引言:

【資料圖】

智行者始終認為“自動駕駛應該是任意點到任意點的駕駛”。

智行者于2018年于行業(yè)內率先提出“重感知 輕地圖”的技術。

2015年后,隨著人工智能技術的興起,自動駕駛賽道風起。然而就在短短幾年間,自動駕駛就經歷了風口、低谷、失落等不同的狀態(tài)。然而,風起風落,自動駕駛的技術始終是其發(fā)展的核心。

作為國內最早成立的自動駕駛企業(yè)之一,智行者留給行業(yè)的最大印象似乎是“低調”。但低調的智行者卻也是最堅定的自動駕駛技術創(chuàng)新者,也是自動駕駛商業(yè)化的先行者。

技術方面,智行者不僅實現(xiàn)了軟件+硬件+云端一體化的全棧技術自研,成為全能型自動駕駛技術供應商。同時,智行者團隊還不斷通過自身的專業(yè)知識及行業(yè)專識對技術發(fā)展及應用需求進行研判,實現(xiàn)超前的技術布局。

智行者始終認為“自動駕駛應該是任意點到任意點的駕駛”。但因為高精地圖覆蓋范圍、鮮度等問題始終阻礙著自動駕駛的運行范圍。因此,智行者于2018年于行業(yè)內率先提出“重感知 輕地圖”的技術。

“重感知 輕地圖” 是指不絕對依賴高精度地圖,在有高精度地圖時候當然可以應用,在沒有高精地圖存在的地方,系統(tǒng)構建實時高精地圖供車輛完成自動駕駛動作,以減輕自動駕駛對高精地圖的依賴。

“重感知 輕地圖”技術的關鍵在于實時建圖,其中要解決幾個重點問題:不同傳感器信息在空間上的融合,即將所有感知系統(tǒng)獲取的局部信息進行空間融合,以確定當前環(huán)境的全部信息(路面的語義信息);語義信息在線高精度矢量環(huán)境重建,即根據(jù)語義信息對當前環(huán)境進行“在線高精度矢量重建”,形成一張用這些矢量信息表達的局部地圖,將離散的感知信息結構化;在線高精矢量重建地圖定位架構,即對車輛進行定位;強交互時空聯(lián)合決策規(guī)劃,即根據(jù)他車軌跡模態(tài)和時空分布進行概率建模,同時充分考慮自車未來各種可能行為對他車的潛在影響,將決策問題變?yōu)樗嚺c自車行為的聯(lián)合優(yōu)化問題,從而表現(xiàn)出與環(huán)境車輛的主動交互,同時保障車輛舒適性。

早在2018年,智行者便將“重感知 輕地圖”技術應用于特種領域。智行者CEO張德兆曾在接受媒體采訪時介紹到,在森林、叢林等復雜越野條件下,已經沒有“路”的概念了,因此,特種車輛在應對這種場景時不需要依賴預先繪制的高精地圖,才能真正實現(xiàn)自主的無人駕駛。“重感知 輕地圖”技術不僅滿足了自動駕駛技術在特種領域的應用需求,也伴隨智行者多款無人特種車的規(guī)?；涞貞貌粩嗤晟啤?/p>

據(jù)悉,在智行者近期發(fā)布的全新L2+高級輔助駕駛系統(tǒng)H-INP中也采用了“重感知 輕地圖”技術。這也標志著智行者多場景落地戰(zhàn)略下,各場景之間的技術協(xié)同效應不斷加強。

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