汽車自動駕駛

項目簡介

導遠科技在自動駕駛的定位細分領域與整車廠、方案商、教學研究機構深入展開合作,推動汽車自動駕駛產業快速落地,進入大眾實際生活。

客戶背景

近來自動駕駛汽車如火如荼,可以想見,自動駕駛汽車將是未來交通運輸的方式。到2020年底,將有1000萬輛自動駕駛汽車上路。這些汽車就像無人駕駛的出租車一樣,把乘客載運到他們的目的地,將包裹和原材料從一個城市運送到另一個城市,它們還可以為全國各地的住宅和公寓提供雜貨、餐飲和包裹等。
”安全性、可靠性以及技術將產生的經驗是發展信任的關鍵支柱。開發自動駕駛汽車不僅僅在于技術,而是要贏得客戶并最終獲得目標城市和企業的信任。” 

項目背景

隨著自動駕駛行業的迅猛發展,汽車廠、方案商鉚足了勁爭做行業領頭羊,作為自動駕駛核心之一的定位導航系統是其實現自動駕駛的必需組件。在實現基本的定位導航功能的基礎上,還必須從提高性能參數、降低成本兩方面做進一步的更新迭代。

業務挑戰

毫無疑問,自動駕駛的狂野生長任然繞不開環境感知、決策與規劃、底層動力控制三座大山。從車載傳感器方面看,這一系列傳感器產生的信息會存在所謂的異構性、多態性、不完備性以及不確定性。而且很多傳感器容易受到不同因素的干擾,所以其產生的信息的質量并不高。而且,如果忽略了人、車、環境的關聯性來考慮周邊信息的利用,其效率勢必不高。實際上,不管人多么善于學習或者說機器能多大程度上替代人,基本存在的問題不外乎這兩大類:不完備的環境感知和道路使用者(包括行人、機動車或者外來物)行為的隨機性。如果對此掌握不好,那么自動駕駛車輛便會對交通參與者運動的預測不準確,這將降低自動駕駛決策的有效性,也就直接導致安全問題的出現。底層是汽車公司向來比較擅長的,如果交給自動駕駛系統來做這件事情,勢必面臨著各種挑戰。這其中包括:車輛動力學系統強非線性和車輛的縱橫向動力學耦合;安全、節能、舒適等多性能指標相互沖突矛盾,難以協調;車輛隊列中各車動力學特性的異質以及無線通信中通信息流拓撲結構的多變。

解決方案

汽車自動駕駛技術主要包含環境感知反饋系統和定位導航系統兩大塊內容。環境感知手段大多采用以攝像頭、激光雷達傳感器為代表的圖像識別技術。而定位導航則采用SLAM和INS/GNSS組合導航結合的方式來進行。由于傳感器的可靠性,系統漏洞等原因,現在使用的自動駕駛技術安全冗余和穩定性太低。針對上述內容從提高自動駕駛的可靠性等方面,重點對汽車自動駕駛技術的網絡化、人工智能、高精度地圖、關鍵傳感器、交通基礎設施等方面進行研究。


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