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2020无人驾驶十大创新案例

1、阿里达摩院:自动驾驶“混杂式仿真测试平台”

路测是自动驾驶落地的核心环节,钻研显示,自动驾驶汽车必要积累177亿公里的测试数据,才能包管自动驾驶感知、决策、节制全部链路的安然性。传统纯虚拟仿真测试平台能快速跑完自动驾驶路测里程,但仍旧面临极度场景练习效率低下的关键问题。

达摩院自动驾驶混杂式仿真测试平台办理了这一难题,平台打通了线上虚拟固定情况与线下真实路况不确定性的鸿沟,不仅可以应用真实路测数据自动天生仿真场景,还可经由过程工资随机干预,实时模拟前后车辆加速、急转弯、紧急泊车等场景,加大年夜自动驾驶车辆的避障练习难度。

针对极度场景数据不够的问题,平台可以随意率性增添极度路测场景变量。在实际路测中,复现一次极度场景的接收可能必要1个月的光阴,但该平台可在30秒内即完成雨雪气象、夜间照明不良前提等特殊场景的构建和测试,逐日可支持的场景构建数量达百万级。

规模化办理极度场景的复现难题,使得关键场景的练习效率前进上百万倍,达摩院致力于推动自动驾驶加速迈向L5阶段。

故专家点评为:攻坚克难。

2、百度Apollo:ACE交通引擎

ACE交通引擎,即自动驾驶、车路协同、高效出行。ACE交通引擎是百度多年在人工智能、自动驾驶、车路协同方面的积累和实践,集自动驾驶生态和百度AI能力全力赋能城市交通。

其采纳了“1+2+N”的系统架构,即“一大年夜数字底座、两大年夜智能引擎、N大年夜利用生态”。一大年夜数字底座指“车”“路”“云”“图”等数字交通根基举措措施,包括小度车载OS、飞桨、百度智能云、百度舆图。两大年夜智能引擎分手是Apollo自动驾驶引擎和车路协同引擎。N大年夜利用生态,包括智能信控、智能泊车、交通管理、智能公交、智能货运、智能车联、智能出租、自立停车和园区物种等。

今朝,百度“ACE交通引擎”综合办理规划已在北京、长沙、保定等10余个城市落地实践,并在近来接连中标重庆、阳泉、合肥的车路协同新基建项目。

跟随智能交通的趋势和潮流,实施智能引领新路径,扶植交通强国新支撑,助力交通科学管理新手段,百度在路上。

故专家点评为:智能引擎。

3、文远知行:自动驾驶车顶一体化集成套件

2019年12月18日,在英伟达NVIDIA主理的年度科技盛事GTC China 2019上,文远知行推出首个自动驾驶车顶一体化集成套件——WeRide Smart Suite 3.0。

WeRide Smart Suite 3.0由文远知行与相助伙伴英伟达、德昌电机合营打造。全新的All-IN-ROOF顶罩设计将谋略单元套件、传感器套件和冷却及洁净系统整个集成在车顶上,体积更小,机能更强,是自动驾驶汽车车规级研发的一次紧张冲破。

经由过程将谋略单元套件从后备箱迁移到车顶,WeRide Smart Suite 3.0成功将后备箱空间还给游客,更高的模块集成度节省了多达50%的空间,并削减了车内噪音;冷却及洁净系统能够平均覆盖所有光学类传感器的镜头,同时还可以针对反向电流、掉速、高电流、上下电压、高温等环境进行功能性保护;传感器套件3.0配备文远知行自研相机模块,经由过程光阴、空间双维度的校准和标定措施的进级,达到像素级主动同步,探测更为实时、精准,成像精度更高,进一步提升自动驾驶感知的准确性和运营的安然性,并且可以快速实现大年夜规模量产。

