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行業(yè)動(dòng)態(tài)
在自動(dòng)駕駛運營(yíng)范圍內進(jìn)行自主采集、構建、更新地圖。這條路線(xiàn)運營(yíng)成本相對較高，比較適合有限區域或者特定場(chǎng)景內的自動(dòng)駕駛，比如固定園區、機場(chǎng)等。
利用諸多終端車(chē)輛進(jìn)行眾包建圖。這些終端車(chē)輛為云端服務(wù)器構建、更新高精地圖的數據，同時(shí)也共享更高質(zhì)量的高精地圖服務(wù)，形成數據閉環(huán)。這條路線(xiàn)比較適用于當前比較火熱的Robotaxi或者乘用車(chē)領(lǐng)域。
一種比較激進(jìn)的路線(xiàn)，即自動(dòng)駕駛系統不會(huì )過(guò)度依賴(lài)高精地圖，車(chē)輛具有很高的局部區域感知能力，結合道路級的普通地圖就可以支撐自動(dòng)駕駛功能，特斯拉是這條路線(xiàn)的代表之一。
感知模塊主要通過(guò)傳感器信息解決“周?chē)h(huán)境是什么樣”的問(wèn)題。當前火熱的深度學(xué)習技術(shù)推動(dòng)了感知技術(shù)的發(fā)展，感知技術(shù)又可以細分為檢測、跟蹤、預測。
檢測主要是將不同傳感器的觀(guān)測信息輸給深度學(xué)習模型，可以檢測出車(chē)輛、行人、交通標識等目標物;跟蹤的作用是給每個(gè)目標物一個(gè)track ID，以實(shí)現對這個(gè)目標的持續觀(guān)測，進(jìn)而計算出這個(gè)目標的速度以及預測未來(lái)軌跡。預測基于時(shí)序上的檢測和跟蹤結果，結合道路信息預估目標物未來(lái)可能的運動(dòng)軌跡，可以為路徑規劃提供更多的信息，也使系統更加智能。
模擬給予數據支撐
除了傳感器、定位、感知、規劃和控制幾大核心技術(shù)之外，還有仿真技術(shù)，它是自動(dòng)駕駛技術(shù)中容易忽略的一部分。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的“長(cháng)尾”問(wèn)題是急需解決的問(wèn)題，比如基于深度學(xué)習模型的各種感知技術(shù)?，F階段，深度學(xué)習模型對于“見(jiàn)過(guò)”的或者類(lèi)似的場(chǎng)景能夠準確感知，但對于未見(jiàn)過(guò)的場(chǎng)景大概率會(huì )出現錯誤的感知，這對于自動(dòng)駕駛尤其是高自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō)是很致命的。
仿真技術(shù)中一個(gè)很重要的應用就是可以虛擬化很多逼真的場(chǎng)景，為深度學(xué)習模型的訓練提供海量數據，而且可以針對一些不常見(jiàn)的場(chǎng)景進(jìn)行足夠的數據生產(chǎn)，從訓練樣本的數量和多樣性給予深度學(xué)習模型足夠的支撐。
此外，仿真技術(shù)還有很多其他應用，比如可以模擬一些危險的駕駛場(chǎng)景，包括碰撞、各種交通事故等，一定程度上使得自動(dòng)駕駛系統測試不再強依賴(lài)于真實(shí)場(chǎng)景的測試驗證，很大幅度降低測試驗證成本、提升效率。
目前，高自動(dòng)駕駛技術(shù)雖然仍不夠成熟，存在爭議，但相信隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，經(jīng)過(guò)一代代人的努力，自動(dòng)駕駛技術(shù)定會(huì )走進(jìn)千家萬(wàn)戶(hù)，改善人們生活。
利用諸多終端車(chē)輛進(jìn)行眾包建圖。這些終端車(chē)輛為云端服務(wù)器構建、更新高精地圖的數據，同時(shí)也共享更高質(zhì)量的高精地圖服務(wù)，形成數據閉環(huán)。這條路線(xiàn)比較適用于當前比較火熱的Robotaxi或者乘用車(chē)領(lǐng)域。
一種比較激進(jìn)的路線(xiàn)，即自動(dòng)駕駛系統不會(huì )過(guò)度依賴(lài)高精地圖，車(chē)輛具有很高的局部區域感知能力，結合道路級的普通地圖就可以支撐自動(dòng)駕駛功能，特斯拉是這條路線(xiàn)的代表之一。
感知模塊主要通過(guò)傳感器信息解決“周?chē)h(huán)境是什么樣”的問(wèn)題。當前火熱的深度學(xué)習技術(shù)推動(dòng)了感知技術(shù)的發(fā)展，感知技術(shù)又可以細分為檢測、跟蹤、預測。
檢測主要是將不同傳感器的觀(guān)測信息輸給深度學(xué)習模型，可以檢測出車(chē)輛、行人、交通標識等目標物;跟蹤的作用是給每個(gè)目標物一個(gè)track ID，以實(shí)現對這個(gè)目標的持續觀(guān)測，進(jìn)而計算出這個(gè)目標的速度以及預測未來(lái)軌跡。預測基于時(shí)序上的檢測和跟蹤結果，結合道路信息預估目標物未來(lái)可能的運動(dòng)軌跡，可以為路徑規劃提供更多的信息，也使系統更加智能。
模擬給予數據支撐
除了傳感器、定位、感知、規劃和控制幾大核心技術(shù)之外，還有仿真技術(shù)，它是自動(dòng)駕駛技術(shù)中容易忽略的一部分。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的“長(cháng)尾”問(wèn)題是急需解決的問(wèn)題，比如基于深度學(xué)習模型的各種感知技術(shù)?，F階段，深度學(xué)習模型對于“見(jiàn)過(guò)”的或者類(lèi)似的場(chǎng)景能夠準確感知，但對于未見(jiàn)過(guò)的場(chǎng)景大概率會(huì )出現錯誤的感知，這對于自動(dòng)駕駛尤其是高自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō)是很致命的。
仿真技術(shù)中一個(gè)很重要的應用就是可以虛擬化很多逼真的場(chǎng)景，為深度學(xué)習模型的訓練提供海量數據，而且可以針對一些不常見(jiàn)的場(chǎng)景進(jìn)行足夠的數據生產(chǎn)，從訓練樣本的數量和多樣性給予深度學(xué)習模型足夠的支撐。
此外，仿真技術(shù)還有很多其他應用，比如可以模擬一些危險的駕駛場(chǎng)景，包括碰撞、各種交通事故等，一定程度上使得自動(dòng)駕駛系統測試不再強依賴(lài)于真實(shí)場(chǎng)景的測試驗證，很大幅度降低測試驗證成本、提升效率。
目前，高自動(dòng)駕駛技術(shù)雖然仍不夠成熟，存在爭議，但相信隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，經(jīng)過(guò)一代代人的努力，自動(dòng)駕駛技術(shù)定會(huì )走進(jìn)千家萬(wàn)戶(hù)，改善人們生活。
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