Autopilot

Desarrollamos e implementamos autonomía a gran escala. Creemos que la única forma de lograr una solución general para la conducción autónoma total es un enfoque basado en IA avanzada para visión y planificación, respaldado por el uso eficiente de hardware de inferencia.

Hardware

Hardware

Creamos chips de silicio que hacen funcionar completamente nuestro software de conducción autónoma total desde cero, teniendo en cuenta todas las pequeñas mejoras arquitectónicas y de micro arquitectura y, al mismo tiempo, nos esforzamos por extraer el máximo desempeño por watt del silicio. Realizamos la planificación del espacio, el cálculo de tiempos y los análisis de potencia en el diseño. Creamos pruebas y marcadores con resultados robustos y aleatorizados para verificar la funcionalidad y el rendimiento. Implementamos compiladores y controladores para programar y comunicarse con el chip, con un sólido enfoque en la optimización del desempeño y el ahorro de energía. Finalmente, validamos el chip de silicio y lo llevamos a producción en masa.

Redes neuronales

Redes neuronales

Aplicamos una investigación de vanguardia para entrenar redes neuronales profundas sobre problemas que van desde la percepción hasta el control. Nuestras redes por cámara analizan imágenes sin procesar para realizar segmentación semántica, detección de objetos y estimación de profundidad monocular. Nuestras redes de vista aérea capturan videos de todas las cámaras para mostrar el diseño de la carretera, la infraestructura estática y los objetos en 3D directamente en la vista aérea. Nuestras redes aprenden de los escenarios más complicados y diversos del mundo, que proceden de forma iterativa de nuestra flota de casi 1M de vehículos en tiempo real. Una construcción completa de redes neuronales de Piloto automático incluye 48 redes que requieren 70 000 horas de GPU para entrenar 🔥. En conjunto, generan 1000 tensores distintos (predicciones) a cada paso del tiempo.

Algoritmos de autonomía

Algoritmos de autonomía

Desarrollamos los algoritmos básicos que hacen funcionar el vehículo mediante la creación de una representación del mundo de alta fidelidad y la planificación de trayectorias en ese espacio. Para entrenar las redes neuronales en la predicción de dichas representaciones, creamos de forma algorítmica, datos de verdad en tierra firme precisos y de gran escala a través de la combinación de información de los sensores del auto en el espacio y en el tiempo. Utilizamos técnicas de última generación para crear un sistema robusto de planificación y toma de decisiones que funcione en situaciones reales complicadas en condiciones de incertidumbre. Evaluamos los algoritmos a la escala de toda la flotilla.

Bases del código

Bases del código

El rendimiento, la latencia, la corrección y el determinismo son las principales métricas por las que optimizamos nuestro código. Construimos las bases del software de Piloto automático desde los niveles más bajos de la pila, y los integramos estrechamente con nuestro hardware personalizado. Implementamos cargadores de arranque súper confiables con compatibilidad para actualizaciones inalámbricas y traemos kernels Linux personalizados. Escribimos rápidamente código de bajo nivel con uso eficiente de la memoria para capturar datos de alta frecuencia y gran volumen de nuestros sensores, y para compartirlos con varios procesos de consumo, sin afectar la latencia de acceso a la memoria central o desgastar el código funcional crítico de los ciclos de la CPU. Aprovechamos y hacemos más eficiente el cálculo en una variedad de unidades de proceso de hardware, que se distribuyen en varios sistemas en chips.

Evaluación de Infraestructura

Evaluación de Infraestructura

Creamos herramientas de evaluación de bucle abierto y cerrado y hardware-in-the-loop e infraestructura a gran escala para acelerar el ritmo de la innovación, realizar un seguimiento de las mejoras de rendimiento y evitar regresiones. Aprovechamos los clips con características anónimas de nuestra flota y los integramos en grandes conjuntos de casos de prueba. Escribimos un código que simule nuestro entorno real, produciendo gráficos sumamente realistas y otros datos de sensores que alimentan nuestro software de Piloto automático para depuración en vivo o pruebas automáticas.

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