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率先实现车路协同技术落地,觉非科技的数据融合与创新

钰彤 2021-03-17 15:19:08

高级智能驾驶的落地,最重要的就是实现车与车、车与人、车与网等之间的有效联结,但这其中涉及到最大的短板就是数据信息的不对称问题。


“车路云协同是中国自动驾驶发展路径的必然选择。随着车路云协同的加速推进,数据融合能力所占据的位置会越来越重要。”觉非科技创始人刘斌向《高工智能汽车》如是说。


率先实现车路协同技术落地,觉非科技的数据融合与创新


觉非科技创始人刘斌


众所周知,单车智能的技术路线主要依靠车上的“电脑”来做感知、决策与计算,最终走向无人驾驶难度和成本都会很高。


而车路云协同方案采用的是车端+路侧感知+云端传输的“上帝全知视角”,不仅在识别与感知等方面优于单车智能,还将许多实时路况信息都在路端完成计算,并且结合5G、低延时通信可以大幅降低车端的计算量,从而大大降低车载芯片成本。


觉非科技作为业内领先的智能数据服务运营商,具备道路数字化重建+融合感知能力+边缘计算实施能力,已经创新性地针对“车路云”产业总结了三步走战略。


同时,觉非科技意识到,统一授时+空间坐标同步+多传感器融合感知,是路侧高精度感知模块的三大核心支柱,亦可称之为路侧高精度感知设备的“安卓底层”。


为此,觉非科技自研“边缘计算终端与解决方案”,并且已经将此技术应用于不同的业务场景,例如港口、隧道、城市高架桥道路、T型交通路口等等。


需要特别提及的是,觉非科技凭借在车路协同产业中的数据融合与创新能力,已经连续两年夺得高工智能汽车金球奖——年度智能网联创新企业奖项。


车路协同技术已经落地应用


《高工智能汽车》了解到,觉非科技针对车路协同产业制定了三步走战略,即由道路数字化建设到车路协同化建设,再通过完整的车路协同服务产业链,构建交通智能化的终局。


目前,针对车路云产业的不同方向,觉非科技可以提供L2-L4高精地图平台、V2X融合计算、云数据分发、边缘计算等解决方案,解决了智能网联汽车与路端等设施数据信息不对称、落地难等痛点。


刘斌介绍,觉非科技希望通过数据融合能力以及数据引擎服务,助力自动驾驶汽车以及车路协同更快地商用落地。


据悉,目前觉非科技的“边缘计算终端与解决方案”、“车道级交通事件监测系统”等技术与解决方案已经应用于不同业务场景,例如港口、车路协同示范区、重点区域高速路段等。


此前,《高工智能汽车》前往上海嘉定区安亭智能网联汽车示范区,现场观摩了觉非科技智能网联城市道路场景化解决方案在T字路口的应用情况。


率先实现车路协同技术落地,觉非科技的数据融合与创新


根据《高工智能汽车》观察,该T字路口来往的车辆(含滴滴等多个品牌的Robotaxi)、行人、电动自行车等尤其多,但是该路口却并未安装红绿灯。


一直以来,十字路口、T字路口都是城市中发生交通事故频率最高的地形位置,并且还存在交通效率低等问题。尤其是没有红绿灯的T字路口,由于存在视觉盲区,交通状况并不乐观。


据了解,觉非科技通过在路侧安装摄像头+毫米波雷达等传感器设备,以及路侧边缘计算设备和屏幕,很好地对该路口进行了数字化管理,以及实现了路口盲区检测与提醒功能,大大提高了交通效率,也为车路协同提供了强大的保障。


《高工智能汽车》了解到,摄像头、毫米波雷达、激光雷达等感知设备各有优势和劣势,例如毫米波雷达具备成本可控、性能稳定等优势,但却存在角度分辨率弱、辨识精度低等缺陷。因此,多传感器融合运用是重要的趋势,但这其中面临的最大技术难点就是实现时间和空间的同步。


