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6 家企業(yè)城市無(wú)圖 NOA 介紹

 ADS智庫(kù) 2024-06-11 發(fā)布于上海
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2024年6月1日到9日粵港澳大灣區(qū)車展期間,出席車展的大咖們聚焦智能化,就智駕下一階段的發(fā)展方向達(dá)成共識(shí):端到端。眾所周知,2022年高階智駕卷高速NOA,2023年高階智駕卷城市NOA,而2024年的高階智駕卷的是城市無(wú)圖NOA。檢驗(yàn)一個(gè)企業(yè)是不是真的端到端,很多專家認(rèn)為得看是否做到了無(wú)圖,這也是目前供應(yīng)商和主機(jī)廠卷的主要方向。
業(yè)內(nèi)車企和供應(yīng)商所強(qiáng)調(diào)的“圖”,指的是高精度地圖。有圖智駕需要依托高精地圖提供精確到厘米級(jí)的道路信息(如車道線的位置、類型、寬度、坡度和曲率,交通標(biāo)志、紅綠燈、障礙物等等),來(lái)幫助車輛進(jìn)行路線的規(guī)劃和智駕行為。但使用高精地圖的缺點(diǎn)包括以下幾點(diǎn):一是道路基建更新快,高精地圖的采集更新不及時(shí);二是高精地圖本身的制作,需要投入巨大的成本;第三點(diǎn),高精地圖信息的采集、制作、使用等等環(huán)節(jié),法規(guī)準(zhǔn)入愈發(fā)嚴(yán)格。
本文介紹的城市無(wú)圖NOA智駕方案是搭載了激光雷達(dá)的方案(搭載激光雷達(dá)目前國(guó)內(nèi)的主流趨勢(shì)),和純視覺(jué)的智駕方案不同。
01
華為
2023年12月華為推出的NCA智駕領(lǐng)航輔助不依賴高精地圖,支持城市所有道路(主干路/次干路/支路等)、國(guó)道、縣道、鄉(xiāng)道、縣鄉(xiāng)等公開(kāi)道路,全國(guó)的高速、高架、快速路都能用。當(dāng)時(shí)華為無(wú)圖NCA是基于ADS2.0智駕系統(tǒng),這套系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)以感知為核心,擺脫高精地圖的指導(dǎo),并融合了BEV網(wǎng)絡(luò)和其自創(chuàng)的GOD網(wǎng)絡(luò)。ADS2.0中的BEV系統(tǒng)采用白名單的方式識(shí)別障礙物,而GOD網(wǎng)絡(luò)更貼近則更貼近人的視覺(jué),它不依賴于白名單,只需要規(guī)劃出哪些區(qū)域車輛可以通過(guò)即可。
2024年4月華為乾崑ADS3.0智駕系統(tǒng)發(fā)布,直接去掉了BEV系統(tǒng)。從BEV升級(jí)到了GOD(通用障礙物識(shí)別)大網(wǎng),采用PDP(預(yù)測(cè)決策規(guī)控)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)預(yù)決策和規(guī)劃一張網(wǎng)。通過(guò)云端和實(shí)車訓(xùn)練,ADS3.0的道路和場(chǎng)景識(shí)別能力得到了顯著提升,這種升級(jí)使得系統(tǒng)能夠更全面地感知周圍環(huán)境,華為的NCA無(wú)圖智駕系統(tǒng)進(jìn)一步升級(jí)。
02
Momenta
Momenta的智能駕駛?cè)襟E以及其核心算法主要如下:
(1)感知環(huán)境,主要依賴攝像頭,攝像頭基本上都是360周視覆蓋。Momenta主要依賴其DDLD-Data Driven Landmark Detection車道線識(shí)別算法來(lái)感知運(yùn)動(dòng)的邊界。
(2)定位位置,這里的定位主要是指車輛運(yùn)動(dòng)下的位置變化。Momenta主要依賴其DDPF-data driven pose fusion位置融合算法來(lái)計(jì)算定位車輛運(yùn)動(dòng)時(shí)候的位置。
(3)規(guī)控路徑,基于導(dǎo)航,環(huán)境,車輛的運(yùn)動(dòng)位置去規(guī)劃路徑。Momenta主要依靠Deep learning planning深度學(xué)習(xí)算法來(lái)規(guī)控車輛駕駛。