更大年夜空间,更多保护,更精准的感知与安然,自动驾驶不仅仅在于“自动驾驶”。

故专家点评为:完美集成。

4、元戎启行:车规级谋略平台办理规划

2020年1月6日,深圳元戎启行科技有限公司公布了其谋略平台办理规划——DeepRoute Tite,经由过程将L4级自动驾驶所需的算法移植到车规级谋略平台Xavier,大年夜幅低落了谋略平台的资源和体积,并将整体功耗降到了45瓦。

经由过程采纳英伟达的车规级谋略平台Xavier,元戎启行的谋略平台办理规划能够处置惩罚感知、猜测、决策、筹划与节制、导航定位等L4级自动驾驶模块。以往必要在宏大年夜的谋略平台上运行的事情,如今可以在一个小盒子里实现,开释了自动驾驶车辆的后备箱空间。

元戎启行经由过程自立研发的推理引擎,将自动驾驶相关算法成功移植到Xavier。其自研的推理引擎,能够针对深度进修算法中的自定义算子和收集布局,做出更好的谋略资本上的优化,让自动驾驶算法能够高效和稳定地运行。既低落了资源,又包管了自动驾驶的安然性。经由过程应用这一谋略引擎,元戎启行的L4级自动驾驶系统的所有谋略需求,纵然在繁杂的城市蹊径中,也能正确识别周围障碍物,机动完成红绿灯识别、转弯、避障等操作。

降本,增效,保安然,元戎启行的目标是加速自动驾驶量产。

故专家点评为:降本增效。

5、智加科技:L4远距多目视觉立体感知系统

有效间隔达到1英里(1600米)的立体视觉感知技巧,可以精准判断物体的位置和速率,结合多传感器交融规划将大年夜幅提升系统安然性。这是今朝举世自动驾驶领域已知最领先的远间隔AI视觉系统。

智加科技有效感知间隔为1600米的立体视觉感知系统,是使用基于深度进修的多目视觉办理模块及算法,构建了高精度的物体检测认知模型。这一系统成功冲破了立体视觉在自动驾驶远间隔上感知精度的限定,实现了1600米间隔上对物体和车道的识别和更进一步的追踪。

与单目摄像头带来的视觉感知能力比拟,智加科技的多目立体视觉系统实现了三维天下内的间隔量测,并且在车辆的自我位置识别、移动车辆的类型、位置、速率以及车道线等要素的有效识别上体现出了刁悍的机能。

显明推升系统的整体感知能力,包管驾驶历程的安然性。有效的安然间隔带来足够的预判光阴,让自动驾驶可以合理操作,低落运营资源。立体视觉在有效间隔上的冲破,从安然和降本节能层面对自动驾驶的场景落地孕育发生直接推动感化。

故专家点评为:独具慧眼。

6、驭势科技:厂区无人驾驶物流线路

2019年11月,驭势科技联袂上汽通用五菱在宝骏基地支配运营的厂区无人物流项目正式开启常态化运营,并以宝骏新能源无人物流车作为运输载体,建成海内首条厂区无人驾驶物流线路,周全提升基地内部物流运力与效率。启用至今,无人物流车行驶里程已跨越10000公里,运输跨越6000次,真正为客户工厂运营创造了“降本增效”的实际代价。

驭势科技无人办理规划由具备L4级自动驾驶能力的无人物流车和一套功能强大年夜的云端智能运营治理系统构成。无人物流车内搭载一款全功能智能驾驶节制器,可经由过程联合支配在车身周围的激光雷达、摄像头、超声波雷达等多类传感器的感知数据,结合无人驾驶核心算法,实现在多种繁杂工厂情况下的无人驾驶。借助云端智能治理平台,为厂区无人物流运营供给多车协同、调整、远程节制、数据阐发等功能办事,大年夜大年夜提升无人物流运营的治理效率与安然性。

在无人驾驶的助力下,无人化、智能化、网联化的物流模式已经形成。

故专家点评为:无人物流。

7、图森未来:高速公路无人驾驶行列步队测试

2019年12月30日,图森未来L4级无人驾驶卡车车队在京礼高速(延崇北京段)顺利完成中国首次高速公路全封闭情况下、基于C-V2X车路协同技巧的行列步队跟驰测试事情。

