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| 本文作者： 叢末 | 2019-02-22 09:58 |
雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：日前，Uber 開(kāi)源了基于 web 的自動(dòng)駕駛可視化系統(tǒng)（AVS），稱該系統(tǒng)為自動(dòng)駕駛行業(yè)帶來(lái)理解和共享數(shù)據(jù)的新方式。AVS 由Uber旗下負(fù)責(zé)自動(dòng)駕駛汽車研發(fā)的技術(shù)事業(yè)群（ATG）開(kāi)發(fā)，目前該系統(tǒng)已在 Voyage、Applied Intuition 等多家公司應(yīng)用。Uber 在其官網(wǎng)上發(fā)布了這一開(kāi)源消息，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論編譯如下。
當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車在城市環(huán)境中駕駛時(shí)，了解它們感知到了什么對(duì)于開(kāi)發(fā)使其能夠安全運(yùn)行的系統(tǒng)至關(guān)重要。并且，正如我們?yōu)榻值罉?biāo)志和交通基礎(chǔ)設(shè)施制定標(biāo)準(zhǔn)以幫助人類駕駛員一樣，也需要為自動(dòng)駕駛汽車的開(kāi)發(fā)者提供標(biāo)準(zhǔn)的可視化平臺(tái)，使其能夠表示來(lái)自傳感器、圖像分類、運(yùn)動(dòng)推理以及用于構(gòu)建直接環(huán)境的準(zhǔn)確圖像的其他技術(shù)的輸入。
正如我們此前在「Engineering Uber's Self-Driving Car Visualization Platform for the Web」（閱讀地址：https://eng.uber.com/atg-dataviz/）這篇文章所寫到的，為了支持不斷增長(zhǎng)的自動(dòng)化用例池，自動(dòng)駕駛 Uber 的 ATG（技術(shù)事業(yè)群）和可視化團(tuán)隊(duì)借助基于 web 的可視化技術(shù)來(lái)解釋這些傳感器以及算法衍生的世界。
現(xiàn)在我們很高興對(duì)這個(gè)經(jīng)過(guò)重新設(shè)計(jì)和增強(qiáng)的自動(dòng)駕駛可視化系統(tǒng)（AVS）進(jìn)行開(kāi)源，對(duì)于自動(dòng)駕駛行業(yè)來(lái)說(shuō)，這個(gè)系統(tǒng)是其理解和共享自動(dòng)駕駛系統(tǒng)數(shù)據(jù)的新方式。
AVS 地址：https://avs.auto/
AVS 可以顯示自動(dòng)駕駛汽車在真實(shí)世界場(chǎng)景中的性能
AVS 是一個(gè)描述和可視化自動(dòng)駕駛汽車的感知、運(yùn)動(dòng)以及數(shù)據(jù)規(guī)劃的新標(biāo)準(zhǔn)，提供了一個(gè)強(qiáng)大的基于 web 的工具包來(lái)創(chuàng)建可應(yīng)用于使用該數(shù)據(jù)探索、交互以及（更關(guān)鍵的是）做出重要的開(kāi)發(fā)決策的應(yīng)用程序。
作為獨(dú)立的標(biāo)準(zhǔn)化的可視化層，AVS 可以讓開(kāi)發(fā)人員無(wú)需再為自動(dòng)駕駛汽車創(chuàng)建自定義可視化軟件。借助 AVS 的抽象可視化，開(kāi)發(fā)人員可以專注于駕駛系統(tǒng)、遠(yuǎn)程協(xié)助、地圖繪制以及模擬等核心的自動(dòng)駕駛研發(fā)。
