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【搜索引擎优化】智能驾驶或成真 百度Apollo让车路协同成为现实

北京seo 2021-08-16 18:00 建站经验 60次

今天,百度宣布:2018年底,百度将正式开源 Apollo 车路协同方案,向业界开放百度 Apollo 在车路协同领域的技术和服务,让自动驾驶进入“聪明的车”与“智能的路”相互协同的新阶段,全面构筑“人-车-路”全域数据感知的智能交通系统,迈出智能交通建设的关键一步!

百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇

宣布 Apollo 车路协同开源方案

其实早在2016年,百度即开始布局“车路协同”全栈研发,可谓是业内最早布局车路协同的公司之一,并在场景数据和测试里程积累上取得了阶段性进展。

截至目前:Apollo 拥有北京、雄安、硅谷等多样地区场景以及乘用车、无人小巴、无人物流车等多种车型;Apollo在路侧感知传感器方案、路侧感知算法、车端感知融合算法、数据压缩与通信优化、V2X 终端硬件及软件、V2X 安全方面布局研发领先的车路协同全栈技术;Apollo 拥有的无人车队、开放道路无人车测试里程等一系列的场景数据积累,为百度布局车路协同,智能交通建设打下根基。

从百度大脑开放120项 AI 核心能力,到 Apollo 开放已拥有126家合作伙伴,开放赋能一直是百度人工智能发展的核心战略。

李震宇表示:Apollo 车路协同方案的正式开源,是 Apollo 发展历史上的重要时刻,它标志着 Apollo 开放平台进入了车端和路侧整体开源的新阶段。

百度自动驾驶技术总监陶吉分享了百度研发车路协同领域的关键洞察,即需要车端和路侧两者同时发力,seo教程,二者缺一不可。技术层面看,三维高精地图和通信链路优化成为连接车和路的桥梁。

陶吉详细讲解 Apollo 车路协同开源方案

陶吉介绍:Apollo 此次的车路协同开源,将在 Apollo 开放平台现有的四层开放技术框架的基础上,在软件、硬件、云端服务等层面增添或升级车路协同相关模块。

在参考硬件层,Apollo 将增加车端以及路侧的参考硬件,用来完成自动驾驶车辆与路侧的信息传输与解析。

在开源软件层,Apollo 对感知和决策规划模块进行了升级,能够完成 Apollo 系统车端对车路协同 V2X 相关信息的融合处理;同时提供可运行在车端及路侧参考硬件上的软件包,负责 V2X 信息的相关预处理工作。

在云服务层,开放智能路侧服务,提供自动驾驶所需的路侧感知预测等信息,同时开源路侧的感知预测等算法;并升级仿真服务能力,扩充在车路协同环境下的仿真场景。

Apollo 车路协同开源方案技术框架

对于车路协同的社会及交通价值,李震宇比喻:如果说以往百度自动驾驶的价值是让路上的车辆都能变成由“二十年驾龄老司机”驾驶的话,那么车路协同则像是又给每辆车配备了一个开了“天眼”的交警,“他”将站在“完美”视角保障安全、疏导交通,高效分配道路资源。

以一个交通路况复杂的路口为例,人类司机和自动驾驶车载传感器由于视角和视线的局限,都只能感知到路况信息的一部分,那些看不到的障碍物造成了危险隐患;

如果车路协同配备了“完美视角”路侧感知设备以后,利用高清摄像头等多种传感器加上百度大脑的计算识别能力,可以感知到路口范围内全部的交通参与方,并实现多种分析功能,把这些信息通过 V2X 通信实时共享给路口的全部车辆,即可最大限度消除危险隐患。

“完美视角”的路口复杂环境感知能力

能极大提升自动驾驶安全性

据测算,车路协同能够帮助解决54%单车智能在路测中遇到的问题,减少62%的单车智能的接管数,相当于为自动驾驶的安全增加了一层冗余保障。

百度在试验场地十字路口安装的路侧感知设备

李震宇进一步阐述开源的价值:过去“通信厂商不熟悉自动驾驶需求、自动驾驶厂商不易于获取新兴通信技术服务、道路设备商不擅于 AI 算法研发”,做车路协同都像是“盲人摸象”。但研发车路协同,就要同时拥抱聪明的车和智能的路。

未来,百度通过开源自己的车路协同方案,将分享在大量自动驾驶道路测试中积累的实际经验和能力,让参与车路协同研发的合作伙伴都能真正实现两条腿走路,共同打造一条有中国特色的、基于车路协同的自动驾驶落地之路。

当前城市交通拥堵问题日益严峻,有数据显示,在北京人们平均每天上班超过一个半马(26.4公里)。目前交通体系的不够健全,在路上大家感受到的是跋山涉水甚至浪费生命。

对此李震宇提到:车路协同致力于实现更高效,更安全,更智能的交通组织和协同,从“适应未来”转为“调整未来”。百度逐步将开源能力广泛赋能于公交,出租,物流,自助泊车,无人车接驳等场景,与业界伙伴一起,帮助大城市的居民提升通勤幸福感,据测算,仅自动泊车一项就可以提升车主30%的出行效率。

车路协同将加速自动驾驶大规模落地

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