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通常高精地圖的智能駕駛方案主要是依賴高精地圖給的精度為±20厘米的車道參考線行駛,但沒(méi)有高精地圖,就需要車輛自己能夠確保在車道內(nèi)行駛,所以需要車輛本身能夠識(shí)別車道以及行駛的約束。Momenta算法發(fā)力的點(diǎn)是道路中的車道線等靜態(tài)約束的識(shí)別和構(gòu)建,類似于特斯拉BEV+Transformer,但Momenta這個(gè)方案更像是Mobileye的車道線識(shí)別。
通過(guò)識(shí)別車道線以及道路標(biāo)識(shí)構(gòu)建車輛實(shí)時(shí)行駛地圖,來(lái)告訴車輛行駛約束,但車輛是運(yùn)動(dòng)的,車輛的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)需要與實(shí)時(shí)行駛地圖匹配和定位。Momenta通過(guò)采集車輛運(yùn)動(dòng)執(zhí)行器以及姿態(tài)的傳感器,輪速傳感器,轉(zhuǎn)向角,IMU,電機(jī)轉(zhuǎn)速等信息融合算法來(lái)實(shí)現(xiàn)車輛在實(shí)時(shí)地圖中定位。有了實(shí)時(shí)地圖信息以及車輛本身運(yùn)動(dòng)信息再結(jié)合其他道路使用者信息,規(guī)控算法進(jìn)行車輛行駛的路徑規(guī)劃,Momenta的高階智能駕駛得以實(shí)施。
03
毫末智行
毫末HP570城市全場(chǎng)景無(wú)圖NOH在硬件配置方面可選擇兩款芯片,算力分別可達(dá)72/100TOPS。傳感器方案為2前視相機(jī)、4側(cè)視相機(jī)、1后視相機(jī)、4魚(yú)眼相機(jī)、1前雷達(dá)、12超聲波雷達(dá),支持選配激光雷達(dá)(1顆)。
該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)城市無(wú)圖NOH、全場(chǎng)景輔助泊車、全場(chǎng)景智能繞障、跨層免教學(xué)記憶泊車等功能。在2024年的電動(dòng)汽車百人會(huì)論壇上,毫末智行CEO顧維灝也表示,其第二代HPilot無(wú)圖NOH智駕產(chǎn)品,也已經(jīng)陸續(xù)進(jìn)入交付狀態(tài)。
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04
元戎啟行
2024年1月,美國(guó)拉斯維加斯消費(fèi)電子展(CES)期間,元戎啟行宣布與騰訊在地圖領(lǐng)域達(dá)成合作,共同為車企服務(wù),打造多款不搭載高精度地圖的高階智能駕駛汽車。元戎啟行的高階智能駕駛方案Driver3.0將使用騰訊導(dǎo)航地圖,在城區(qū)內(nèi)實(shí)現(xiàn)任意點(diǎn)到點(diǎn)的高階智能駕駛。對(duì)比目前市面上常用的高精度地圖與定制化地圖,導(dǎo)航地圖的覆蓋范圍更廣,成本大幅降低。據(jù)悉,2023年3月元戎啟行首次Driver3.0的技術(shù)框架,同步推出D-PRO和D-AIR兩款智駕產(chǎn)品,目前技術(shù)和產(chǎn)品在持續(xù)更新當(dāng)中。
2024年4月,長(zhǎng)城汽車掌門(mén)人魏建軍開(kāi)啟了城市無(wú)圖智駕首秀,直播前不久長(zhǎng)城專門(mén)向媒體介紹了這套城市NOA方案,運(yùn)用了SEE一體化智駕大模型。SEE一體化智駕大模型實(shí)現(xiàn)了感知決策一體化路徑融合,從規(guī)則驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。這套智能駕駛方案供應(yīng)商,被傳較多的是元戎啟行。2024年北京車展期間魏牌藍(lán)山也用的是無(wú)圖智駕方案,個(gè)人推測(cè)可能是元戎啟行的智駕方案。
05
小鵬汽車
