據(jù)報道，AndrewRaharjoTsai(蔡長柏)曾是一位搖滾青年。他就讀佛羅里達(dá)理工大學(xué)時，常背著兩把心愛的吉他，在周末出入酒吧演奏，掙些外快。

當(dāng)他為創(chuàng)業(yè)不得不賣掉這兩把電吉他的時候，他似乎沒有一絲猶豫?！皠?chuàng)業(yè)本身需要啟動資金，我只能將這兩把老家伙‘出手’?！?

帶著這筆錢及身邊親戚朋友的資助，Tsai在San Diego(圣地亞哥)家中的車庫里建起了Vector.ai，即一套整車無人駕駛解決方案。

現(xiàn)在，該項目仍然處于開發(fā)階段。裝配Vector.ai的轎車可在高速公路上以每小時80英里速度，自動駕駛約10分鐘。

近期，該項目正進(jìn)行天使輪融資。

注: Andrew Tsai及其團(tuán)隊承諾文中數(shù)據(jù)無誤，為其真實性負(fù)責(zé)，鉛筆道已備份錄音速記，為內(nèi)容客觀性背書。

自動駕駛初創(chuàng)項目都有一個車庫研發(fā)中心

Andrew Tsai覺得在佛羅里達(dá)的日子，太過悠閑了。擁有陽光沙灘和海風(fēng)的佛羅里達(dá)，是每一個美國人退休后的療養(yǎng)勝地。但Tsai卻想換個環(huán)境。

去年2月底，Andrew帶上老婆、剛出生1個月的女兒及兩位母親，開上家中一輛Hyundai Santa Fe轎車，駛向了美國西海岸的圣地亞哥。

四天三夜的連續(xù)駕駛，讓Tsai疲憊不堪。與此同時，Tsai在路上看到了多起嚴(yán)重的交通事故，“多是因為司機疲勞駕駛或被干擾(如玩手機)駕駛造成的后果”。

到達(dá)圣地亞哥家中，Tsai母親又遇到了一個難題：交通。“因為母親平時去超市買菜，需要叫Uber等計程車?？墒撬緳C經(jīng)常拒載，只因母親英語不好，無法正常溝通?！?

幾件事情疊加在一起，身為工程師的Tsai動了研發(fā)自動駕駛技術(shù)的念頭。在此之前，Tsai曾在Lockheed Martin、Northrop Grumman工作，并參與部署多個DARPA研究項目?！白匀ツ?月，我便自學(xué)起了AI及無人駕駛技術(shù)?！?

Andrew改裝的Acura ILX，車頂可見16線LiDAR

4個月后，Tsai將家中Civic轉(zhuǎn)手，購置了一輛2017款A(yù)cura ILX 4門轎車，并決定以此為模型，開發(fā)Vector.ai項目——一套無人駕駛解決方案。

Tsai拿到新車后做的第一件事 ，便是賣了心愛的吉他，買來維修設(shè)備將整車拆了個精光?！爸挥羞@樣我才能更好地了解這輛車的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，方便改裝。”

接著，Tsai將自家的車庫改裝成了工作室。車庫一邊擺著幾張大桌，放滿了焊鐵、計算機，另一邊停著被液壓千斤頂撐起的轎車。

Tsai還記得，當(dāng)他在車底工作時，旁邊的女兒曾用迷惑不解的眼神望著他。在他看來，Vector.ai和女兒都是他的孩子，“都值得我全情投入”。

使用Nvidia PX 2平臺，開源四款應(yīng)用SDK

開發(fā)伊始，Tsai便選擇了PolySync，作為Vector.Ai的無人駕駛軟件系統(tǒng)平臺。之所以做此選擇，是因為PolySync在后端可以提供基礎(chǔ)環(huán)境，讓程序員可以快速建立、測試有關(guān)自動駕駛的一系列程序。

與PolySync相結(jié)合的，是Vector.AI從合作商NVIDIA獲得的NVIDIA Drive PX 2超級電腦?！斑@款NVIDIA的超級電腦搭載12核處理器，運算能力強，我們把它放在了后車廂中。”

同時，整套原型開發(fā)模型在車頂搭載了一枚Velodyne的16線LiDAR，在車身搭載了4塊GMSL攝像機，在中控板搭載了控制面板等。“LiDAR可以讓我們獲取實時車輛位置及周邊環(huán)境，而4枚GMSL的攝像機則會為Vector后臺的圖像分析算法提供數(shù)據(jù)?！?

在高速公路上，無人駕駛中的中控臺

僅靠機器本身的路面數(shù)據(jù)，是不足以讓Vector的算法達(dá)到深度學(xué)習(xí)的目的。為解決該問題，Tsai從KITTI Dataset、Sythia、Selfracing car dataset、Fairchild dataset及Udacity dataset等平臺獲取開源數(shù)據(jù)?！艾F(xiàn)在總數(shù)據(jù)量約500K英里，但是因為每個數(shù)據(jù)庫的標(biāo)簽系統(tǒng)不統(tǒng)一，后期算法仍需要不停調(diào)整?！?

同時，為了讓機器具有自動模擬功能，Tsai將Gazebo模擬環(huán)境整合進(jìn)了ROS(Robot Operating System)系統(tǒng)。

車輛系統(tǒng)的主邏輯如下：

利用Vector.ai的算法，車輛駕駛員不用對車輛進(jìn)行任何操作，車體本身便可感知路況及障礙，并操作方向盤及制動系統(tǒng)做出避讓、剎車等一系列動作?！斑@中間用到了SLAM算法，利用雙目結(jié)構(gòu)光對物體距離做出判斷?！?

Tsai為Vector開發(fā)了基于自動駕駛軟件包的4款應(yīng)用：路況物體感知系統(tǒng)、3D路況建模系統(tǒng)、視差計算系統(tǒng)、車輛制動控制系統(tǒng)?！斑@四類應(yīng)用可以SDK方式，供用戶在NVIDIA Drive PX2平臺使用。”

四種應(yīng)用可整合在同一平臺下

今年2月，Vector.ai團(tuán)隊購入了一輛2014款KIA Soul，并將Vector Tools加裝在該車上。據(jù)悉，現(xiàn)在該車可在高速公路上以自動駕駛模式行駛約10分鐘，最高時速可達(dá)每小時80英里。同時，據(jù)Tsai稱，該套系統(tǒng)的障礙識別率已近99%，可以在雷雨、風(fēng)雪等不同天氣條件下，對路況進(jìn)行分析。

Tsai通過市場研究反饋，意識到產(chǎn)品的主要客戶并不是OEM廠商?！皩ξ覀儺a(chǎn)品感興趣的多為公開課學(xué)生和大學(xué)?！彼雽ector.ai的技術(shù)分享給對無人駕駛感興趣的學(xué)生，“這樣每個人都有機會親身接觸到無人駕駛”。

為保持公司運作，Tsai決定與BitTiger合作，并在BitTiger擔(dān)任無人車在線課程講師?！坝浀卯?dāng)課程第一次上線時，有2011個人聽課，我感到無比興奮。”

下一步，Tsai將率領(lǐng)團(tuán)隊投入緊張的研發(fā)中。他們將于今年4月1日，參加位于美國加利福尼亞北部雷丘(Thounderhill)賽車場舉辦的無人駕駛汽車競賽。與Vector.AI一同參賽的有Comma.ai、Audi等團(tuán)隊。

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