NavInfo, Pekin'de otomatik sürüş yolu testi için T3 lisansı aldı
Pek çok kişinin gözünde NavInfo hala geleneksel bir konum hizmeti sağlayıcısı veya harita sağlayıcısı rolünü üstleniyor, ancak aslında bu şirket otonom sürüş alanına dönüşmek için haritaların temel yeteneklerine güveniyor.
NavInfo'dan sorumlu ilgili kişiye göre NavInfo, 2016 gibi erken bir zamanda otonom sürüşü incelemek ve ardından prototip arabalar inşa etmek için bir ekip kurmaya başladı; 2017'de kapalı alanlarda otonom sürüş kabiliyetini geliştirecek; 2018'de yüksek hızlı standart otonom sürüş L3'e ulaşacak; 2019'da başlayacak İlgili ehliyet sınavları için otonom sürüşü kentsel alanlara genişletin.
Otonom sürüş için T3 lisansı aldı
Yakın zamanda NavInfo, Pekin Belediye Hükümeti tarafından, genellikle yol testi plakaları olarak adlandırdığımız otonom araçların yol testleri için geçici plakalar çıkarmasının resmi olarak onaylandığını duyurdu. Bu, Pekin tarafından 2018 yılında verilen bir yerel ruhsattır. Açık yollarda otonom sürüş araçlarının kalifikasyonu için üst düzey ve yüksek standartlı sertifika.
Sınıflandırmaya göre, Pekin Otonom Sürüş Testi için geçici plakalar T1'den T5'e beş seviyeye, açık test için yollar ise beş R1-R5 seviyesine bölünmüştür.Seviye ne kadar yüksekse, yol karmaşıklığı o kadar yüksek olur.
Bir ehliyet verilmeden önce, otonom araçların, Pekin Otonom Sürüş Testi Yönetimi Ortak Çalışma Grubu tarafından kapalı bir deneme sahasında, yetenek değerlendirmesinde, uzman grup değerlendirmesinde ve müzakerede 5.000 kilometrelik bir testten geçmesi gerekir.
Ayrıca aracın otomatik sürüşü, hız değişimi, şerit değiştirme, direksiyon, trafik işareti ve sinyal ışığı tanıma, engellerden kaçınma yeteneği ve 30'a yakın büyük sahnede yolların, işaret ve işaretlemelerin ve trafik olanaklarının tanınabilme kabiliyetinin incelenmesi gerekmektedir. Ve trafik yasalarını ve insanlaştırılmış sürüş kurallarını anlama yeteneği.
Şimdiye kadar, NavInfo da dahil olmak üzere, Pekin 11 şirkete otonom sürüş yolu testi lisansı vermiştir ve NavInfo, T3 yol testi lisansları için onaylanan ilk konum hizmeti sağlayıcısı olmuştur.Diğerlerinin çoğu İnternet şirketleri ve otomobillerdir. Baidu, Weilai, BAIC, Daimler, Xiaoma Zhixing, vb.Dahil üreticiler bu listede yer alıyor.
Düşük maliyetli çözümlere yönelin
Pekin'de, Pekin-Tianjin-Hebei bölgesindeki şehirler, köyler ve otoyollardaki trafik sahnelerinin% 85'ini kapsayan toplam 123 kilometrelik 44 açık test yolu bulunmaktadır.T3 lisansının alınması, NavInfo'nun gelecekte yukarıdaki alanlarda otonom sürüş testleri yapabileceği anlamına gelir. Senaryolar ve aşırı senaryolar, güvenilir ve olgun bir otonom sürüş çözümünü parlatır.
Titanium Media'nın anlayışına göre, bu teste katılan NavInfo sürücüsüz araba Great Wall WEY serisinden modifiye edilmiştir. 416 hatlı lidar, 2 uzun menzilli milimetre dalga radarı ve 1 NavInfo'nun bağımsız araştırma ve geliştirme vizyonuyla donatılmıştır. Algılama algoritmalı monoküler kamera.
Araç konfigürasyonu açısından NavInfo, daha yüksek tel ışınlı bir lazer radarı seçmedi.Aynı zamanda, biraz doğruluktan ödün veriyor ve faydaları ortada. Düşük maliyetli.Böyle bir sensör donanım çözümü, inmenin daha kolay olduğu anlamına gelir, ancak yazılım ve algoritma yetenekleri için daha zordur. Daha yüksek gereksinimleri ortaya koyun.
Titanium Media'dan bir muhabir başlangıçta bu sürücüsüz otomobili tecrübe etti. Asıl deneyimden, NavInfo'nun sürücüsüz arabasının genel karar verme tarzı daha muhafazakar. Öncelikle trafik kurallarına kesinlikle uyuluyor, ancak bazı yol koşulları yeterince esnek değil.Örneğin, direksiyon engellerle karşılaştığında sollama yerine durmaya daha meyilli oluyor. Beklenmedik durumlarla karşılaşan bazı fren sahneleri en azından şimdilik çok basit bir şekilde ele alınıyor. Gözümüzde normal sürüş alışkanlıkları gibi görünmüyor.
