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一文解读百度长沙自动驾驶出租车队Robotaxi背后的BIE技术
2019-10-22 17:06:08  作者:CLY 编辑:CLY     评论(0)点击可以复制本篇文章的标题和链接

通过百度智能云BIE的保驾护航,无人驾驶距离普通大众的生活更近了一步。

或许从木牛流马的时代,自动驾驶就成了人们的憧憬。到了近代,自汽车诞生之日起,关于无人驾驶的设想就从未停止,可是现阶段打造一台完全无人驾驶的车辆依然有些难度,虽然在一些封闭的园区、码头已经有自动驾驶项目进入到商业运营,其距离普通大众的生活还是很远,远不到量产、商业化落地的程度。

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但在中国长沙,普通老百姓已经可以体验在车水马龙的大街上打个“无人的”了。9月26日,百度在长沙宣布,自动驾驶出租车队Robotaxi试运营正式开启。首批45辆Apollo与一汽红旗联合研发的“红旗EV”Robotaxi车队在长沙部分测试路段开始试运营。 

Robotaxi+车路协同的落地BIE是关键

相比于一步到位的“自动驾驶”,RoboTaxi采用“智能的车+智能的路”相融合的方法,也就是V2X——车路协同,形成了较为平滑的技术过渡方案,技术复杂程度相对较小,成熟度也更高。举个例子,依托于车路协同系统,即使前方有遮挡,车辆也能提前“看到”前方红绿灯的变化及等待时间,实现安全流畅的驾驶。

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(用户点击座位前的屏幕按钮,即可启动Robotaxi车辆)

在车路协同的实现过程中,百度智能云提供了众多核心能力,为RoboTaxi保驾护航,BIE是其中的关键技术:

BIE(Baidu IntelliEdge,百度智能边缘)包括 BAETYL 开源边缘计算框架(已捐赠 Linux Foundation Edge)和云端管理平台两部分,二者通过 Agent 服务进行通信,其中 BAETYL 框架负责本地边缘节点消息处理,云管理平台负责 BAETYL 框架的远程 OTA 升级,配置更新及下发等。此外,BAETYL 框架内置 Remote 远程服务,支持以 MQTT 协议消息的方式将边缘节点的消息传输至任意支持 MQTT 协议的接入平台,如百度物接入服务,AWS 物接入服务等。

方案整体上通过在边缘侧部署 BAETYL 框架,内置 MQTT Hub 服务和 Remote MQTT 服务,整体与百度智能云 IoT平台形成『边缘计算、云端管理、边云协同』的效果。

BIE如此强大,究竟在Robotaxi中扮演着怎样的角色呢?

道路数字化,BIE为安全护航

道路千万条,安全第一条。

Robotaxi要想顺畅安全的行驶,必然要有实时的道路信息支持,这就到BIE大显身手的时候了。在Robotaxi试运营的道路两侧,安装着一个个拥有多路摄像头的路侧感知设备,而每一个路侧感知设备的RSCU上都部署有BIE边缘计算框架。

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一方面,基于百度AI算法训练的云端感知模型,会被下发并运行在边缘计算框架上。输入摄像头视频数据,感知算法就能对所记录的路面照片进行感知分析,并在边缘侧直接推断出路况信息,然后通过V2X技术将路况信息实时反馈给范围内的自动驾驶汽车。

另一方面,BIE边缘计算框架将路况信息、采集到的视频数据上传至云端:将推断结果以 MQTT 协议消息传输至 BAETYL 框架的 Hub 服务,然后再经 Remote 服务透传至百度智能云 IoTHub 服务、规则引擎服务、流式计算服务及时序数据库,这就实现了:

通过将路况信息上传到云端:可以实时监测全路段路况信息,同时可以实现远距离车辆的V2V。

通过将视频数据上传云端:可以基于视频数据优化感知模型,然后通过BIE将优化后的模型下发到RSCU,以提高路况感知的精确度。

总的来说,百度智能边缘将道路数字化,让道路变得会说话,实现了“智能的路”,为安全的自动驾驶提供了强大的基础。

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从市场规模与增长等商业化因素来看,RoboTaxi是目前自动驾驶领域最具想象空间的落地场景之一。未来,百度智能边缘将继续助力自动驾驶领域,让更多人受益。感兴趣的小伙伴,不妨先去长沙尝尝鲜吧!

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