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自动驾驶落地战突破口将在场景化数据

07-23 最新动态

自动驾驶如何面对复杂的道路环境和落地需求?场景化数据在其中发挥关键作用。

从1886年的卡尔·弗里德里希·本茨发明出汽车开始,拓宽了人们的出行半径,加速了人流与物流的流动速度。到1939年,第一款配备自动变速器的汽车问世,解放了驾驶员的右手(左舵驾驶,右舵驾驶则解放左手),再到世纪交替时,ACC自适应巡航解放了驾驶员的双脚。而现在的智能驾驶技术问世,科幻电影中的自动驾驶离我们的距离正在快速接近。

前段时间,百度、高德、文远知行、AutoX、滴滴等代表企业在RoboTaxi(自动驾驶出租车)领域争相传来好消息。可以说通过RoboTaxi的落地,人类揭开了自动驾驶落地新的一页。

但是,新的篇章有新的难题。

在自动驾驶的过程中,汽车需要通过感知、策划、决策、控制等一系列的过程,实现“人工智能”。简单来说,自动驾驶系统根据从感知融合模块得到的环境信息,如其他车辆、红绿灯、行人等数据反馈,才可做出具体行为决策,如变道、超车、停车等等。

在具体商业化落地中,难就难在“感知-决策”这一过程。诸如高速公路、矿山等道路环境简单的场景,自动驾驶的实现相对简单。而在道路环境复杂的城市道路上,不可控的车辆、行人、宠物等各方因素,给“感知-决策”的过程带来了极大的难度。

我们在新闻上看到的自动驾驶事故现场,也大都是因为“感知-决策”这一环节出现了问题。

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