包括科技公司、基金會(huì)、研究機(jī)構(gòu)、原始設(shè)備商（OEM）以及創(chuàng)業(yè)公司等在內(nèi)的諸多機(jī)構(gòu)組織，都面臨著自動(dòng)駕駛所帶來(lái)的挑戰(zhàn)。能夠顯示自動(dòng)駕駛汽車在其環(huán)境中感知到了什么的可視化工具，對(duì)于開(kāi)發(fā)出安全的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)至關(guān)重要。從靠近硬件和傳感器堆棧起，系統(tǒng)就需要用到這些工具，此外，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)的在線或離線回放也需要反復(fù)用到它們。隨著平臺(tái)的成熟，圍繞分類、模擬、地圖繪制，安全、圖像收集以及標(biāo)注的新的用例就會(huì)出現(xiàn)。生產(chǎn)之路需要能提供監(jiān)控、遠(yuǎn)程協(xié)助以及支持的全新的工具和基礎(chǔ)架構(gòu)。
除了快速展開(kāi)這些需求，自動(dòng)駕駛工程師為了交付有效的工具解決方案，通常也不得不學(xué)習(xí)復(fù)雜的計(jì)算機(jī)繪圖方法和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)?？梢暬瘶?biāo)準(zhǔn)的缺失造成的結(jié)果是，工程師為了快速交付解決方案，會(huì)圍繞現(xiàn)成的技術(shù)和框架來(lái)組裝定制的工具。然而，在我們的經(jīng)驗(yàn)中，嘗試用各種現(xiàn)成組件組裝出來(lái)的開(kāi)發(fā)工具會(huì)造成系統(tǒng)難以維修或變得不靈活性，并且各組件間的結(jié)合度還不足構(gòu)成平臺(tái)的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
我們現(xiàn)在將 AVS 共享給更廣泛的自動(dòng)駕駛界，就是希望工業(yè)界能夠通力合作推動(dòng)這一領(lǐng)域的進(jìn)展，并定義出一個(gè)新的標(biāo)準(zhǔn)，最終為大眾帶來(lái)一個(gè)更安全、更高效的交通工具方案。
在使用 Uber ATG 的基于 web 的 AVS 的案例中，通過(guò)對(duì)車輛使用該系統(tǒng)之前和之后的比較，我們可以看到汽車檢測(cè)得到改善。
自動(dòng)駕駛汽車開(kāi)發(fā)是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域，擁有新的服務(wù)、數(shù)據(jù)集（尤其是通過(guò) LiDAR）以及許多需要新解決方案的用例。在 Uber，多個(gè)工程團(tuán)隊(duì)都對(duì)需要處理的解決方案有著獨(dú)一無(wú)二的需求。使用基于 Web 的可視化應(yīng)用程序顯而易見(jiàn)是一種選擇，因?yàn)樗鼮榭鐖F(tuán)隊(duì)的快速更迭、用例特定的應(yīng)用程序、簡(jiǎn)化的信息共享、定制以及現(xiàn)有服務(wù)的集成創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。
雖然基于 Web 的可視化系統(tǒng)擁有顯而易見(jiàn)的優(yōu)勢(shì)，但它也面臨著如何在保留與基于桌面系統(tǒng)相當(dāng)?shù)男阅艿耐瑫r(shí)還能高效地管理數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。解決這些挑戰(zhàn)就需要一個(gè)新的抽象來(lái)管理和描述 Web 應(yīng)用程序使用的生成數(shù)據(jù)。
基于上述需求，我們圍繞兩個(gè)關(guān)鍵的部分建立了自己的系統(tǒng)：XVIZ 提供了數(shù)據(jù)（包括管理和規(guī)格）；而 streetscape.gl 則是一個(gè)組件工具包，能夠強(qiáng)化 web 應(yīng)用程序。
XVIZ
自動(dòng)駕駛系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)需要一個(gè)正式且兼具靈活性的規(guī)格，例如可以與展開(kāi)的基礎(chǔ)框架集成、符合多個(gè)客戶端、并且足夠接近數(shù)據(jù)源以定義必要的控件和綁定來(lái)高效地管理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式。
