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讨债宝宝爹地你惨了 那些想改变驾驶的年轻人 金瓶梅兰陵笑笑生

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发表于 2019-4-13 15:45 | 显示全部楼层 |阅读模式

那些想改变驾驶的年轻人

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那些想改变驾驶的年轻人

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从苏州相城区高铁新城兆润领寓21层的Momenta办公室望进来,里面一半是故乡河流,一半是厂房工地。楼下停着三辆Momenta自动驾驶测试轿车和另一家科技公司的自动驾驶卡车。
离苏州产业园区十多千米的这片地区,由于邻接高铁苏州北站近些年才被逐步开辟,已经有二十多家自动驾驶相关企业入驻,地方政府打造智能驾驶产业集群的意图明白。相比更成熟的上!⑺罩莶翟扒,它的上风是更优厚的条件和更多可塑性。


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3月25日,Momenta在这里举行公布会,为总部新大楼开幕。落户近一年,公司已在这里建立起工程中心、产物中心和商务中心,搭建起大数据、大计较、大测试三大根本平台,摆设范围化的车队,周全鞭策自动驾驶技术量产化。
2016年建立Momenta时,CEO曹旭东30岁,开创团队都是与他相仿的年轻人,他们对这件事的判定是“技术能够10年时候会成熟,产物、贸易和生态20年时候会成熟。这么有应战的一件事,要聚集一批牛人把这件事做成!
按照创业团队的技术刚强,Momenta挑选了“打造自动驾驶大脑”的Tier 2定位——聚焦基于深度进修的情况感知、高精度舆图和计划决议技术。在量产范畴,Momenta专注软件、算法与数据,在高速、停车和城市门路场景,为Tier 1和OEM供给自动驾驶处理计划。
曹旭东以为他们躬耕的范畴也是全部自动驾驶产业链缔造最多新增代价的环节。今朝公司累计完成融资跨越2亿美圆,估值跨越10亿美圆。
25日的公布会上,Momenta初次公布了结构化门路的自动驾驶处理计划 Mpilot,采用合适车规级、可量产的感知计划,其操纵摄像头、毫米波雷达、高精度舆图与定位技术融合的方式,可以实现高速公路高低匝道、自动变道、应对告急加塞等复杂场景的自动驾驶,并在雨天、傍晚忙碌时段、夜晚等极端情况下仍然连结杰出的性能。


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据称,这是国内首个操纵可量产传感器实现自立高低匝道及智能变道的计划。
高速公路试乘
公布会前,《汽车贸易批评》记者在一辆Momenta自动驾驶实路测试车上感受了Mpilot。
试乘旅程40多千米,用时约一小时,进入高速公路后全程开启Mpilot,司机双手分开偏向盘,双脚分开油门刹车。首要感受以下:
1.加速、刹车、停车、启动、拐弯、匝道行驶等行动线性柔顺且高效,很是接近人类驾驶气概,没有机械的抑扬感,没有急刹急停急加速,弯道轨迹与速度控制得很公道,乘坐的舒适感让人印象深入。
2.遇堵车时,Mpilot控制车辆也很是接近人类,不管行驶还是停道肭俺导涓粝喽院芙,削减被加塞的几率。这与我们试乘过的另一家自动驾驶企业测试时车辆离前道显毒推鹜芳跛,终极的停车点也阔别前车相比要更智能、更自然。
3.自立变道,自立控制速度。本次测试设定的最高时速是80千米,车辆会在路况答应时只管到达这个速度。前方有车时它会减速,假如前车缓慢、旁边车道有充足空间,车辆就会自动变道到邻近车道加速、超车,变道前自动打转向灯。


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4.高低匝道自若。试乘中屡次高低匝道,车辆能提早并线、减速,与前车连结公道间隔,还能以40千米时速在弯道上流利行驶。
比力成心机的一个细节是,一次从匝道驶入主路时,主路最右道的车辆很是麋集,以比力高的速度依次从测试车左侧飞奔而过,测试车一向没有找到变道切入的机遇。匝道行将到绝顶,车辆不能不停了下来,期待数秒后终究捉住空档变道成功,驶进主路。
这跟人类在不异场景下的驾驶很是接近了,匝道入主路需要有勇有谋。
为了量产
这套Mpilot系统在前向、后向和侧向设置了 6 个摄像头,车身四周 4 个环视鱼眼摄像头,车身四角和前向一共安装了 5 个毫米波雷达。这就是感知方面的一切硬件,没有激光雷达。
该系统能探测到前后150米、左右多车道的车辆和车道线信息,并对移动方针跟踪猜测。鱼眼摄像头用于检测10米内的车辆位置,对变道加塞停止判定和决议。


