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中国第一家交货的自动驾驶独角兽:完全自主泊车千元级硬件成本

来源:http://www.hgfx0088.com编辑:漫展网_互联网资讯_科技资讯 人气: 发布时间:2019-07-12
摘要:意义还不止于此。在特斯拉路线备受质疑、全球自动驾驶初创公司八卦多于业务进展,无人车寒冬的种种不利的风潮下,此时交货,非比寻常。 这家中国自动驾驶独角兽公司,刚刚发布了自主泊车产品Mpilot Parking。 在Momenta苏州总部地下约500平米的多层写字楼停

  意义还不止于此。在特斯拉路线备受质疑、全球自动驾驶初创公司八卦多于业务进展,无人车“寒冬”的种种不利的风潮下,此时交货,非比寻常。

  这家中国自动驾驶独角兽公司,刚刚发布了自主泊车产品Mpilot Parking。

  在Momenta苏州总部地下约500平米的多层写字楼停车库,我们随这辆自动驾驶改装痕迹并不明显的林肯MKZ,体验了全过程:

  最后,到达目标停车位,倒车入库。如果是非写字楼场景,也可以指定或让无人车“自主”寻找空闲车位泊入:

  再次遇到其他车辆,但这次无人车检测判定可以绕行,于是绕行通过——相似场景,不同处理方式,也体现出系统老司机的那一面。

  可以预想的是,一旦方案进入前装并以量产车交付,停车入库的时间将得到节省,不少停车场的剐蹭事故也能极大避免。

  而且令人振奋的还有时间表,Momenta方面透露,跟多个标杆客户的实际合作已经展开,2021年-2022年该产品方案就会陆续通过量产车交付。

  区别于之前的自主泊车方案——不限场景、不堆昂贵传感器,甚至不依赖停车场智能化改造。

  一套自主泊车方案,从车库入口到车位停稳熄火,如今技术上并非不能实现,然而一旦需要加持激光雷达等激光雷达的传感器,量产门槛就会被大大推高。

  而且当我们说“可用”,还得是人人买得起的可用,任何车型可配的可用,无需经年累月等待车规标准的可用。

  整套传感器系统,共搭载4路环视鱼眼相机、一个前视摄像头,外加12个超声波雷达,均是已成熟量产符合车规的传感器。

  虽然没有明确公布成本数据,但略微对汽车产业供应链熟悉的话,也就约为一部手机的售价——还是国产手机。

  如果传感器成本才多一部手机的钱,就能让每天车库出入交给机器,算不算可用?

  比如人和其他车辆不规范操作的场景,车辆占道或超出正常车位的场景,多层车库上下坡造成环境变化的场景。描写学习的成语

  都会影响自动驾驶正常行进,也就要求自主泊车方案能够准确感知障碍物的种类、尺寸、距离以及运动状态,也需要有更完善准确的定位能力。

  之前已经发布的自主泊车方案,或者对车端智能传感设备配置要求高,或者对停车场智能化改造有依赖。

  最常见的是用传感器改装停车场,描写学习的成语通过车路协同的方式降低车端智能的难度,但无论是成本,还是改装时间,都带来新问题。

  从车厂和车主角度而言,谁又希望卖车和新方案时,还要让用户考虑是否所有停车场都能去的问题?

  而且既然是容易上手,就得“开箱即用”,不能再让用户参与长时间的“路测”。

  所以此次Momenta也将其另一项核心壁垒能力——高精度地图的建图定位技术,落地到了产品方案上。

  但此次Momenta之所以方案可用好用易用,描写学习的成语最具功力的自然是高精度地图建图方面的突破。

  熟悉Momenta创业史的人,都对Momenta的高精度地图方案不陌生。

  相比昂贵的激光雷达建图,Momenta采用视觉为主的方案实现低成本自动化建图。

  建图采集系统使用成熟的四路环视鱼眼相机、消费级IMU及轮速等传感器,总成本较低。

  在建图过程中,通过深度学习方法提取视觉语义特征,使用SLAM技术自动化生成基于语义的高精地图。

  整个系统云端和车端都能完成实现,无需人员参与,精度达到10cm级别。这是什么概念?一般车道线cm。

  当搭载了Mpilot Parking的车辆进入地图未覆盖区域,车辆行驶过停车场即可自我学习、建立该区域地图,并上传到云端,便于后续基于此地图上进行定位。同时,行驶在此区域的其他车也可共享受惠。

  无需专门的地图采集车,支持量产车辆自主建图,多辆车通过众包实现快速规模化建图和更新。

  而且随着时间的推移,地库中增加或消失的元素,都可以通过众包车辆进行地图元素的实时更新。

  之前他们还打造完成了面向Highway (高速)的自动驾驶方案,明年第一季度还将发布Mpilot Urban(城市)场景方案。

  难能可贵的是,从高速、泊车到城市区间路况,Momenta都将基于同一套硬件系统平台和传感方案。

  这也意味着,成本方面无需变化,就能为车厂和车主用户提供三种场景下的自动驾驶能力,实现最大化连续自动驾驶体验。

  夏炎说,Momenta从创办起就明确了目标,希望通过数据迭代,实现人机共驾到完全无人驾驶。

  她认为这些技术都会对未来自动驾驶产生巨大影响,但当前它们将来未来,可以作为冗余准备,但终归还要是从车端完成核心问题。

  现在,Highway (高速)和泊车场景都以完成,先期前装客户合作已经展开。

  这套方案除了硬件传感平台一以贯之,也不限车型车款,可以最大化推动规模化量产。

  这倒让人想起特斯拉CEO马斯克的最新思考,他说一旦特斯拉全自动驾驶实现,RoboTaxi推出,就会提高车的售价,甚至不再销售汽车。

  不过在地球另一端,Momenta这群年轻AIer,从一开始就从自动驾驶而去,以自动驾驶大脑为目标,可以把系统放到任何车上,让每一个人都可以先体验到自动驾驶功能。

  先解放部分时间,提升驾驶体验,最后在数据迭代流通中实现人从驾驶中的完全解放。

  更重要的是,自动驾驶遭遇质疑的当前,Momenta站了出来,用产品说话,给外界以信心。

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