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智能網聯汽車定位器件產業化正式啟動,無人駕駛還有多遠?

發表時間:2018-09-12 08:45

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行業專家齊聚武漢大學遙感信息國家重點實驗室


9月10日,來自眾向科技、立得空間、清華大學、武漢大學、東風汽車和奇瑞汽車等企業、院校的高層和專家匯聚一堂,共同參與武漢市科技成果轉化項目——《面向智能網聯汽車應用的高性能感知定位器件研發及產業化應用》的啟動會,共籌無人駕駛技術產業化發展大計。


無人駕駛,我們是認真的


眾向科技在本項目中負責面向“L4智能網聯汽車”感知定位需求,聯合奇瑞汽車,開展典型示范驗證與應用,實現“動態目標”的檢測與識別及“車輛自動駕駛控制”。具體的實施環節是:在6臺奇瑞EQ1小螞蟻電動車上實現自動駕駛,完成交通要素識別、自動避障、路徑規劃、車輛控制等功能。


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李老師與奇瑞汽車總經理高總商量怎么讓“小螞蟻”自主上路


眾所周知,無人駕駛是“燒錢項目”,而我們要做的就是從技術上進行改革,在保障安全和功能的基礎上,大幅度降低成本,才能真正地實現商業化和產業化。


眾向科技采用“普通地圖”+實時測繪技術解決無人車低成本、高精度定位問題。其中,無人駕駛的核心部件——IAU 智能駕駛盒,基于 ARM 架構,支持北斗/IMU系統、激光雷達、視頻相機、毫米波雷達等主流傳感器接入,實現了無人駕駛中的行人、機動車、車道線、交通燈、標志標線等交通參與者和要素的自動提取識別以及場景建模與規劃決策等功能。


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李老師與東風汽車盧總(中間)


我們不一樣,IAU的4把“刷子


1、駕駛場景地圖+多源定位

市面上研究無人駕駛技術傳感器多采用的是比較昂貴的三維激光雷達,成本較高。我們采用多源數據融合,結合低成本GNSS+IMU+超聲波雷達+視覺的方式,實現高精度多層次定位,整體設備成本降低90%。用“地圖+定位”降低無人駕駛的難度,低成本的實現駕駛場景的實時建模與地圖構建,通過地圖輔助降低無人駕駛難度。


2、高精度視覺感知系統

采用雙目視覺,對周圍環境進行3D建模,基于CNN卷積神經網絡的深度學習算法對車輛周圍的行人、車道線、其他車輛等進行識別和跟蹤。預估碰撞時間為0.72s 。


3、智能避障和路徑規劃系統

特定場景下的智能避障和路徑規劃解決的是行走時安全的避開行駛路線上的行人、車輛、墻面等障礙物,并按照設定路線行駛。基于多源傳感器數據,經過信息提取,結合無人駕駛技術中成熟的RRT控制規劃算法,規劃出一條安全可靠的行駛路徑,實現車輛的行駛和避障功能。


4、室內外自動成圖系統

運用基于視覺與激光SLAM的室內外高精度定位技術和基于深度學習的地圖要素識別與提取技術,解決了無衛星信號的區域,無法精確定位的問題和地理信息要素自動識別精度低的問題,獲得一系列的算法突破,現已達到商業使用的水平。


在《中國制造2025》中,對智能汽車、汽車智能化發展給出了明確的要求。其中提到了兩個方面的目標,一個是到2020年,要掌握智能輔助駕駛的總體技術及各項關鍵技術,要初步建立智能網聯汽車自主研發體系及生產配套體系。到2025年,要掌握自動駕駛總體技術及各項關鍵技術,建立較為完善的智能網聯汽車自主研發體系、生產配套體系及產業群。


眾向科技憑借10年的無人駕駛技術積累,提前布局,與武漢大學、華中科技大學、深圳大學等高校強強聯手,與奇瑞等多家汽車廠商形成戰略合作,基于現有的研發基礎,進行技術創新,實現無人駕駛的落地和產業化!



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