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硬件本钱是几多?曹旭东说“摄像头均匀20美圆,10个一共200美圆,5个毫米波雷达总价也是200美圆!币陨隙际橇坎鄹。
而在激光雷达范畴,Velodyne最受接待的16线激光雷达曾在2018年头公布降价一半,但降价后它的价格仍需3999美圆。由于激光雷达本钱高昂的缘由,Mpilot量产计划里中并没有益用。曹旭东以为,“量产和范围化是自动驾驶落地的关键,摄像头和毫米波雷达融合的感知计划可以让整车厂率先量产,这是最重要的。假如激光雷达廉价了,把激光雷达再加进来很轻易,但假如一路头做的这套系统就必须利用激光雷达,不用激光雷达就没法跑了,(那这样的系统)现阶段是没法量产的!
Mpilot的一切摄像头都是单目,Momenta的处理法子是利用先辈的算法和海量的数据来处理3D场景重建的精度和鲁棒性的题目。
不采用双目、三目摄像头,而是用算法填补,一样是基于本钱与量产斟酌。
在计较硬件上,曹旭东说很多自动驾驶测试车上采用的单片GPU本钱需要几百美圆,几片加起来动辄上千美圆,功耗是百瓦级!拔颐堑乃惴W邮视玫男酒闹灰竿,量产下来的价格会低于100美圆!
数据与众包
情况感知、高精度舆图、决议计划需要软件算法,也需要海量的大数据支持深度进修,就像AlphaGo阅读越多的棋谱就会对每一步棋做出更优判定。
Momenta的测试车已经碰到前面的大巴车尾部印着巨幅中国好声音导师的人像广告,开初摄像头会把人像误读为行人,由于尺寸缘由还会把跟“人”的间隔判定得很近。
测试车还碰到过三轮车上活动物的情况,假如系统检测出的是自力的动物而没有识别出动物与三轮车的包括关系,极能够采纳不需要的刹车办法。类似的还有大卡车上运载多辆小轿车在路上跑。


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Momenta的L4级自动驾驶路试车,车顶有激光雷达
这类特别情况还包括全国各地分歧的交通讯号系统等,只要上路真正去跑、跑够一按时候和里程才能碰到、收集并停止深度进修算法练习,终极作出正确的驾驶决议。
只用测试车去收集是远远不够的。为了更快获得海量感知数据,Momenta采纳了众包形式,今朝已有众包装备运转在全国20多个城市的各类车辆上,收集各类路况数据丰富数据库。
而且这个产物先于公司其他产物实现了贸易化!拔颐亲隽艘豢畈,是给车队做平安治理的,一个前视摄像头一个内视摄像头,前视的摄像头看路,内视的摄像头看人!辈苄穸。
内视摄像头和前视摄像头可以帮助车队提升驾驶平安,同时也为Momenta获得到更多的数据。
高精舆图
高精舆图是自动驾驶不成获得的需要条件,也是Momenta三大焦点技术之一。
2018年下半年,建立仅2年的Momenta拿到了导航电子舆图测绘天资。
停止今朝,我国具有该测绘天资的单元只要17家,其中4家为奇迹单元,4家是BAT和滴滴子公司具有强大布景,Momenta是17家中少少数的自动驾驶草创企业。
曹旭东称他们团队所研发的舆图精度已到达10厘米之内,定位精度大大都情况下小于10厘米。
他以为除了切肯定位、切确导航,Momenta为高精舆图供给了新的代价,包括数据更新、静态图层、经历图层、定位图层。
舆图的更新指舆图随着情况变化而变化。类似感知数据的众包,Momenta在高精舆图方面也采用众包形式,将各类众包数据上传到云端,云端大脑将这些元素建形成高精舆图。实现量产后,每一辆车的定位系统都将成为高精舆图的更新进口,情况变化越快,这类形式的上风越明显。


