[科普文] 什麼是 e2e, VOACC, OP LONG, LANELESS…
原文於 8月14日 發表
好久沒寫東西了，今天就來科普一下這些在 discord 上見的幾個字見： e2e、VOACC、OP LONG、Laneless、Laneful …
openpilot 從一開始，著重的便是橫向控制 (lateral control) 的開發，其一是大多數能用 openpilot 的車型至少都有橫向控制，其二是縱向控制的開發難度比橫向控制 (longitudinal control) 還來得高。
橫向控制
openpilot 橫向控制一開始便是從偵測左右車道線開始，利用 AI 模型去判斷左右車道線，再外加 Lane Planner 將車子精準的控制在左右兩線的中間，就像是台火車一樣穩穩的置中，很多人喜歡早期的版本主要也是因為這個原因。
但是這樣子並不像人在開車，就如同他們在 這段影片 裡展示一樣，在一個比較彎的道路上，人類是會稍微切直線駕駛，這樣的乘坐體驗才是最舒適的。
從 0.7/0.8 開始，他們便導入了所謂的 Laneless (無車道線)模式，便是讓用戶們能體驗這樣子的行駛方式。
Lanless 不再利用所謂的 Lane Planner 去將車子精準的控制在兩線中間，反而，模型會決定那裡是可行駛的區域，然後直接告訴車子是該開左點或是開右點。
到了 0.8.13，comma two 正式退役，他們也正式的將 Laneless 納為主要的控制模式，拿掉了先前供用戶選擇的 Lanless 開關。
這也便是在目前 fork 裡面常見到的 Lanless/Laneful 開關的由來。讓用戶仍然可以使用 Laneful (車道線) 模式，享受如火車般的行駛。
Dynamic Lane Profile (DLP)、Lane Priority Mode 這些功能，則是讓 op 在有清楚的線道時使用車道線 (Laneful) 模式，路口、或是沒有明顯標示的線道時則自動改用無車道線 (Laneless) 模式行駛。
VOACC 縱向控制
在 openpilot 支持的 230+ 車型 中，能完全支持縱向控制 (openpilot longitudinal control) 的其實並不多。
早期支持縱向控制的車子裡，openpilot 使用常見的感測器融合 (Sensor Fusion) 方案來達到更好的控車效果。
什麼是感測器融合？簡單的來說，就是利用前方的毫米波雷達的判斷，配合上 openpilot AI 模型的判斷，來決定是不是有前車。
毫米波雷達的特質在於，它可以精準的告訴你前方幾「公分」有個物體，它的距離、相對速度是多少，好一點的雷達甚至可以同時追蹤數十個物體。
但是大多數的雷達無法告訴你前方的物體是車、人、還是一隻狗，而且路上的金屬物百百種，吐出來的內容便有很多的雜訊。
而利用鏡頭配合 AI 模型判斷出來的內容剛好可以替補雷達的不足，但是除非對鏡頭、模型有精準的調校，不然它對前方物體的速度、距離會有非常大的誤差。
利用感測器融合方案有一個非常大的問題，這裡也舉幾個例子：
1.
鏡頭：前面 100m 我覺得有一台車
雷達：前面 100m 我沒看到任何物體
2.
鏡頭：前面我沒發現任何東西
雷達：前方 50m 有一個金屬物
3.
鏡頭：前方我認為有個人走過來，概率為 60%
雷達：前方沒有東西
試問，在1、2、3的例子裡，到底要聽誰的話？
隨著模型判斷愈來愈精準，便有所謂的 VOACC (Vision Only Adaptive Cruise Control) 視覺縱向控制的出現，也就是說，與其在兩者之前做選擇，我寧願眼見為憑 (鏡頭)。
在我的 2021 C-HR 上或是 VAG 車系，因為其雷達訊號無法被 openpilot 給參考，所以若是想要讓 openpilot 能縱向控制，便只能用所謂的視覺縱向控制。
若是有看得懂代碼的車友，可以看一下 radar_interface.py 這裡面的代碼，如果只有不到 10 行的內容，代表該車系的車子雷達訊號是沒用上的
E2E 縱向控制
openpilot 並沒有宣傳所謂的 VOACC 功能，想像一下，它其實就跟一直以來的 openpilot 縱向控制沒差別，只是少了雷達訊號的輔助而已，而且在 comma EON、comma TWO 的時代，因為鏡頭太差，算力也不夠，便無法像 comma 3 / comma 3X 能繼續的進化提升對前方物體識別的精準度 (也就是判斷其速度和距離)，自然也不推薦用戶使用 VOACC。
從 0.9 開始，comma.ai 開始主推所謂的 End-to-End (E2E) Longitudinal Control (Experimental Mode)，而它又跟一般的縱向控制有什麼不一樣呢？
舊有的縱向控制是人為的將控制規則寫下來，例如：
當前方有車時
找出前方物體的相對速度、距離
當前車加速時，以 TTC 1.45 秒的安全車距，增加自已的車速，並維持在最高定速內。
當前車減速時，以 TTC 1.45 秒的安全車距，減少自已的車速。
當前方沒有車時
將車速維持在最高定速。
當前方路口紅燈亮時
…
當前方路口綠燈亮時
…
當到路口要轉彎時
…
…
這個列表可以一直持續寫不停，直到涵蓋所有的可能性為止，但能做到嗎？很難，很多的邊緣案例 (Edge Case) 在上面的例子裡根本辦法處理。
而 E2E 就不同了，反而比較像是人在開車：
給我一小段影片，我就可以告訴你接下來是要走還是要停。
結語
e2e：無論是橫向(lateral)還是縱向(longitudinal)，其控制是不需要經過人為去刻寫規則。
OP LONG：指的是由 openpilot 做縱向控制。
VOACC：指的是 openpilot 縱向控制，但是不融合雷達訊號。
e2e LONG：指的是 openpilot 用 e2e 的方式做縱向控制，有雷達訊號的車子還是會融合雷達訊號，沒有雷達的車便是純視覺。
Laneless：說白了就是 e2e lateral (e2e 橫向控制)。
Laneful：傳統的橫向控制，用人為刻寫的規則置中。
最後還是要小酸一下，物以類聚，要相信一群專業的人，小心一群只會話術的人。以上。
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