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    智駕網 2022-09-14 14:17
    率先落地城市NOH,毫末邁入自動駕駛3.0時代的方法論
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    作為率先實現量產的城市導航輔助駕駛系統,毫末HPilot3.0應對了哪些挑戰?又實現了哪些功能?

    9月13日,第六屆HAOMO AI DAY正式舉辦。從毫末智行2019年11月29日成立至今,剛好過去了1020天。


    從毫末分享的數據可以看出,這1000余天的時間,正是中國智能駕駛快速發展的階段。


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    2022年,中國市場在全球智能汽車份額占比已達到57%,中國國內智能汽車市場滲透率也達到總量的26%,增速全球第一。


    從2020年到今年6月,中國市場高級別輔助駕駛搭載率一路爬升。特別是今年1-6月,高級別輔助駕駛前裝搭載率達到26.64%。毫末判斷,預計到2025年,中國高級別輔助駕駛搭載率超過70%,市場前景巨大。


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    而在這1000天中,毫末以漸進式的方法一點一點累積,用2年時間開發三代智能駕駛系統,并落地10余款不同平臺車型。到今天,毫末輔助駕駛系統行駛總里程已突破1700萬公里。


    據介紹,毫末第三代智能駕駛系統HPilot3.0為國內首個量產的城市導航輔助駕駛系統,將于下半年正式交付。


    8月26日在成都車展發布的魏牌摩卡激光雷達版,也將成為搭載毫末第三代智能駕駛系統HPilot3.0的首款車型,擁有打通高速、城市場景高級別輔助駕駛的能力。


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    城市場景是目前自動駕駛功能的核心突破點,其復雜性也遠超預期,因而,實現城市NOH也面臨著諸多挑戰。例如:城市道路不定時的養護,有的路段大型車輛密集,造成遮擋和截斷嚴重,周圍車輛的行為可能導致自車變道空間狹窄,變道困難;此外,還經常遇到打開的車門等。


    要應對這些挑戰,顧維灝表示,毫末依賴的還是其思想鋼印和MANA能力的進化。


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    截止目前,毫末自動駕駛數據智能體系MANA學習時長超過31萬小時,虛擬世界駕齡相當于人類司機4萬年的駕齡。


    以下,我們具體來看毫末如何應對城市NOH面對的挑戰以及目前HPilot3.0所能實現的功能。


    01.

    實現城市NOH需解決的挑戰


    毫末將近十年的自動駕駛技術發展分成了三個階段:最早的硬件驅動方式,為自動駕駛的1.0時代;最近幾年的軟件驅動方式,為自動駕駛的2.0時代;即將發生,并將持續發展的數據驅動方式,稱為自動駕駛的3.0時代。


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    這里面核心的變化就是數據和軟件越來越強大,硬件的構成也越來越簡單,為量產車大規模普及做好準備。


    在毫末的理解中,3.0時代是數據自己訓練自己的時代,是真正的大模型和真正的大數據,是1億公里以上的輔助駕駛里程所產出的數據。


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    就HPilot3.0而言,要實現城市NOH功能,首先需要應對復雜的城市場景。為此,毫末提出了其面對的六大挑戰。


    首先,是如何在自動駕駛領域應用大模型?


    毫末選擇的是將所有的感知任務backbone都統一,然后利用無標注數據先訓練好這個統一backbone并鎖定,模型剩余部分再用標注樣本來訓練。這種方式相比只用標注樣本做訓練,可提升效率3倍以上,同時精度顯著提升。


    其次,是數據越來越多,在存量數據規模巨大的前提下,需要讓模型能夠對新場景保持敏感,而不會陷入可怕的遺忘性災難。為此,毫末構造了一個增量式的學習訓練平臺,可節省80%以上算力,收斂時間提升6倍以上。


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    此外,還需要使用重感知技術解決空間理解問題。毫末選擇的是重感知輕地圖的路線,在城市實現導航自動駕駛只用和人類駕駛員一樣的普通導航地圖而不依賴業界常用的高精地圖,避免高精地圖失效帶來的問題。


    此外,毫末需要實現讓自動駕駛系統能夠使用人類世界的交互接口,并實現讓仿真更真,讓車輛的行駛運動更像人,開起來更舒適。


    為此,毫末花了大量的精力改進數據學習的效率。


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    此外,訓練大模型需要消耗巨大的算力,今天,毫末超算中心也正式揭開面紗。其對于超算中心的目標是滿足千億參數大模型,同時數據規模100萬clips,整體訓練成本可以降低200倍。


    02.

    城市駕駛輔助落地功能有哪些?


    上次AI Day上毫末總結出了城市NOH的十大典型場景。為了通過這些場景,毫末將技術轉化為產品功能,并在此次AI DAY上重點介紹了其中5個功能。


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    首先是智能識別紅綠燈。毫末表示,其在紅燈、綠燈、黃閃燈和左右轉燈等多種情況下做了大量方針驗證。而其目標產品策略是根據交通燈的指示,做到紅燈停、綠燈行、黃燈減速通過。


    但毫末也表示,由于產品剛剛發布,需要和用戶有個磨合過程,目前在綠燈時,需要用戶輕點油門通過。


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    在智能左右轉功能上,HPilot3.0首先是根據人類左右轉的經驗來設定車輛左右轉路線。在轉向過程中,如果遇到行人和非機動車,毫末的策略是進行主動避讓。如果遇到機動車,則根據路線和時機與對方博弈通過。


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    智能變道功能,HPilot3.0會根據導航路線的設定,在路口或者路口交換區自動變道,保障自己始終行駛在正確的車道中。


    為了有更高的通行效率,系統也會進行主動變道。在變道中會判斷后方交通參與者的運動情況安全變道,如果變道空間不夠,也可以通過加減速,創造變道空間,完成變道。


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    智能躲避障礙物功能,障礙物分為靜態障礙物和動態障礙物。


    系統首先是準確的判斷錐桶和路墩等障礙物,進行減速或者繞行。如果繞行空間滿足要求就繞行,如果不滿足,就減速等待時機。


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    對于難度更大的動態障礙物,系統首先會適當減速,然后根據繞行空間的可行性,選擇減速跟行還是繞行,來保障通過的安全和效率。


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    除了上面這些主要功能,毫末還致力于使機器開的車和人開的車類似,增加舒適性。


    比如可以根據轉向燈和剎車燈,提前預知前車意圖。當前車轉向燈亮時預減速,保障體感,當前車距離較遠但剎車燈亮時,可以保持速度或減速跟行。


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    在城市自動駕駛即將量產的下半年,毫末用1000天的時間,率先完成了城市NOH的落地。


    在進入3.0時代后,以數據驅動的毫末,將如同一個加速的陀螺越轉越快。

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