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静态图层指的是碰到交通变乱、施工等突发情况能敏捷播报到与该路段有关的车辆端,以避免连环变乱,甚至让车辆自行改变线路躲避变乱和拥堵。
经历图层指的是记录司机的驾驶方式,例如从什么位置、若何进入匝道,在匝道中的速度和线路,从哪个位置、什么速度出匝道等。这些驾驶方式是人类司机的驾驶经历,经过大量记录和分析,这些经历会进入决议计划,让自动驾驶更智能。
定位图层通常为高精舆图的必选项,但普通高精舆图定位利用RTK GPS技术,即差分GPS,有本钱高和信号不稳定、定位不切确的题目。Momenta用一套基于摄像头和计较芯片的低本钱定位计划,给定位图层带来新的合作力和代价。
前文提到曹旭东对自动驾驶的判定是“技术能够10年时候会成熟,产物、贸易和生态20年时候会成熟”,但Momenta的节奏远远快于这个判定。
他们的时候表是:
2019年第一季度推出高速自动驾驶量产计划,即3月25日公布的结构化门路处理计划Mpilot。
2019年第二季度公布限制场景内的自立停车计划。
2019年第三季度公布完全无人驾驶的计划。
2020年第一季度推出城区的自动驾驶处理计划。
科学家们
产业变化让汽车这门陈腐的买卖越来越和前沿科技挂钩,成功的关键常常取决于在响应范畴有没有顶尖的、足足数目的科学家与工程师。宁德时代的成功就得益于具有几百名电化学范畴的科学家。
自动驾驶更是这样,野生智能、深度进修范畴的科学家在全天下被疯抢,近几年自动驾驶范畴的跳槽和常识产权胶葛在硅谷和国内高频上演就活泼说了然“常识就是气力”。


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Momenta的焦点团队是一群年轻的野生智能与深度进修科学家。
普通人感遭到深度进修的气力是在2016年春季谷歌的AlphaGo克服人类棋手李世石。而科技界深度进修的比来一场反动发生在2012年,Momenta的焦点团队成员那时已经起头做这方面的深入进修研讨。
研发总监任少卿结业于中科大与微软亚研结合培育博士项目,提出适用于物体检测的高效框架Faster RCNN和图像识别算法ResNet,后者相关论文于2016年获得计较机视觉范畴顶级会议CVPR 的Best Paper Award。这两项功效帮助微软在2015 ImageNet,2015 MS COCO Challenge等角逐中获很多项冠军。任少卿的自动驾驶论文援用量现在已经跨越三万次。
研发总监孙刚在2015年介入设想了包括144块GPU的深度进修练习系统“Minwa超级计较机”,这是那时天下上第一个用大范围GPU集群做深度进修的系统。
研发总监夏炎在微软亚洲研讨院读博时代的研讨偏向之一是用只管少的野生干涉构建大范围数据集。结业后在商汤科技工作时代,夏炎又对笔墨识别停止了摸索,并将算法敏捷落地,开辟身世份证识别、银行卡识别、票据识别等适用产物。
2016年,这群85后的年轻人决议创业,以基于深度进修的情况感知、高精度舆图、决议计划打造自动驾驶大脑,供给分歧级此外自动驾驶处理计划。
从全行道纯,2015年左右国内同时掀起两股创业潮。一是新能源智能汽车整车范畴,即所谓的造车新势力,道础⑿∨簟⑼怼⒊岛图业鹊,这些OEM需要整合各路技术和供给商、打造品牌、摸索贸易形式。二是聚焦自动驾驶的科技创业公司,如地平线、驭势科技、小马智行、图森未来、智行者、禾多等等。由于自动驾驶当地数据的重要性,这些外乡创业公司有机遇先于跨国汽车巨头和硅谷科技大鳄在国内获得冲破,实现真正意义上的弯道超车。
相比整车OEM,后一类科技创业公司更依靠原创技术实现本身能代价,鞭策行业变化,也有机遇改变“中国创业公司大多是贸易形式创新,硅谷的创业公司偏心死磕技术困难”的标签。
感谢您的阅读
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