XVIZ 的高級(jí)數(shù)據(jù)流包括：服務(wù)器端上的編碼器和構(gòu)建器和客戶端上的解碼器、數(shù)據(jù)緩沖器和同步器。
XVIZ 提供了隨時(shí)間變化的場(chǎng)景的（數(shù)據(jù)）流導(dǎo)向視圖以及聲明性的用戶界面顯示系統(tǒng)。像視頻錄制一樣，您可以隨意搜索并了解系統(tǒng)當(dāng)時(shí)的現(xiàn)狀。同時(shí)它也像 HTML 文檔一樣，其表示會(huì)根據(jù)允許內(nèi)省的模式進(jìn)行聚焦和結(jié)構(gòu)化處理。不過(guò)，XVIZ 還允許通過(guò)將單獨(dú)的流捆綁在一起并更新到單個(gè)目標(biāo)中，來(lái)輕松探索和查詢數(shù)據(jù)。
XVIZ 流是在特定時(shí)間使用特定的基元類型（primitive types）時(shí)發(fā)生的一系列離散的更新?；悄軌蛎枋?LiDAR 點(diǎn)云、相機(jī)圖像、目標(biāo)范圍、軌跡、隨時(shí)間變化的車輛速度以及預(yù)測(cè)的規(guī)劃的目標(biāo)。為了簡(jiǎn)化給用戶呈現(xiàn)的演示，這些目標(biāo)被單獨(dú)設(shè)置了樣式（包括數(shù)據(jù)流級(jí)別）或分配了樣式類（style class）。
XVIZ 通過(guò)分層命名來(lái)組織數(shù)據(jù)流，其中單獨(dú)的元數(shù)據(jù)部分列出了數(shù)據(jù)流、它們的類型、相對(duì)變換、聲明性 UI 面板和樣式類。然后，用戶界面將目標(biāo)的圖形面板與數(shù)據(jù)捆綁在一起，通過(guò) YAML （https://en.wikipedia.org/wiki/YAML）為用戶提供控件，進(jìn)而安裝一系列布局和顯示組件。
XVIZ 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其允許研究者從數(shù)據(jù)集切換流。
streetscape.gl
streetscape.gl 提供了各種 UI 組件，包括相機(jī)、回放控件、目標(biāo)標(biāo)注和繪圖功能。
streetscape.gl 是一個(gè)工具包，它用于創(chuàng)建使用 XVIZ 協(xié)議中的數(shù)據(jù)的 web 應(yīng)用程序。它為以 3D 視圖、圖表、表格、視頻等形式將 XVIZ 流可視化提供了可立即投入使用的組件。同時(shí)，它還解決了常見(jiàn)的可視化痛點(diǎn)，例如跨數(shù)據(jù)流的時(shí)間同步（time synchronization）、坐標(biāo)系統(tǒng)、相機(jī)、動(dòng)態(tài)樣式以及與 3D 目標(biāo)和交叉組件的交互等，從而讓用戶可以投入更多的時(shí)間來(lái)創(chuàng)建出自動(dòng)駕駛汽車軟件本身。
渲染性能（Render performance）是 streetscape.gl 的首要目標(biāo)。借助 React 和 Uber 成熟的基于 WebGL 的可視化平臺(tái)（http://vis.gl/），我們能夠支持實(shí)時(shí)回放以及與支持?jǐn)?shù)十萬(wàn)種幾何尺寸的場(chǎng)景的平滑交互。
可組合性也是設(shè)計(jì) streetcape.gl 的前線和中心。我們的內(nèi)部可視化平臺(tái)為分類、標(biāo)注、調(diào)試、遠(yuǎn)程協(xié)助和場(chǎng)景編輯等十幾個(gè)不同的用例提供支持，通過(guò)從該平臺(tái)的工作中學(xué)習(xí)，我們?cè)O(shè)計(jì)的組件具有高度的樣式可定制性和可擴(kuò)展性，因而所有的團(tuán)隊(duì)都能根據(jù)其獨(dú)特的工作流程來(lái)體驗(yàn)這一系統(tǒng)。
