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華為著手布局自動駕駛領(lǐng)域 正式發(fā)布“自動駕駛移動網(wǎng)絡(luò)”系列化解決方案

ml8z_IV_Technol ? 來源:lq ? 2019-02-26 16:08 ? 次閱讀
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1.華為著手布局自動駕駛領(lǐng)域 正式發(fā)布“自動駕駛移動網(wǎng)絡(luò)”系列化解決方案

2月23日,西班牙巴塞羅那,在MWC2019世界移動大會倫敦預(yù)溝通會上,華為正式發(fā)布“自動駕駛移動網(wǎng)絡(luò)”系列化解決方案,助力5G時代網(wǎng)絡(luò)建設(shè)。此次華為發(fā)布的“自動駕駛移動網(wǎng)絡(luò)”系列化解決方案,包括“移動網(wǎng)絡(luò)大腦”MAE、以及具更強計算能力的新BTS5900基站。華為無線網(wǎng)絡(luò)首席營銷官周躍峰表示我們已經(jīng)與諸多運營商開展合作,通過實踐表明,華為的自動化解決方案在一些關(guān)鍵場景中已經(jīng)開始兌現(xiàn)自動化價值。當(dāng)然,在2019年MWC期間,華為也召開了名為“connecting the future”發(fā)布會,正式發(fā)布了5G折疊屏手機HUAWEI Mate X,搭載華為首款7nm 5G芯片巴龍5000,4組5G天仙設(shè)計,下載速度高達4.6Gbps,下載1G電影僅需3秒。毫無疑問,華為在5G技術(shù)上走在了世界的最前列。

2.蘋果提交自動駕駛安全報告,原文曝光

美國時間2月20日,蘋果向美國國家公路交通安全管理局提交了一份名為《我們的自動駕駛系統(tǒng)安全方法》(Our Approach to Automated Driving System Safety)的報告。據(jù)悉,該公司自動駕駛模式的“脫離”總數(shù)遠(yuǎn)高于友商,每1000英里的脫離數(shù)據(jù)為871.65次。也就是說,蘋果汽車大概每行駛1.1英里(約1.8公里)就要由司機接管一次。對比之下,尖子生Waymo的成績是:每1000英里的脫離數(shù)據(jù)為0.09次,平均行駛11154.3英里(約17951公里)才會出現(xiàn)一次脫離情況。對此,蘋果是這樣向監(jiān)管機構(gòu)解釋的:公司提交的自動駕駛脫離報告中脫離接觸方式相對保守,且報告“涵蓋過廣”。官方稱,蘋果從2018年7月起改變了對“脫離接觸”的分類方式,將其標(biāo)準(zhǔn)重新定義為“重大脫離接觸”,即所有“可能導(dǎo)致與安全有關(guān)的事件或違反道路規(guī)則的情況”。蘋果還在聲明中強調(diào):“在測試過程中當(dāng)其他人類司機撞上測試車輛時,至少會發(fā)起兩次‘重大脫離接觸’?!彪S后,公司按此標(biāo)準(zhǔn)進行了2000英里的測試?yán)锍獭?/p>

3.Uber 開源新的數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)

Uber 開源了基于 web 的自動駕駛可視化系統(tǒng)(AVS),稱該系統(tǒng)為自動駕駛行業(yè)帶來理解和共享數(shù)據(jù)的新方式。AVS 由Uber旗下負(fù)責(zé)自動駕駛汽車研發(fā)的技術(shù)事業(yè)群(ATG)開發(fā),目前該系統(tǒng)已在 Voyage、Applied Intuition 等多家公司應(yīng)用。Uber 在其官網(wǎng)上發(fā)布了這一開源消息,AVS 是一個描述和可視化自動駕駛汽車的感知、運動以及數(shù)據(jù)規(guī)劃的新標(biāo)準(zhǔn),提供了一個強大的基于 web 的工具包來創(chuàng)建可應(yīng)用于使用該數(shù)據(jù)探索、交互以及(更關(guān)鍵的是)做出重要的開發(fā)決策的應(yīng)用程序。作為獨立的標(biāo)準(zhǔn)化的可視化層,AVS 可以讓開發(fā)人員無需再為自動駕駛汽車創(chuàng)建自定義可視化軟件。借助 AVS 的抽象可視化,開發(fā)人員可以專注于駕駛系統(tǒng)、遠(yuǎn)程協(xié)助、地圖繪制以及模擬等核心的自動駕駛研發(fā)。

4.清華大學(xué)汽車工程系主任楊殿閣:智能汽車與自動駕駛地圖

2月20-21日,2019全球第二屆自動駕駛論壇在武漢舉辦,本次論壇以“智能駕駛 改變未來”為主題。清華大學(xué)汽車工程系主任楊殿閣發(fā)表了主題演講,他認(rèn)為自動駕駛地圖是智能汽車決策的關(guān)鍵數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。整個智能駕駛地圖可以看做是一個超級的地圖容器,它本身也是一個巨大的傳感器,它會把所有的感知信息融合在自動駕駛地圖上,形成一個虛擬的行駛環(huán)境,在虛擬的行駛環(huán)境里面進行感知、認(rèn)知和理解,進而根據(jù)車輛動力學(xué)來規(guī)劃出自己的行駛的路線,再把行駛的路線變成車輛運動的軌跡,再把這個軌跡變成它的油門,方向盤和剎車的信號,在控制車輛的行駛,實現(xiàn)車輛的自動駕駛。所以可以看到在這個過程中,自動駕駛地圖是非常重要的,是整個自動駕駛大腦的核心。