在本次演示中,图森未来联袂北汽福田、首发集团、华为等相助伙伴,实现了无人驾驶卡车车队总长14公里的三车行列步队跟驰。采纳头车人工驾驶模式,后车无人驾驶模式完成列队巡航、列队换道、行列步队同步减速泊车及列队车路协同场景的演示,并能在80公里/小时的时速下维持10米车间距,实现了单人驾驶多车车队,在节省燃油、低落蹊径占用、低落运输资源方面达到天下领先水平。

行列步队测试,技巧引领,场景交融,图森未来致力于加快无人驾驶落地方式。

故专家点评为:追风逐电。

8、轻舟智航:大年夜规模智能仿真系统

基于大年夜规模仿真技巧利用来办理筹划决策问题是当前无人驾驶技巧领域的关键课题,经由过程建立大年夜量的对象链以及仿真测试情况,可以实现技巧迭代的自动化,以更快的速率、更高效的要领应对自动驾驶的界限化难题。

轻舟智航是将有效数据、智能仿真系统以及决策筹划框架这三点视为推动技巧向前迁移转变的齿轮。借助大年夜规模智能仿真系统和可自立进修决策筹划框架,轻舟智航可做到最大年夜化地使用有效数据,大年夜幅低落测试资源,提升开拓效率,包管办理规划的可拓展性。

一方面,借助仿真及相关对象链,能形成高效的数据测试闭环,支持算法的测试和高效迭代,取代堆人或堆车的要领。另一方面,只有颠末大年夜规模智能仿真验证过的软件,才能够包管安然性和可用性。

无人驾驶是个赛跑,仿真是助推器,助推完全无人驾驶的实现。

故专家点评为:轻舟起航。

9、Momenta:L4级自动驾驶MSD

2019年12月26日,Momenta 正式宣布了L4级无人驾驶技巧 MSD (Momenta Self Driving),可实现城市场景下的完全无人驾驶。结合此前宣布的面向高速和停车场景的前装量产产品 Mpilot,MSD 的宣布标志着 Momenta 量产自动驾驶与完全无人驾驶“两条腿” 计谋的雏形形成。

基于统一量产传感器规划,Mpilot 为 MSD 供给“数据流”,MSD 为 Mpilot 供给“技巧流”,两者之间高效的闭环自动化迭代,将从新定义实现无人驾驶的关键路径:经由过程量产自动驾驶产品得到海量数据,持续研发数据驱动的核心算法,打造闭环自动化工程体系,发挥数据代价,高效迭代技巧,终极实现完全无人驾驶。

左腿量产自动驾驶, 右腿完全无人驾驶,两条腿走路才更稳健。

故专家点评为:并驾齐驱。

10、AutoX:无人车运营大年夜数据中间

高质量、规模化的路测和仿真数据,对自动驾驶公司办理界限化难题、更快迭代算法、更快实现规模化商业落地,有至关紧张的意义。日前,AutoX发布建成并应用其在上海嘉定汽车城的“无人车运营大年夜数据中间”。

AutoX在上海路测的每台自动驾驶乘用车RoboTaxi每小时会孕育发生1TB的数据量,而该大年夜数据中间里的大年夜数据云平台可以对这些大年夜规模真实数据进行加工和压缩、质量监督、自动标注、布局化测试,并以x1000倍量级对其进行混杂仿真,从而让物理天下和虚拟天下数据连接起来。

相较于通俗车库和研发数据中间,新的无人车运营大年夜数据中间的效率和速度将进一步提升,并可支持标准化、流水线化的规模运营。

举世只有少数几家自动驾驶公司扶植了无人驾驶运营大年夜数据中间,AutoX的技巧引领又一次为其带来无限可能。

故专家点评为:运筹帷幄。

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