AVS 有何不同
AVS 被設(shè)計(jì)成開(kāi)放和模板化的系統(tǒng)，從其開(kāi)發(fā)之初，我們就鼓勵(lì)內(nèi)部團(tuán)隊(duì)出謀劃策來(lái)實(shí)現(xiàn)去耦（decoupling）。從架構(gòu)上來(lái)說(shuō)，它提供了一個(gè)分層的方法，該方法可以最小化自動(dòng)駕駛堆棧的組件間的耦合，并為數(shù)據(jù)交換提供一個(gè)明確的定義。每個(gè)層都可以按需形成，而不需要改變?nèi)到y(tǒng)，并且系統(tǒng)還可以按照特定的場(chǎng)景或用例來(lái)定制層。
這一指導(dǎo)原則有助于將 AVS 與當(dāng)前的解決方案區(qū)分開(kāi)來(lái)。具體而言，AVS 的架構(gòu)使該系統(tǒng)獨(dú)樹(shù)一幟，因?yàn)椋?/p>
它在設(shè)計(jì)上故意將數(shù)據(jù)與所有的底層平臺(tái)分離；
它的有限的小規(guī)格可以讓開(kāi)發(fā)者更易于開(kāi)發(fā)工具；
它的數(shù)據(jù)格式要求可以實(shí)現(xiàn)快速的轉(zhuǎn)移和處理。
此外，AVS 還可以迎合自動(dòng)駕駛生態(tài)系統(tǒng)中各類人的需求，包括工程師、操作員、分析家以及專業(yè)的開(kāi)發(fā)者等。自動(dòng)駕駛工程師可以使用 XVIZ 輕易地對(duì)他們的系統(tǒng)進(jìn)行描述，然后還可以使用有限的經(jīng)費(fèi)來(lái)驗(yàn)證和實(shí)踐他們的預(yù)想。專業(yè)的開(kāi)發(fā)者可以使用 streetscape.gl 快速地創(chuàng)建與數(shù)據(jù)源無(wú)關(guān)的具有強(qiáng)大的性能特征和簡(jiǎn)化的集成的應(yīng)用程序。最后，操作者也能夠通過(guò)多個(gè)應(yīng)用程序以視頻等視覺(jué)格式來(lái)查看數(shù)據(jù)，從而使得協(xié)作、知識(shí)理解、更深入的分析以及總體信任數(shù)據(jù)的質(zhì)量，都變得更加容易。
通過(guò)將 AVS 開(kāi)源給工業(yè)界，我們鼓勵(lì)更多開(kāi)發(fā)者基于這一系列原始的思路貢獻(xiàn)更多想法，并開(kāi)發(fā)出更多系統(tǒng)。
對(duì)于 Voyage、 Applied Intuition 以及 Uber ATG 等開(kāi)發(fā)或支持自動(dòng)駕駛汽車的公司來(lái)說(shuō)，通過(guò)從模擬到道路測(cè)試的方法來(lái)尋找自動(dòng)駕駛問(wèn)題的根本原因，是一個(gè)極度耗時(shí)的過(guò)程。
據(jù) Voyage 的首席技術(shù)官 Drew Gray 所提到的，能夠可見(jiàn)地探索自動(dòng)駕駛傳感器數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)路徑、追蹤目標(biāo)和速度及加速等狀態(tài)信息對(duì)于分類過(guò)程來(lái)說(shuō)是價(jià)值巨大的，并且還可以對(duì)開(kāi)發(fā)人員的效率帶來(lái)積極影響。此外，該信息還可用于設(shè)置基于數(shù)據(jù)的工程的優(yōu)先順序。
Voyage 的聯(lián)合創(chuàng)始人 Warren Ouyang 也隨聲附和了 Gray 對(duì)于 AVS 的發(fā)展?jié)摿λl(fā)表的觀點(diǎn)。他表示「我們非常高興能夠使用 Uber 的自動(dòng)駕駛可視化系統(tǒng)，并共同協(xié)作為自動(dòng)駕駛界的向前發(fā)展開(kāi)發(fā)出更好的工具。」
AVS 在其他應(yīng)用程序中提供了豐富的上下文，例如這個(gè)案例就增強(qiáng)了 Uber ATG 在景點(diǎn)視察方面的應(yīng)用。