2024年5月14日,小鵬官方宣布,XNGP城區(qū)智駕已完成100%無(wú)圖化。小鵬XNGP在核心城市可以覆蓋各種復(fù)雜場(chǎng)景和跨場(chǎng)景通行,尤其是當(dāng)?shù)匦枨筝^多的主要路段。在地級(jí)市或縣級(jí)市,會(huì)優(yōu)先開(kāi)放用戶常用的核心路段,保障XNGP在這些城市的使用體驗(yàn)相對(duì)連續(xù)、完整。
小鵬XNGP在沒(méi)有高精地圖的區(qū)域,通過(guò)“導(dǎo)航地圖+XNet感知能力+行駛策略”,使無(wú)圖區(qū)域的功能表現(xiàn)無(wú)限接近有高精地圖區(qū)域。小鵬無(wú)圖智駕的核心是端到端架構(gòu)中XNet的感知能力,2024年5月公開(kāi)介紹的新一代XNet,聚合了動(dòng)態(tài)XNet、靜態(tài)XNet和純視覺(jué)2K占用網(wǎng)絡(luò)的“三網(wǎng)合一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”,小鵬描述其為“鷹眼視覺(jué)”,稱其能讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)如同裸眼3D,感知范圍提升2倍、面積達(dá)到1.8個(gè)足球場(chǎng)大小,能精準(zhǔn)識(shí)別50+個(gè)目標(biāo)物。
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06
理想汽車
理想是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代高精地圖為主,輔以無(wú)圖的方案。理想使用自研的神經(jīng)先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)(Neural Prior Net),簡(jiǎn)稱為NPN網(wǎng)絡(luò),提前進(jìn)行路口NPN特征的提取。當(dāng)車輛再次行駛到該路口時(shí),將之前提取好的NPN特征拿出來(lái),與車端感知大模型的BEV特征層相融合,能夠?qū)崿F(xiàn)較好的感知結(jié)果。NPN特征是一堆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù),人類無(wú)法從這些參數(shù)直接理解復(fù)雜路口形態(tài),但是大模型可以。相比高精地圖,NPN特征的信息量更大、保密性更高。它用網(wǎng)絡(luò)模型替代了人為規(guī)則,進(jìn)行環(huán)境信息的理解和環(huán)境信息的使用。
NPN由三部分構(gòu)成:
(1)在線語(yǔ)義地圖預(yù)測(cè):HDMapNet、LSS、VectorMapNet(單幀圖像直接出矢量)
(2)全局地圖先驗(yàn)更新:直接更新替換對(duì)應(yīng)位置的features
(3)預(yù)測(cè)先驗(yàn)融合模塊:局部位置嵌入、當(dāng)前到先驗(yàn)的注意力模塊、門(mén)控循環(huán)單元。
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NPN網(wǎng)絡(luò)類似于駕駛員提前看過(guò)一個(gè)地方的地圖,并且把每個(gè)路口都記在了腦子里,當(dāng)你接近路口時(shí),就能立刻想起這個(gè)地方有幾條車道,方向是什么,對(duì)面的路口方位在哪,這對(duì)于更流暢的通行肯定是有幫助的。雖然理論上可以通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繞過(guò)監(jiān)管,構(gòu)建自己的“地圖”信息提升鮮度,但實(shí)際上未能解決地圖鮮度問(wèn)題。此外,如果系統(tǒng)把兩個(gè)相似的路口記錯(cuò),路徑規(guī)劃可能會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題。理想的方案概括來(lái)說(shuō):路段“無(wú)圖”,路口采用眾包建圖,目前還沒(méi)有做到100%無(wú)圖,只能說(shuō)是重感知,輕地圖。

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