第99章要不有机会搞个芯片玩玩

别看自动驾驶系统挺炫酷的,但是其系统的开发测试,却是一个非常漫长的过程。

就说这个简单的视觉感应测试,要经历物体的识别,环境的感知,模型的建立。

物体的识别是最基础的,也是最容易通过的。

当然,这是建立在车辆低速的情况下,在速度较高的情况下,也是很难的。

不过好在高速情况都是在高速公路上,路况相对来说比较简单。因此来说,相差也不是很大。

环境的感知,也是较为重要的一方面。

这方面体现的是摄像头的感知频率和对于图像的处理能力。

当然,一般情况下,感知功能都是没有问题的,很容易实现。

工程师要考虑的是在非正常的情况下,系统如何处理。比如说,摄像头出现了问题,或者采集的图像,出现曝光过度的情况。

就比如在夜间,当对面开着远光灯,直射你的车辆。此时的图像就会曝光过度,出现失真的情况。

虽然实际工况摆在这,开发人员可以解释说,工况太过恶劣,系统在这种情况下,判断失误很正常。

但是一个优秀的产品,还是要在技术能力范围内,尽可能地保证系统功能的完善。

因此,对于特殊工况,驾驶系统都有相应的策略。

对于这些工况下的环境感知,也都有特别的图像处理技术。qupi.org 龙虾小说网

世界上的东西很多,能够出现在街道上的物品,也是千奇百怪。想要将这些物品在一定速度下,都识别出来,是很难的。

这种困难难到很多的企业,无力去做识别的技术,将所谓的障碍物,进行一刀切。

这种策略,虽然方案简单,但是太粗暴了,极易造成误判。

就比如说,在车辆的正前方,突然间出现了一个塑料袋,你说车是停还是不停呢。

甚至于,国际大厂的自动驾驶技术,在这方面,表现也不是很佳。

有机智的网友,甚至于根据某知名车厂的软件BUG,想出了不被追尾的方案。

那就是在自己的车尾部,吊一块红布。在人的视界中,这只是一块无关痛痒的布。但是对于驾驶系统,可能就将其理解成了一个障碍物。比如说用于道路施工时,分流车辆的安全警示桶。

这么做的目的,也是基于此品牌的车辆,经常出现自动驾驶系统不受控制,刹不住车,经常追尾别人的教训。

不过好在品牌方意识到了这个BUG,在这种做法还没完全风靡的时候,就将这股风气给刹住了。

江明当时听到这种做法,是笑掉了大牙。

之前不懂,纯粹是看热闹的心态,但是现在吗,有点理解此国际大厂的做法了。

这是一种对于技术限制的无奈!

环境感知完了,是模型的建立,也是比较关键的。

在监控系统的页面上,会清晰地显示周围环境的模型。比如说会显示出道路标识,远处的假人,各种各样的物体。

还别说,显示的精度还挺高的。显示出来的图标,也是惟妙惟肖的,看起来这部分没有什么问题。

还没等江明脑海中的想法消除,江明就感觉,自己有点想多了。

模型的建立,还是出现了问题。

当车辆的速度急剧地增加以后,相应的模型建立的速度,也将同步提升,以满足系统实时性的要求。

理论上是这样,实际设计中,也是这么要求的。

但是在测试中,众人发现,在车辆速度超过120码以后,模型建立的速度,已经赶不上环境感知的速度。

没过多长时间,众人就发现,往往车辆已经开出去老远了,但是在屏幕上显示的模型还是之前的。产生了一种类似卡顿的情况。

看到这,刘铭也有点无语了。

不应该啊,之前计算过的,应该不会出现问题啊,为什么实测过程中,出现了问题。

想到这,刘铭赶紧打开之前的数据流,进行分析。

在车辆上,有数据记录仪,能够实时的存储相应的数据。此时,刘铭正将数据导出来,然后查找问题点。

这个问题太致命了,这种错位,很容易引发安全事故。

“物体识别没有问题,环境感知也没有问题,怎么到了模型的建立,就有问题了呢?”

刘铭自言自语道地说道。

“是啊,上面两个步骤,速度都很快,完全能够满足时效性的要求。”

“而且按照理论计算,主处理器,也可以满足要求的。”

其他的同事,也是一副百思不得其解。

“江工,您怎么看?”

刘铭他们抓耳挠腮了半天,也是没有分析出来。刘铭看着身旁的江明,这样问道。

“我看看。”

江明也没有看到具体的数据,也不可能一下就看出问题,随后这么说道。

随后刘铭将位置让了出来,江明坐在上面,开始一帧帧地分析数据。等江明分析到一半的时候,江明大体心中有数了。

“喏,你们看,这里是不是有问题?”

江明指着一行数据,对着众人说道。

“额?”

众人顺着江明的眼光看去,只是看了半天,也没发现问题点。

刘铭也是有点纳闷,江明所指出的数据,是非常平常的一行数据,是用来调用指令,分配系统资源的。

在这个阶段,由于车辆的速度增加,用于环境感知的资源会逐步地提升,然后加速环境感知的速度,为接下来的建模做准备。

是为了保证时效性,做的一个资源分配器,这看起来,也不像有问题的模样啊?

众人大眼瞪小眼,看了半天,没人吱声。

“喏,你们看,当速度提升到110迈的时候,用于环境感知的资源是多少?”