Otonom sürüş için bir harita yapın
Bir konum hizmeti sağlayıcısı olarak NavInfo, otonom sürüş için bağımsız olarak genel bir çözüm geliştirme sürecinde haritaların uygulanmasına ilişkin benzersiz bir anlayışa sahiptir.Teknik yolu, otonom sürüş haritası + AI'dır.
Otonom sürüş haritası, gerçek ortamı aracın anlayabileceği şekilde yeniden yapılandırır.Santimetre düzeyinde yüksek hassasiyetli veriler, yüzlerce harita özellik unsurunu ifade eder.Gerçek zamanlı çevrimiçi güvenlik sensörleri biçiminde, otonom sürüş konumlandırma, algılama, planlama ve karar vermede önemli bir rol oynar. Roller. Karmaşık ortamı parçalamak ve küresel planlamayı sahneye göre küçük görevlere bölmek için otonom sürüş haritasına güvenin, böylece dağıtım sistemindeki diğer sensörlere olan talebi azaltın veya optimize edin.
Örneğin, sınavdaki bir otobüs durağı sahnesinde, otobüs sola dönüş sinyali ile istasyondan ayrılmak üzeredir ve aşağıdaki arabanın bundan kaçınması gerekir.Bu, makinelerin anlaması zor olan, sosyal insanlaştırılmış bir sürüş kuralıdır. Otomatikleştirilmiş bir sürüş haritası kullanırsanız, otobüs durağı Bir ilgi alanı olarak belirlenen sistem, ön ilgi alanının konumunu önceden net bir şekilde anlayabilir ve otobüs dönüş sinyali sinyallerini ve giden eylemleri algılamak için daha fazla algısal hesaplama kaynağı yatırabilir, yol hakkı rakiplerinin davranış tahminlerinin doğruluğunu ve sensör verilerine dayalı füzyon sonuçlarını iyileştirebilir. İlgili kararları verin.
Bu durumda, otonom sürüş haritası sadece uzamsal bir referans sağlamakla kalmaz, aynı zamanda hesaplamada yer alan verilerin boyutlarının kontrol edilebilir olmasını ve karmaşık sahnenin basit mantığa ayrıştırılmasını sağlar.
Otonom sürüş haritalarına ek olarak AI teknolojisi, NavInfo'nun otonom sürüşünün tüm geliştirme yolunda önemli bir rol oynar. NavInfo, yapay zeka gelişimi için çok fazla veri kaynağı bırakan konum hizmetleri alanında yaklaşık 20 yıllık sürekli inovasyona ve birikime sahiptir.
Ulusal harita veri toplama işlemi sırasında üretilen yüksek kaliteli görüntü verileri, yaklaşık 300.000 kilometre karayolunun nokta bulutu verileri ve yerli ve yabancı ortaklardan gelen çok değişkenli veriler, NavInfo için çok sayıda etkili yapay zeka tabanlı derin öğrenme algoritması sağlar. Eğitim veri seti.
Yapay zeka tabanlı görsel algı algoritması, sistemin nesneleri doğru bir şekilde tanımasına ve ayrıntıları hesaplamasına olanak tanır.Aynı zamanda, otonom araçların, uzun huzmeli lidar bağımlılığını azaltma öncülüğünde 3B ortamı hızlı bir şekilde yeniden yapılandırmasına ve çevresel araçlar, insanlar ve nesneler üzerinde analiz gerçekleştirmesine olanak tanır. tahmin.
NavInfo CEO'su Cheng Peng bir keresinde şöyle demişti: Yapay Zeka, geleceğin dünyasının gelişim trendidir. NavInfo'da, Araçların Yapay Zekası, mevcut geliştirme yönümüzdür. Veri + algoritmalar, temel yeteneklerimiz ve yapay zeka geliştirme sermayemizdir. , Otomobilleri AI ile güçlendirmek, otonom sürüşün ticari gelişimi konusundaki düşüncemizi temsil ediyor. "
Otonom sürüş yolu testi için T3 lisansını aldığına göre, NavInfo otonom sürüş L4 çözümünün, hızlı genelleme genişlemesinin ve genel amaçlı sistemlerin yüksek hızlı ve daha kentsel senaryoları kapsayacak şekilde olgunluğunu hızlandıracak. (Bu makale ilk olarak Titanium Media'da yayınlandı, yazar / Li Yupeng)
Daha heyecan verici içerik için Titanium Media WeChat ID'yi (ID: taimeiti) takip edin veya Titanium Media Uygulamasını indirin
