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奇点汽车黄浴博士谈无人驾驶:Deep Learning在自动驾驶领域的应用

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时间:1900/1/1 0:00:00

近日,全球计算机视觉和人工智能领域的顶尖科学家、奇点汽车美国公司总裁黄宇博士在上海大学发表了题为“自动驾驶的深度学习”的精彩演讲。黄博士表示:“自动驾驶是一个具有挑战性的自动智能应用领域,许多研究对于实现汽车的自动驾驶是非常必要的。”黄宇博士是百度美国研发中心的自动驾驶高级软件架构师,也曾在英特尔总部、三星电子美国研发中心、华为,汤姆森和许多其他知名跨国科技公司,在人工智能领域拥有丰富的经验和独特的见解。黄宇博士曾说过,“汽车时代的未来是智能汽车。”在本次讲座中,黄宇博士就自动驾驶的技术算法、市场前景、价值以及未来规划等进行了深入探讨。图1:在硅谷工作多年的黄宇博士切身感受到,自动驾驶作为近年来变革的核心驱动力,正在加速汽车行业的智能化。他表示,随着人工智能和深度学习技术的成熟,由此衍生出的自动驾驶技术不仅是当前全球汽车和智能交通的发展方向,也是各大车企争相抢占的战略高地。自动驾驶作为汽车行业未来转型升级的重要方向,其背后有着巨大的市场空间,备受资本追捧,成为汽车行业下新的“蓝海”。中国汽车市场对新技术始终保持开放的态度。自2016年以来,人工智能、物联网、高性能计算等一系列新的信息技术都为自动驾驶的发展做出了贡献。外界猜测,自动驾驶在中国市场的发展前景可能是黄宇博士加入奇点汽车的主要原因之一。在这里,他将自己的学习付诸实践,并实现了商业化实施。黄宇博士的演讲内容丰富,从理论框架到应用实现,为学生和与会者带来了一场技术盛宴。他专注于自动驾驶的概念以及分类和深度学习在自动驾驶实现中的应用。视觉部分包括障碍物检测与识别、交通标志灯检测与识别,车道标线识别等。详细阐述了传感器的功能和功能,包括校准与融合、场景分割、目标跟踪、驾驶员行为模型、端到端学习、驾驶监控等。自动驾驶主要分为感知、规划和控制三个模块。在感知层面,利用激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等各种传感器、高精度地图、V2V车联网技术,实现对车辆周围环境的感知识别和对车辆自身的精确定位;在规划层面,通过感知层收集的信息用于规划下一步行动,选择合理的路径、行为和动作;

在控制层面,决策控制信息与车辆底层控制系统深度集成,通过线控技术实现执行机构的电子控制,实现真正的自动驾驶。此外,还有一种更具挑战性的端到端深度学习解决方案,可以直接接受传感器,简化系统流程,降低计算需求,实现自动驾驶。图1:黄宇博士通过对比PPT内容与自动驾驶的研究路径和方向,阐述了自动驾驶的框架。正如您所看到的,硬件部分主要由传感器组成,有时还可以添加一些V2V。汽车的定位是通过通信和执行器实现的,可以作为独立的控制。软件部分是车身内置的软件部分,也就是我刚才提到的传感、规划和控制。”感知是对周围环境的认知,包括静态和动态。它分为两部分,一部分是定位,这是你想要知道你的车在哪里。还有很多定位技术,大部分是通过地图定位的,有些是通过地标等各种信息实现的。感知的另一部分是障碍物检测,黄宇博士在图2:自动驾驶中也提到了动态和静态物体的识别,“如今主流的自动驾驶路线主要有两条。特斯拉等第一类汽车制造商通常从L2起步,涉足自动驾驶领域。大多数车企在L2和L3之间推出L2或自动驾驶汽车。第二类是谷歌、百度等互联网企业直接从L4起步,进入自动驾驶高端区。事实上,这意味着我不需要考虑驾驶员的问题。关心的是如何让机器学习如何驾驶。谈到实时计算视觉的主流应用,黄博士说,计算视觉是从二维世界到三维世界的逆过程,这实际上是一个病理学问题。自20世纪70年代以来,这个问题在计算视觉领域被暴露出来,人们一直在试图找到解决这个逆过程的方法。它与图形相反,图形使用三维空间中的模型来生成二维图形。因此,只要图形有足够的计算量,它就不是问题,而且它是可以计算的

但计算机视觉意味着它不仅仅是一个计算问题,它也是一个逆过程,有时解是不稳定的。例如,2000年左右,微软使用PrimeSense技术推出了一款名为Kinect的产品。当时它被称为RGB-D传感器,但实际上它是2.5维的。2.5维的传感器数据大大降低了计算机视觉的难度。不幸的是,常见的2.5维传感器通常离我们不远。Kinect只能在五到六米的范围内运行,即使是增强型,它也可以在十米外运行。然而,对于汽车来说,这根本不可能。汽车不能用这个东西来探测周围的环境。目前,使用RGB-D传感器的汽车公司只将其放置在汽车前方相对较低的位置,并用它们照亮路面来监测一些障碍物,例如车道线或非常近的障碍物。显然,这种东西只能在低速下使用。因此,包括百度在内的谷歌使用激光雷达,通过发射激光和接收回波来重建三维空间。每个点都有三维坐标,甚至有反射值。反射值可能因材质而异,有时此反射值也会发挥作用。因此,谷歌的方法是使用激光雷达作为主要的障碍物检测方法。那么相机是用来做什么的呢?摄像头主要用于做激光雷达无法做的事情。例如,你可以做红绿灯检测、交通标志检测,然后进行一些警察手势分析。例如,如果你遇到前方道路已经被封锁,或者如果你需要转弯,这意味着道路已经封闭,他会在那里为你提供一些指导,他们会使用相机来完成这项工作。黄宇博士提供了关于激光雷达和相机的上述解释。据悉,奇点首款量产车型奇点iS6上市时,可实现L2级高级驾驶辅助功能,包括自适应巡航控制、车道保持、紧急制动、自动泊车、全速盲点检测等十多项功能。奇点汽车的目标是到2018年将其自动驾驶算法升级到L3,场景包括高速公路上的自动驾驶和城市道路上的有限自动驾驶。加入奇点汽车的黄宇博士将常驻美国硅谷,全面落实奇点汽车智能化和自动驾驶的发展核心。他将带领奇点汽车的自动驾驶研发团队不断挑战巅峰,为奇点汽车的智能技术注入新的动力。目前,奇点汽车在自动驾驶中采用深度学习算法,需要覆盖感知、决策等关键环节。算法的质量要求填写更高质量的数据,这也是为什么数据被企业认为是自动驾驶的一个弱点。除了开发汽车技术,奇点汽车还成立了“奇点汽车智能系统研发中心”、“奇点汽车研究院”、“奇异汽车智能新能源汽车产业园”和“奇点汽车智慧新能源汽车工业园”,所有这些都为自动驾驶数据的落地背书。此外,奇点汽车还利用NVIDIA DRIVE PX2,即NVIDIA自动驾驶计算平台,不断加强其在自动驾驶方面的研发工作。目前,它可以在高速公路和有限的城市道路上实现自动驾驶。图3:奇点汽车,中国造车新势力的代表,目前是中国领先的新势力。奇点汽车明白,汽车行业未来的发展趋势离不开智能化和自动驾驶技术。通过吸收高科技人才,整合优质技术资源,奇点汽车将为自己造血。随着黄宇博士的热情加盟,奇点汽车必将为用户带来全面的智能新体验。

标签:特斯拉

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