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智行者发布高速L2辅助驾驶方案:Q4推量产版,不依赖高精地图

发布时间:2022-11-01 17:03   来源:IT之家   阅读量:8506   

今天下午,智行哲举办媒体开放日,正式发布了其自主研发的高速导航系统H—INP。

根据消息显示,该系统是国内首个采用重感知轻地图技术路线的高级自动驾驶解决方案这一预装的量产高级辅助驾驶解决方案也标志着智行在乘用车领域的全面商业化目前来看,知行的这个解决方案有望在年底至少获得两个定点

会议现场

此外,活动期间,智行哲还关注了旗下品牌amp对商业化战略和核心产品——无人大脑进行了全面详细的讲解基于无人大脑的智能行走器可以有效解决自动驾驶技术场景复用率低的问题

智行成立于2015年,是国内最早进入自动驾驶行业的创业者之一智行哲成立七年来,形成了搭建无人驾驶底层通用平台,实现年营收数亿元的业绩伴随着高级辅助驾驶成为智能汽车的一个标签,这个市场正在迎来更多的玩家,智能行者就是其中之一

第一,不依赖于高精地图,采用自主研发的域控制器。

与市面上其他高速导航系统不同的是,智行的H—INP采用了重感知轻地图的技术方案,成为国内首个不依赖高精度地图的高水平自动驾驶解决方案。

按照智者旅行家的说法,重感知轻地图就是不绝对依赖高精地图,在有高精地图的情况下当然可以应用在没有高精度地图的情况下,可以通过时空联合多任务融合感知方案和在线高精度矢量重建等关键技术,减少对高精度地图的依赖

智行者测试车

比如H—INP可以在高速公路,城市快速路,匝道等场景下,通过矢量地图进行重构,对高清地图数据进行查错/不及时更新,进一步提高行车安全性,在高速场景下,可以使用路线导航和矢量地图重建,仍然支持跟车,自动变道等自动驾驶辅助功能同时可以提醒司机注意信号灯的状态,以及信号灯路口的行车安全

通过以上设计,智能行者H—INP高速导航系统可以有效解决高精地图更新频率低,覆盖范围小的问题更重要的是,H—INP采用平台化设计,在这个统一架构下可以开发一系列产品,满足不同场景的需求据智行哲介绍,未来将在此设计方案的基础上构建适合城市场景的城市导航系统C—INP系统

具体来说,H—INP可以应用于高速公路,城市快速路,连接匝道,停车场等各种场景具有自主巡航,入口匝道,自主变道,隧道交通,智能偏航,超越模式,自动泊车,碰撞预警等丰富功能可以实现不同时间段,高密度交通流下的辅助驾驶同时,H—INP依靠车辆的阴影模式和云端数据的闭环,实现功能的快速迭代

在整体系统架构的设计上,H—INP具有功能模块化,接口抽象的特点H—INP方案设计分层解耦架构,可以更方便地利用最新技术成果算法模块化复用,通过图形化工具实现应用设计,开发,集成和调试,专注于算法本身的研发,优化的通信和调度机制提供了多层次的通信机制,以适应模块部署的局部特性,并提供确定性和CPU—GPU联合调度

硬件架构配置方面,H—INP采用知行自主研发的车规级高算力域控制器,运算能力128TOPS,CPU运算能力30K DMIPS同时,H—INP采用6个摄像头和5个毫米波雷达的多融合传感方案,实现了有效的成本控制

第二,今年Q4推出量产版,有望获得两家汽车厂商的订单。

在发布会上,智行哲CTO王晓告诉车东熙,智行哲的这套H—INP目前还在原型测试阶段,预计今年第四季度会有量产版上市并且将实现不少于20万公里的路测里程,积累不少于200万帧的数据量

智行者CTO王晓

王晓透露,目前,H—INP有望在年底前实现至少两家汽车工厂的订单智行的目标是明年二季度实现测试里程不低于50万公里,数据量不低于500万帧

截至目前,智行无人车已安全行驶超过500万公里同时,智行哲与华为全面合作,在业内率先打造全本地化的自动驾驶解决方案,实现整体解决方案的自主可控,保障芯片和信息的安全

此外,智行哲认为,数据和使用数据迭代算法的能力将成为保持技术优势的重要基础目前,基于多场景的广泛产品,知行已经形成了完善的车端推理—云训练的数据闭环,包括数据采集,数据处理,数据管理,数据训练和评估

智行者测试车

在商业化加速的背景下,如何让无人驾驶技术快速适应不同场景下的不同车辆,并在地面应用,才是核心竞争力因此,智能行者创新开发了基于模型的开发方法,可以有效解决自动驾驶技术场景复用率低的问题

截至目前,智能助行器的无人大脑已成功应用于智能出行,智能生活和特殊应用的各类车辆中。

结论:高级辅助驾驶的商业化加速。

最近几年来,高速L2,L2+等驾驶辅助产品已经开始加快乘用车的上车速度,越来越多的消费者开始使用这种智能产品如今,包括高速,城市场景在内的高级辅助驾驶正在成为车企为产品加码的重要竞争点

Wise Walker加入高速高阶辅助驾驶领域,相信也是这个市场背后大有可为的机会伴随着越来越多的玩家加入,相信会有更多有竞争力的产品进入市场

(责编:许一诺)

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