本文摘要:6月19日下午,CVPR(全球计算机视觉和模型识别领域顶级学术会议)2019年,百度Apollo公开发布了自动驾驶视觉城市道路闭环解决方案百度ApolloLite。

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6月19日下午,CVPR(全球计算机视觉和模型识别领域顶级学术会议)2019年,百度Apollo公开发布了自动驾驶视觉城市道路闭环解决方案百度ApolloLite。据苹果技术委员会主席王亮介绍,苹果Lite是目前国内唯一的城市道路L4级视觉感官解决方案,需要反对10路照相机、200帧/秒数据量的并行处理,单视觉链路的最低投掷率必须控制在5%以下,构方位360°动态环境感觉感觉系统作为自动驾驶的重要环节,其技术发展程度必须关系到自动驾驶的不足和以前的发展。目前业内使用的无人驾驶感应层技术包括照相机、激光雷达、GPS、惯性传感器等技术。

在众多自动驾驶感觉技术中,显示视觉技术仍然受到特斯拉、Mobileye等国际着名自动驾驶企业的期待。这次百度Apollo首次发表了视觉L4无人车方案,预示了自动驾驶视觉感觉技术的反对阵营中最重要的力量增加了。在这个变化的背后,也有很多地方被挖出来。大工厂更加关注视觉,其他无人车感觉技术出来了吗?在自动驾驶领域,大型企业对视觉感觉技术的关注仍在增加,以Mobileye为例,该公司在2016年以来只有视觉方案超过了153亿美元。

另外,现在自动驾驶领域特别有名的企业特斯拉使用的感觉技术也是视觉方案。除了显示视觉感应技术外,目前自动驾驶感应技术领域更多的是基于激光雷达、GPS、惯性传感器等多传感器的融合技术。对于多传感器融合技术的运用状况,业界不存在的不同意见是自动驾驶汽车只使用一个传感器不能构筑可靠的驾驶员,因此必须开展传感器融合。

但是,现在很多传感器融合的方案设计都很简单,技术人员往往从慢慢解决问题的角度到达设计算法,在这个过程中不可避免地利用异构数据各自的优势,错过了有序的难题。因此,未来传感器融合方案在数据和战略之间深度结合的设计有利于自动驾驶环境感觉等技术的发展。反观视觉技术,另一方面,照相机是比较成熟期的传感器,除了轻量低成本和符合车规的优势外,高分辨率低帧率的光学技术发展趋势在图像内隐藏的环境信息更加丰富的同时,视频数据也与人眼感觉的真实世界特别接近。因此,视觉技术也成为了下流的自由选择,这也是受欢迎的原因。

但是,由于视觉技术更好的是基于二维图像的信息进一步挖掘,因此对数据的累积和算法能力的拒绝也不高,短期内落地到实际场景还需要时间,因此多传感器融合技术仍然是当前技术发展的主流方式。百度Apollo也表示,百度一直坚决融合多传感器的技术路线,在L4级自动驾驶传感器的选定中,激光雷达和照相机并不是全然的支配和有序的关系。从安全性来看,两者没有完全相同的重要性和不可替代性,是必不可少的。

视觉技术很受欢迎,但其他自动驾驶感觉技术也很受欢迎。L4无人车方案发表后,自动驾驶有多近?自动驾驶根据自动化程度的强弱,可以分为几乎没有智能化、具有类似功能的智能化、具有多个完整控制功能的智能化、允许的无人驾驶、只有情况的无人驾驶共计5个等级。这次百度发表的解决方案是允许的L4级无人驾驶方案。

据发表会报道,经过前期的技术开发投入和半年的道路测量,通过本次发表的纯视觉无人驾驶感觉系统,百度无人车已经可以在城市道路上构筑高线数旋转式激光雷达的末端到末端闭环自动驾驶。并且,2019年上半年,Apollolite已经在北京稻香湖等多个段落进行了测试。

此外,在道路测试过程中,测试车辆数量、总测试里程和车辆在城市道路上的闭环自动驾驶表现出色。中国汽车工业信息网信息显示,中国已有32家自动驾驶领域相关企业发行101张智能网络成为汽车道路测试牌照,百度占50张自动驾驶道路测试牌照。

另外,路测过程自动驾驶产业收集自动驾驶数据,优化自动驾驶模型,调整算法的过程也需要大量的数据,为以前的模型优化、算法调整等取得重要依据。在这方面,百度自动驾驶最先进的开放工具和数据集ApolloScape的数据量是超级同类的10倍。作为我国自动驾驶领域仅次于的玩家,百度无人驾驶领域的技术在相当大程度上代表了我国自动驾驶领域的技术实力。

这次百度L4级无人车方案的发表,在实际路线测量过程中表现出色,相信之后测试的技术也会逐渐落地到实际的运用场景中,构筑出更有价值的商业场景。迄今为止,业界认为自动驾驶市场的繁荣至少在2030年以后,随着5G商用的加速、新时期政府对科学创新的反对力的大幅度提高,百度和许多汽车企业在无人驾驶技术和落地探索方面的大幅度开发成功,相信这个时间节点的到来有可能提前。另外,在高速公路、货物地下通道和特定的堵塞场所,无人驾驶的运用和普及不会进一步扩大。记录:本文参考文章《百度Apollo首次显示视觉L4无人车方案:10照相机,对标Mobileye》https://mp.weixin.qq。

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