就可达64gb/s,是三代的8倍,当然价格也差不多是三代的4倍。浪潮也用了以太网交换机,这个以太网交换机也非常强大,具备8个千兆以太网接口和三个sgmii接口,可以接4个激光雷达。通常百兆以太网也勉强可以,但浪潮为长远考虑,用了千兆接口。
bmc系统监控应该就是服务器领域常见的主板管理控制器(baseboardmanagement controller),mc是一种单独的芯片或嵌入式处理器,具有自己的独立网络接口,可直接连接到网络。通过bmc,系统管理员可以远程监控、维护、更新和控制服务器。bmc提供了系统管理固件、应用程序、外设和传感器,支持包括kvm(键盘、视频、鼠标)、电源管理、虚拟媒体、snmp以及日志记录和远程访问等功能。服务器领域对可靠性的要求丝毫不低于汽车。
安全mcu 还是离不开英飞凌的tc397,浪潮还特别加了一个cpld来负责处理定位信息,即pps(precisepositioning service),这个不是美国gps的pps,也不是pulse per second。cpld可以看作一个缩微版的fpga。
浪潮是把服务器领域的技术引入到汽车自动驾驶上,服务器都是多显卡加cpu配置,4个英伟达orin可以看作4张显卡。cpu还是基于x86系统。
图片来源:浪潮信息
浪潮的autodrrt还是基于ros2的改造。
图片来源:浪潮信息
ros是无人出租车领域最常见的操作系统,除了百度,基本上都是ros系统。ros最初是斯坦福大学人工智能实验室与机器人技术公司willow garage共同开发的,2008年以后主要由willow garage公司推动,维护。
2012年以后,willow garage中有一个ros团队,从公司中独立出来后,成为了非盈利组织the open source robotics foundation(osrf),主要负责维护和更新ros。ros2是2016年底推出的,目前最新版本是2023年5月的iron irwini,大约每隔1年升级一次。采用ros2最知名的自动驾驶开源架构就是autoware。ros的核心功能可以看作是一个通信中间件,用于传感器和节点之间通信。
提到ros就不得不提autoware,autoware最早是由名古屋大学研究小组在加藤伸平教授(prof. shinpei kato)的领导下于2015年8月正式发布。2015年12月下旬,加藤伸平教授创立了tieriv,以维护autoware并将其应用于真正的自动驾驶汽车。如今主要分为两个大版本: 基于ros 1的autoware.ai和基于ros2的autoware.auto,autoware.universe。它能够广泛的应用于多种车辆的自动驾驶商业部署。autoware自动驾驶框架已经在20多个国家、30多种车型、500多个公司使用。autoware 提供了一套丰富的自动驾驶模块,由传感、计算和驱动能力组成,包括定位、映射、目标检测和跟踪、交通灯识别、任务和运动规划、轨迹生成、车道检测和选择、车辆控制、传感器融合、相机、激光雷达、雷达、深度学习、基于规则的系统、连接导航、日志记录、虚拟现实等。
图片来源:浪潮信息
目前,the autowarefoundation负责autoware的维护,有23个原始会员,其中知名会员包括amd、arm、富士康和华为。
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4个orin与cpu的分工如上表。soc2负责的是激光雷达,准确的说是velodyne的激光雷达。cpu主要负责autoware基础,
优化后延迟大大缩短。
浪潮也没有完全照搬autoware,中间也加入了dds。dds是面向高可靠性场合的通信中间件,ros的网络通信提供了2种方式,tcp和udp。tcp是默认的通信方式。
tcp简单来说就是:发送方发出一个信息后,接收方需要发出一个信号,告诉发送方“我收到消息了”。如果发送方没有收到这个信号,那下一条信息就不能发出。
udp简单来说就是:发送方发出一个信息,不管接收方是否有接收到消息,发送方都会一直发送消息。udp比较适合自动驾驶,当然商业化的自动驾驶不是学术研究,需要更高级的通信。
通信中间件包括点到点,消息队列和发布/订阅三种工作模式,some/ip和dds都采用了第三种工作模式,即发布/订阅。相比于面向信号的can,some/ip和dds都是面向服务的通信协议。闭源的主要有vector公司的some/ip, rti公司的dds等。开源的主要有open dds, fast dds, cyclone dds等。some/ip的全称为:scalable service-oriented middleware over ip,是一种面向服务的传输协议。严格地说,some/ip不是一款特定的产品,而是一种技术标准。其最早由宝马在2012-2013年开发,并在2014年集成进autosar 4.2.1中。当前,全球最大的商用some/ip产品供应商是vector。开源版的some/ip则是由genivi协会来维护的。传统车厂基本都是用some/ip。
dds的全称为data distribution service(数据分发服务),是由omg发布的分布式通信规范,采用发布/订阅模型,提供多种qos服务质量策略。
dds将分布式网络中传输的数据定义为“主题”,将数据的产生和接收对象分别定义为“发布者”和“订阅者”,从而构成数据的发布/订阅传输模型。各个节点在逻辑上无主从关系,点与点之间都是对等关系,通信方式可以是点对点、点对多、多对多等,在qos的控制下建立连接,自动发现和配置网络参数。
dds最早应用于美国海军,用于解决舰船复杂网络环境中大量软件升级的兼容性问题,后来扩展至航空、国防、通信、汽车等领域。
2018年,dds首次被引进autosar ap,作为可选择的通信方式之一。ros2和cyber rt的底层都使用了开源的dds,将dds作为最重要的通信机制。与此相对应的是,英伟达的xavier、orin等面向自动驾驶的soc芯片上也都预留了dds接口。
全球范围内,dds市场份额最大的供应商(80%左右)的是成立于1991年的美国rti公司(全称为real-timeinnovations)。rti作为omg组织董事会的成员,主导了dds标准的制定,从2004年开始负责主持dds工作组的工作,目前已经成为该行业的领导者,对dds标准有足够的权威。rti开发的dds品牌名为connext,,因此又被称为connext dds。
在自动驾驶领域比较有影响力的开源dds是由rti原核心团队成员在欧洲创办的eprosima公司推出的fastdds。在eprosima将fastdds的源代码开放出来后,用户可以直接在github上免费下载。不过用户就需要通过向eprosima支付费用来取得支持。出于成本的考量,英伟达的xavier和orin自带的driver.os中便采用了fastdds或opendds这样的开源dds。rti方面认为,开源dds是其最大的竞争对手。
autodrrt的容错机制
图片来源:浪潮信息
2023年11月,浪潮参加了日本的第五届日本自动驾驶竞赛,依靠eis400和autodrrt获得了冠军。japan automotive ai challenge是国际影响力的自动驾驶竞赛之一,由日本工程师学会2019年发起,旨在针对自动驾驶开发的各类难题,面向全球自动驾驶工程师征集解决方案。2023年的挑战赛围绕工厂无人运输场景,像“超级玛丽”游戏一样,赛道会设置障碍物、烟雾气体干扰、s 形、l 形狭窄路径多个题目,驾驶最远距离的队伍将获得胜利。此次竞赛吸引了东京大学、东京工业大学、名古屋大学、浪潮信息、日产、松下、住友、马自达等50多支顶尖自动驾驶团队参与。经过预赛亚马逊云线上仿真模拟比拼,有17支队伍晋级现场决赛,包括7家高校队伍和10家企业参赛队伍。
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