眼见众人没一个人说话,江明怎么会不知道,他们看不出问题点。基于此,江明也不想故弄玄虚,随后说道。

“按照计算的话,差不多占系统资源的55%。”

有工程师在旁边飞快地算着,然后这样说道。

“那么速度是120迈呢,资源是多少?”

江明继续问道。

“差不多是70%。”

这名工程师飞快地算着,然后说道。

“什么,70%?”

刘铭听到这名工程师的话,惊叫了起来。

不正常,很不正常。

正常情况下,只提升了10迈的速度,但是系统的资源占用量,却是提升了15%,高,实在是太高了。m.

按照之前的试验数据,每提升10迈,最多是3%的系统占用量,现在足足是之前的5倍。

“怎么会呢,好好的为什么提升了这么多,这解释不通啊?”

刘铭苦思冥想,但就是考虑不出问题点。

“你们看,问题的关键点在这里。”

江明指着其中的一行数据,对着众人说道。

“正常情况下,环境感知的速度,要低于模型建立的速度,这样模型才能处理过来。但是如果环境感知速度高于模型,就会出现卡顿的情况。”

“因此,为了平衡这种速度,专门设计了一个资源调配器,用于资源的分配。也就是说,要环境感知速度,与模型建立速度相对等。”

江明说道。

“江明您分析得很对,但是这和系统的卡顿有什么关系,这个调配器已经平衡了系统资源。”

有工程师说道。

“你们把这个调配器想得太简单了。平衡环境感知的方法是通过锁定传输速率来完成的,但是你们有没有考虑过,环境感知后,多余的数据,去哪了?”

江明继续问道。

“存在寄存器中,排队等着建模。”

工程师快速回答道。

“那么如果说寄存器满了以后,会怎么做呢?”“慢了以后,就会降低环境感知的速度,进行速度的匹配。”

工程师继续解释道。

“你的解释很对,但是你们有没有想过,这中间的频率切换,有多快,能占用系统多少的资源?”

江明循序渐进。

“占用不了多少资源吧,本来寄存器就设计得不大。”

工程师随口说道。

然后一边说,一边调用后台的数据,只是等看到数据以后,工程师惊呆了。

“什么,系统资源的占用,已经飙到了30%。”

看到如此多的资源使用量,这名工程师也是惊呆了。

“这...”

刘铭也是无语了,就这资源占用率,系统没有崩溃,就算软件架构不一般。

“行了,我们改程序。”

既然找到了问题点,那么就简单了,接下来给出针对性的措施。

很快,差不多有一个多小时的时间,工程师将代码就改完了,然后继续测试。

只是改完以后,众人就发现有点不对劲了。

“我说李豪,咋回事,怎么灵敏度没有之前的高了呢?”

刘铭对着之前那个改软件的工程师说道。

“不会是你改出问题了吧?”

身旁其他的工程师,这样问道。

“没有啊。我只是对频率进行了限制,然后对感知和建模的速度,重新做了匹配,保证两者的资源占用率,在圈定的范围内,也没有多改什么啊。”

名叫李豪的工程师,信誓旦旦地保证道。

众人又傻眼了,怎么净出问题,而且是没头没脑的问题。

想到这,众人将眼神又望向了江明。

谁让江明是项目经理呢,谁让江明是这个项目的架构师呢。

“你们有没有想过,是系统资源的问题?”

江明说道。

“系统资源,不应该啊,以前我们的项目,用这款处理器,也都是够了得。”

刘铭说道。

“喏,你们看,在这个点,系统的资源使用量,已经达到了98%,接近饱和了。”

江明解释道。

“这就代表着,系统的资源已经达到上限,这款CPU,只能到这种程度了。我看了一下,环境感知和建模的资源使用,都在正常范围呢。”

江明继续说道。

“也就是说,这款CPU,只能做到这种程度了?”

刘铭这样问道。

听到刘铭的话,江明点点头。

“如果要想提高分别度的话,只能更换更高频率的CPU?”

刘铭问道。

“是这样的,没错。”

听到江明的话,刘铭有点泄气。

“怎么,有什么问题?”

“这是我们能买到的,最高频率的处理器。”

刘铭说道。

“不会吧,我看市面上,还有几款处理器,性能比这款高一大截,替换上去,应该能够提升不少。”

江明奇怪地问道。

“江工,您不知道,那是之前.....即使我们能够买到,也是极个别的,虽然能够完成这次挑战赛,但是对于后续的商业化,将极为不利。因此,我们只能在现有的基础上,进行优化迭代。”

“额。”

听到刘铭的话,江明有点无语。

......

江明奇怪地问道。

最近江明一直在忙自动驾驶的事情,没有时间关注这些,难道说在这么短的时间内,风云突变,有不一样的变化?

“听说是锂电巨头掐着不放,连带着,也不准那些中小企业生产碳基电池。”

刘铭猜测性地说道。

好家伙,还能这么玩?

这些锂电巨头,就这么不要脸,自己不上局,就不让别人上桌,这也太霸道了吧?

等有机会,要找王明阳问一下。

江明心中这样想到。

新能源领域的这一通闹腾,可是害惨了刘铭他们,。

“要不,有机会搞个芯片玩玩?”

将刘铭等人的神情看在眼中,江明心中这样想到。(suya/66/66037/ )

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