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            為什么今天的L4無人駕駛無法達(dá)到終局?

            作者: 時(shí)間:2018-06-19 來源:鎂客網(wǎng) 收藏

              離人的水平還遠(yuǎn),數(shù)據(jù)的平均價(jià)值密度越來越稀疏、采集成本越來越高,今天的方法,要到達(dá)明天,看似不可能的任務(wù)。

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/201806/381800.htm

              有人會(huì)問,Waymo不是最近宣稱要在鳳凰城實(shí)施前排無安全員的運(yùn)營了嗎?如果是5596英里的平均事故率,Waymo是不可能大規(guī)模商業(yè)化的,他們的做事態(tài)度還是比優(yōu)步/Otto的“安全第三”靠譜,要知道,出一起人命事故,可能就失去顧客對(duì)其的信任。

              我想可能是幾個(gè)原因:

              1. 鳳凰城的路況比加州城郊公路簡(jiǎn)單,這個(gè)從Waymo的宣傳視頻可以看出來,鳳凰城可以說氣候宜人,人煙稀少。

              2. 鳳凰城的區(qū)域更小,算法已經(jīng)overfit。

              3. 無獨(dú)有偶,Waymo也在加州申請(qǐng)了前排無人的測(cè)試車牌照,但有遠(yuǎn)程遙控。因此,不排除在鳳凰城也有遠(yuǎn)程遙控作為最后的冗余。

              加州的亞軍獲得者,通用汽車2017年的水平是每1200英里有一次干預(yù),考慮到是在舊金山的更復(fù)雜路況中獲得,讓人刮目相看。為此,他們還專門diss了一下Waymo,在各項(xiàng)指標(biāo)的復(fù)雜度上,舊金山是鳳凰城的1.6到46.6倍。但是,最近的一篇文章顯示,通用汽車在舊金山也是撿了些簡(jiǎn)單的道路,隧道、掉頭、單車道、一些十字路口和環(huán)狀交叉路口都刻意避過了。去年說好了要去紐約,現(xiàn)在卻發(fā)現(xiàn)舊金山的很多經(jīng)驗(yàn)幾乎很難用在紐約。

              那么,是否今天的L4就完全沒有價(jià)值了呢?下面該怎么走才能到達(dá)明天?

              對(duì)此,馭勢(shì)科技做了一系列的戰(zhàn)略規(guī)劃,現(xiàn)與大家一起探討。

              首先是探索多場(chǎng)景融合后的算法泛化能力

              用人話說就是,熟讀唐詩三百首,不會(huì)做詩也會(huì)吟。

              做,需要廣度(大跨度的多種場(chǎng)景)和深度(每個(gè)場(chǎng)景下特定技術(shù)的深入研究)雙管齊下,其中開放道路L4也是場(chǎng)景的一種。所有場(chǎng)景的都實(shí)現(xiàn)了,全場(chǎng)景才會(huì)實(shí)現(xiàn)。一方面每種場(chǎng)景都有其獨(dú)特的算法需求,另一方面不同場(chǎng)景下無人駕駛系統(tǒng)大部分的功能是共用的,技術(shù)之間的泛化是可行的。

              馭勢(shì)科技從去年開始嘗試多種場(chǎng)景的L4,包括機(jī)場(chǎng)滑行道、機(jī)坪和航站樓的無人駕駛(需要A照特殊訓(xùn)練的司機(jī),與飛機(jī)會(huì)車、穿過長(zhǎng)隧道、上下立交橋),微循環(huán)的無人駕駛(開放的嘈雜環(huán)境、非結(jié)構(gòu)化道路),大型停車場(chǎng)的無人駕駛(開放的狹窄環(huán)境、多層室內(nèi)的精準(zhǔn)定位)等。不同的場(chǎng)景著重訓(xùn)練了駕駛智能的不同能力。

              在某個(gè)主機(jī)廠客戶的現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督下,該車連續(xù)做遠(yuǎn)距離的自動(dòng)代客泊車,每一次完成后都用紅色膠帶記錄了泊車位置,完成20次后,對(duì)記錄位置的誤差進(jìn)行測(cè)量,在沒有啟用庫位線相對(duì)定位的前提下,絕對(duì)定位誤差區(qū)間是左右7厘米、前后10厘米??紤]到其中包括了定位和控制的誤差(車上安裝的是還未量產(chǎn)化的低成本線控系統(tǒng)),而且車上沒有激光雷達(dá),這個(gè)基于視覺的定位系統(tǒng)基本達(dá)到了室內(nèi)停車場(chǎng)高精度自動(dòng)代客泊車的產(chǎn)品化要求。

              隨后的一個(gè)重要發(fā)現(xiàn)是,在多種異質(zhì)的場(chǎng)景里交叉訓(xùn)練,比在一種場(chǎng)景里(比如熟悉的幾條大馬路)訓(xùn)練更有用。停車場(chǎng)的系統(tǒng)在機(jī)場(chǎng)和微循環(huán)的場(chǎng)景中經(jīng)過了大量的訓(xùn)練和驗(yàn)證。

              緊接著,我們做了一個(gè)大膽的嘗試,把算法轉(zhuǎn)移到1輛新的、裝備同樣軟硬件系統(tǒng)的車上,經(jīng)過短短1個(gè)星期的適配和訓(xùn)練,這輛車已然具備了相當(dāng)強(qiáng)的復(fù)雜城市環(huán)境L4能力。

              這條路覆蓋了結(jié)構(gòu)化城市道路、國道、環(huán)島、隧道、換道、城鎮(zhèn)道路,既有簡(jiǎn)單的單向車道,也有雙向車道,既有大貨車,更有人車混行。在大約10公里的開放道路上,無論途經(jīng)隧道光線發(fā)生劇烈變化且丟失GPS信號(hào)時(shí),還是被大貨車環(huán)繞時(shí),或者在環(huán)島快速轉(zhuǎn)向時(shí),甚至因?yàn)榧竟?jié)變化導(dǎo)致的環(huán)境變化中,視覺系統(tǒng)都全程提供了穩(wěn)定的不亞于高精度導(dǎo)航系統(tǒng)的定位結(jié)果。之所以視覺系統(tǒng)能夠作為主傳感器,源于上面在停車場(chǎng)、機(jī)場(chǎng)和微循環(huán)的積累。

              必須說明,這輛車本來是做自動(dòng)代客泊車的,線控的限速在40公里左右,也沒有64線激光雷達(dá),但是它在短短1個(gè)星期所呈現(xiàn)出來的能力,遠(yuǎn)超我們的預(yù)期。目前,北京、上海等地已經(jīng)頒布開放道路測(cè)試細(xì)則,我們將與主機(jī)廠合作,基于去年的積累,積極申請(qǐng)牌照,繼續(xù)探索泛化能力的極限。



            關(guān)鍵詞: 無人駕駛 智能駕駛

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