5.MIT研究人員給自動駕駛汽車配“電眼” 提高惡劣環(huán)境探測精度

據(jù)外媒報道,依賴光成像傳感器的自動駕駛汽車通常很難看清霧等令人目眩的環(huán)境,而美國麻省理工學(xué)院(MIT)的研究人員研發(fā)出了一個亞太赫茲輻射接收系統(tǒng)(sub-terahertz-radiation receiving system),可在傳統(tǒng)方法失效的情況下,幫助自動駕駛汽車探測到物體,從而實現(xiàn)更安全駕駛。亞太赫茲波長在電磁波譜上介于微波紅外輻射之間,可輕易探測到霧與塵埃云內(nèi)的物體,而用于自動駕駛汽車的紅外激光雷達成像系統(tǒng)卻很難做到。為探測物體,亞太赫茲成像系統(tǒng)會通過一個發(fā)射器發(fā)送初始信號,然后接收器會測量彈回的亞太赫茲波長的吸收率和反射率,隨后向處理器發(fā)送信號,重建物體的圖像。

6.CAA智能自動化前沿講習(xí)班第10期將于3月2日在北京舉行

2019年3月2日,由中國自動化學(xué)會主辦的第10期智能自動化學(xué)科前沿講習(xí)班將圍繞”L3自動駕駛“為主題,邀請了多位本領(lǐng)域?qū)<遥瑸榇蠹抑v述L3自動駕駛的技術(shù)細(xì)節(jié)及挑戰(zhàn),并與學(xué)員近距離討論技術(shù)開發(fā)和學(xué)術(shù)研究關(guān)鍵問題。

7.Artisense 加州初創(chuàng)公司為自動駕駛汽車創(chuàng)建地圖

據(jù)外媒報道,現(xiàn)在人人都在談?wù)撟詣玉{駛,美國加利福尼亞州一家名為Artisense 的公司推出 了一個新方法,可為無人駕駛汽車創(chuàng)建地圖, 而且可能是目前市場上最便宜的一種方法。加州Artisense公司為汽車和機器人研發(fā)了一款軟件,可以創(chuàng)建和更新用于自動駕駛的地圖。目前,該項目正在德國柏林接受試點測試。

8.Waymo自動駕駛汽車可讀懂交警手勢信號

當(dāng)?shù)貢r間2月21日,Waymo公布了一個視頻,展示了其自動駕駛汽車可識別交警的手勢信號。在該視頻中,Waymo的自動駕駛汽車停在了一個交通信號燈沒有正常工作的路口,車輛的軟件探測到了一名交警,并一直等待交警示意后車輛方才繼續(xù)行駛。

9.飛步科技3 個月內(nèi)配送快遞 6 萬多件,與EMS、德邦合作

近日,一家自動駕駛初創(chuàng)公司飛步科技宣布,其自主研發(fā)的 L4 級別無人駕駛貨車在2018年“雙11”期間上線,與中國郵政EMS、德邦快遞分別合作在浙江建立了 3 條物流線路,每條線路 1 臺貨車,目前已進入常態(tài)化運營階段。截至2019年2月,運營里程累計3600公里,運送快遞超6萬件,貨車最高時速達90km/h。該公司目前運營的這 3 條物流線路包含了城市、省道、縣道、鄉(xiāng)道、高速公路、隧道等復(fù)雜場景,以及暴雨、暴雪、大霧等極端天氣。其中的一條郵政運輸線路全長23.6公里,途徑學(xué)校、菜場、商場、火車站、景區(qū)、社區(qū)、省道等路段,涵蓋50多個路口、26個紅綠燈。

10.基于邊緣的自動駕駛導(dǎo)航定位公司Civil Maps實現(xiàn)了5cm城區(qū)高精定位

傳統(tǒng)圖商一般是利用光柵圖像或點云數(shù)據(jù)作為他們的基礎(chǔ)地圖層,數(shù)據(jù)量非常龐大。在復(fù)雜的數(shù)據(jù)管道中,可能會遇到四種不同類型的計算瓶頸。這些計算瓶頸可能是由于內(nèi)存,CPU,網(wǎng)絡(luò)或存儲造成的。而Civil Maps平臺基礎(chǔ)地圖比傳統(tǒng)地圖小了一萬倍。Civil Maps 為自動駕駛汽車開發(fā)了首個基于邊緣的高清制圖和本地化平臺。它憑借先進傳感器融合,六自由度(6DoF)指紋定位和Edge Mapping?的新技術(shù),允許汽車OEM、制圖提供商和移動公司加速其自動駕駛計劃。

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原文標(biāo)題:第08周自動駕駛周刊丨華為在 MWC2019 上發(fā)布“自動駕駛移動網(wǎng)絡(luò)”系列化解決方案

文章出處:【微信號:IV_Technology,微信公眾號:智車科技】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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