除了對(duì)根本原因的分析之外，uber 團(tuán)隊(duì)也在其他用例中使用了 AVS，例如基于 Web 的日志查看、開(kāi)發(fā)人員環(huán)境和映射維護(hù)等。同時(shí)，我們還打算通過(guò)開(kāi)源這些技術(shù)，讓無(wú)人機(jī)、機(jī)器人、貨車運(yùn)輸、車隊(duì)管理、增強(qiáng)和虛擬現(xiàn)實(shí)以及零售等其他新興和相鄰行業(yè)的開(kāi)發(fā)人員，也能為此工具包找到應(yīng)用場(chǎng)景。
讓 AVS 進(jìn)入更廣泛的工業(yè)界只是一個(gè)開(kāi)始。我們希望為更多開(kāi)發(fā)者和操作者提供自主化的訪問(wèn)，以期為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域做出貢獻(xiàn)。
通過(guò)與 Voyage、Applied Intuition、開(kāi)源基金會(huì)等組織機(jī)構(gòu)及貢獻(xiàn)者的合作，我們計(jì)劃通過(guò)更多數(shù)據(jù)源和規(guī)格（尤其是 ROS 支持）、性能優(yōu)化以及更豐富的功能（如并排比較）來(lái)強(qiáng)化該產(chǎn)品。
Applied Intuition 的首席技術(shù)官 Peter Ludwig 說(shuō)道：「在 Applied Intuition，我們正在與世界上最先進(jìn)的 AV 團(tuán)隊(duì)合作，他們需要的是最先進(jìn)的工具... 而 AVS 正好符合這一點(diǎn)，并且特別值得注意的是，它是基于網(wǎng)絡(luò)的，同時(shí)還滿足了自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的這一需求：不需要一遍又一遍地重建相同的可視化工具。此外， Uber 開(kāi)源 AVS 對(duì)于其他的 AV 領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，也意義重大?！?/p>
Uber ATG 的 AVS 賦能的 AV 日志查看器這一應(yīng)用程序讓我們可以分析車輛應(yīng)對(duì)交叉路口的方法。
Uber 熱衷于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車的長(zhǎng)遠(yuǎn)愿景：為每個(gè)人帶來(lái)更安全、更清潔和更高效的交通解決方案。遺憾的是，各個(gè)行業(yè)中的早期開(kāi)發(fā)工具往往是原始的，并且適用于解決能夠擴(kuò)展其功能的新用例。鑒于技術(shù)正在快速地改變交通運(yùn)輸方式和我們所居住的城市，因此我們比以往更加迫切地需要更好的工具來(lái)加速這一變化。
無(wú)論這個(gè)產(chǎn)品是用來(lái)改善城市規(guī)劃投資（相關(guān)閱讀：https://medium.com/uber-movement/bringing-more-data-to-uber-movement-with-street-speeds-32da498329a7）、更多樣的地理空間分析（相關(guān)閱讀：https://eng.uber.com/keplergl/）、更先進(jìn)的地圖繪制（相關(guān)閱讀：https://eng.uber.com/uber-visualization-mapbox/）還是新的移動(dòng)趨勢(shì)（相關(guān)閱讀：https://www.uber.com/newsroom/mobility-dashboard-for-jump-bikes/），我們都發(fā)現(xiàn)：開(kāi)源數(shù)據(jù)和工具的策略能夠幫助政府、開(kāi)發(fā)者和研究者以及整個(gè)工業(yè)界加快邁向未來(lái)更智能化的交通生態(tài)系統(tǒng)的步伐。
via：https://eng.uber.com/avs-autonomous-vehicle-visualization/ 雷鋒網(wǎng)
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