汽车自动驾驶

项目简介

导远科技在自动驾驶的定位细分领域与整车厂、方案商、教学研究机构深入展开合作,推动汽车自动驾驶产业快速落地,进入大众实际生活。

客户背景

近来自动驾驶汽车如火如荼,可以想见,自动驾驶汽车将是未来交通运输的方式。到2020年底,将有1000万辆自动驾驶汽车上路。这些汽车就像无人驾驶的出租车一样,把乘客载运到他们的目的地,将包裹和原材料从一个城市运送到另一个城市,它们还可以为全国各地的住宅和公寓提供杂货、餐饮和包裹等。
”安全性、可靠性以及技术将产生的经验是发展信任的关键支柱。开发自动驾驶汽车不仅仅在于技术,而是要赢得客户并最终获得目标城市和企业的信任。” 

项目背景

随着自动驾驶行业的迅猛发展,汽车厂、方案商铆足了劲争做行业领头羊,作为自动驾驶核心之一的定位导航系统是其实现自动驾驶的必需组件。在实现基本的定位导航功能的基础上,还必须从提高性能参数、降低成本两方面做进一步的更新迭代。

业务挑战

毫无疑问,自动驾驶的狂野生长任然绕不开环境感知、决策与规划、底层动力控制三座大山。从车载传感器方面看,这一系列传感器产生的信息会存在所谓的异构性、多态性、不完备性以及不确定性。而且很多传感器容易受到不同因素的干扰,所以其产生的信息的质量并不高。而且,如果忽略了人、车、环境的关联性来考虑周边信息的利用,其效率势必不高。实际上,不管人多么善于学习或者说机器能多大程度上替代人,基本存在的问题不外乎这两大类:不完备的环境感知和道路使用者(包括行人、机动车或者外来物)行为的随机性。如果对此掌握不好,那么自动驾驶车辆便会对交通参与者运动的预测不准确,这将降低自动驾驶决策的有效性,也就直接导致安全问题的出现。底层是汽车公司向来比较擅长的,如果交给自动驾驶系统来做这件事情,势必面临着各种挑战。这其中包括:车辆动力学系统强非线性和车辆的纵横向动力学耦合;安全、节能、舒适等多性能指标相互冲突矛盾,难以协调;车辆队列中各车动力学特性的异质以及无线通信中通信息流拓扑结构的多变。

解决方案

汽车自动驾驶技术主要包含环境感知反馈系统和定位导航系统两大块内容。环境感知手段大多采用以摄像头、激光雷达传感器为代表的图像识别技术。而定位导航则采用SLAM和INS/GNSS组合导航结合的方式来进行。由于传感器的可靠性,系统漏洞等原因,现在使用的自动驾驶技术安全冗余和稳定性太低。针对上述内容从提高自动驾驶的可靠性等方面,重点对汽车自动驾驶技术的网络化、人工智能、高精度地图、关键传感器、交通基础设施等方面进行研究。