刘斌介绍,觉非科技运用自身独具优势的融合感知技术,以及结合边缘端毫秒级实时对图像序列变化选取目标信息进行计算处理,然后根据图像算法和车辆跟踪等深度学习模型,结合车道级高精地图技术,不仅很好地解决了时间和空间的同步问题,还能够结构化和语义化实时输出路况、交通事件类型及定位信息,并通过云端传输至业务平台。


率先实现车路协同技术落地,觉非科技的数据融合与创新


觉非科技创始人刘斌在测试区进行现场讲解与演示


“最后,盲区感知结果尤其是辅路非机动车行驶状况,将通过电子屏实时提醒自动驾驶车辆。”刘斌补充表示。


如此,通过觉非科技的融合感知技术、边缘计算技术以及高精地图技术等,便可以很好地实现车道级路口实时路况识别、车道级交通事件监测、实时盲区检测与提醒等功能。


率先实现车路协同技术落地,觉非科技的数据融合与创新


目前,觉非科技的边缘计算终端与解决方案与“道路资产数字化与智能巡检引擎”,已在安徽、浙江等地的高速路段正式落地,为当地路政提供一体化运维管理的同时,也通过数据积累为车路协同的发展奠定稳固的基础。


率先实现车路协同技术落地,觉非科技的数据融合与创新


图:觉非科技创始人刘斌携智能巡检引擎参加CCTV《智能中国》拍摄


除此之外,《高工智能汽车》了解到,觉非科技还基于激光点云和视觉数据前融合的方式,为场端车路协同提供精准的感知和定位软硬一体化解决方案,并通过V2X与车辆实时通讯,配合实现了L4重卡的精准控制。


刘斌提到,觉非科技自研的城市道路L4级别激光点云图量产技术平台,具备车道线清晰、位置准确、路边沿锐度高等优势。


“数据+融合能力”赋能智慧交通


一直以来,觉非科技都在致力于智慧交通的数字化建设,通过融合高精地图的时空数据、智能网联数据和多传感器融合数据等,实现了路端感知数据和云端、车端数据的融合互通,持续赋能交通行业数字化转型与智慧升级。


2020年,交通运输部出台《数字交通发展规划纲要》,提出要以“数据链”为主线,构建数字化的采集体系、网络化的传输体系以及智能化的应用体系,为交通强国建设提供支撑。


很显然,数据是实现交通运输数字化、网络化、智能化发展的基础。这恰好是觉非科技的强项。


觉非科技通过基于高精地图的融合计算,进行道路与车辆的数据重组,底层结合边缘端与云端部署,可产品化输出面对车辆、道路,以及云控交通大脑的各类智能驾驶解决方案,让“车路云”协同模式能够发挥真正价值。


一方面,针对运营场景端,觉非科技通过高精度数字化能力进行赋能;另一方面,针对智能终端,通过车端传感器数据、路端传感器数据与高精地图数据进行有效的时空同步与融合,提供可靠、精准的智能化解决方案,能够有效保证自动驾驶车辆的安全性。


刘斌介绍:“我们希望从数据引擎的角度,以数据方案提供商的身份参与到整个行业的发展中,用算法、算力和数据三个要素共同推动智能网联汽车产业的发展。”


实际上,觉非科技的“数据引擎”服务确实已经解决了自动驾驶产业的许多痛点,例如无需依赖激光雷达和复杂传感器即可适应多种工况,还有通过视觉技术和高精地图的融合即可实现亚米级定位等等。


总体来看,觉非科技的定位是一个智慧交通数据和软件中台,通过数据引擎,打造应对市场的中台模式。


截止目前,觉非科技在车路云产业已经具备三大优势:


一是道路的数字化重建,即将真实的世界(道路)用高精度的数字化还原。


二是融合感知能力。觉非科技运用激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器等等,实现真实世界的实时感知。


三是边缘计算实施的能力。刘斌提到,之所以强调实施能力,这是因为落地是极为重要的问题。


需要特别提及的是,觉非科技的相关车路云协同技术方案对于软硬件的兼容性极佳,不需要大幅改变道路设施,可以基于原有的道路基础设施进行升级改造,即可实现车、路、云的协同联动,也大大降低了道路升级改造成本,很好地解决了车路协同产业的发展痛点。

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