8月17日,在媒体开放日活动中,智行者重磅发布了其自研的高速领航系统H-INP(Highway – Idriver+ Navigation Pilot),该系统为国内首款采用“重感知轻地图”技术路线的高级别自动驾驶解决方案。该款前装量产高级辅助驾驶解决方案,也标志着智行者在乘用车领域全面展开商业化。活动期间,智行者还对其品牌&商业化战略、核心产品无人驾驶大脑进行了全面详解。
国内首款不依赖高精地图的高级别自动驾驶解决方案
与市场上其他高速领航系统不同,智行者的H-INP采用了“重感知 轻地图”的技术方案,成为国内首款不依赖高精地图的高级别自动驾驶解决方案。
复杂场景下的道路标线检测
“重感知 轻地图” 是指不绝对依赖高精度地图,在有高精度地图时候当然可以应用,在没有高精度地图时候可以通过时空联合的多任务融合感知方案及在线高精矢量重建等关键技术,减轻对高精地图的依赖。
比如,H-INP在高速公路、城市快速路、匝道等场景可通过矢量地图重建,校验HD地图数据错误/未及时更新等场景,进一步提升驾驶安全性;在类高速场景(国省道),可借助路径导航和矢量地图重建,仍可支持跟车、自动换道等自动驾驶辅助功能,同时,在信号灯路口可提醒驾驶员注意信号灯状态和行驶安全。
通过上述设计,智行者H-INP高速领航系统可有效解决高精地图更新频率低、覆盖范围少的问题。更值得一提的是,H-INP采用了平台化设计,可在此统一架构下开发出系列产品,满足不同场景的需求。据智行者透露,未来还将以该设计方案为基础打造适用于城市场景的城市领航系统C-INP系统。
安全性高+成本低,具备量产优势
H-INP具有功能丰富、性能优越、持续升级、成本可控等诸多优势,是一套拥有极致性能和极致性价比的高级自动驾驶解决方案。具体而言,H-INP可适用于高速公路、城市快速道路、连接匝道、停车场等多种场景,具备自主巡航、出入匝道、自主换道、隧道通行、智能偏航、超控模式、自动泊车、碰撞预警等丰富功能,可实现不同时段(白天/夜间),高密度交通流下的辅助驾驶。同时,H-INP依托车端影子模式和云端数据闭环,实现了功能快速迭代。
智行者联合创始人&研发中心副总经理 张放
在整体系统架构的设计方面,H-INP具有功能模块化、接口抽象化等特点。H-INP方案设计中将架构进行了分层解耦,可以更加便利地利用最新技术成果;算法模块化复用,通过图形化工具实现应用设计、开发、集成和调试,将研发聚焦在算法本身;深度优化的通信和调度机制,提供多级通信机制与模块部署的局部性特点相适应,提供确定性和CPU-GPU联合调度。
在硬件架构配置方面,H-INP采用了智行者自主研发的车规级高算力域控制器,算力可达128TOPS,CPU计算能力达30KDMIPS。同时,H-INP采用了6颗摄像头+5个毫米波雷达的多融合感知方案,实现了成本的有效控制。综上,该硬件架构具备极简、安全、成本低、尺寸小等特点,既满足了车辆安全运行的需求,又达到了前装量产的标准。
无人驾驶大脑:安全、可持续进化、高效赋能
无人驾驶大脑是智行者的核心产品,经过多年的技术积淀与创新,智行者无人驾驶大脑在技术架构上已实现了车辆-应用双解耦、软硬一体、车云一体,使其具备了安全、可持续进化、高效赋能三大核心优势。
智行者联合创始人&CTO 王肖
安全是自动驾驶之本。以始为终,智行者在技术创新与应用方面始终坚持严谨细致的态度,用一次又一次的验证去打磨每一项创新技术。截至目前,智行者无人车已安全行驶超500万公里。同时,智行者与华为展开全面合作,率先于行业内打造了全国产化自动驾驶解决方案,实现了全方案的自主可控,确保了芯片及信息全。
可持续进化是无人驾驶大脑的最大特征。智行者认为,数据以及使用数据迭代算法的能力将成为保持技术优势的重要基础。基于多场景的广泛产品落地,智行者形成了涵盖数据采集、数据加工、数据管理、数据训练、测评等在内的、车端推理-云端训练的完善数据闭环。
高效赋能是无人驾驶大脑最大的竞争力。在商业化加速的大背景下,如何将无人驾驶技术快速与不同场景的不同车型进行适配并落地应用是核心竞争力所在。因此,智行者创新性研发了基于模型开发方式,可有效解决自动驾驶技术场景复用率低的问题。
截至目前,智行者无人驾驶大脑已在智能出行、智慧生活、特种应用的多类型车辆上得到了成功应用。
智行者董秘 王苏南
此外,智行者还进一步明确了其作为软硬件+云端一体化解决方案提供商的定位。以融合软硬件+云端的无人驾驶大脑为核心,以需求推动商业化落地理论为依据,以工程化能力为强支撑,智行者已实现了多场景的商业化落地部署,于行业内率先打造了成熟的数据闭环和商业化闭环。至此,智行者已迈入3.0时代,全面开启多场景的规模商业化落地。
新变局、新征程,以不变应万变!智行者将坚持以技术研发为核心,持续提升适应市场变局的能力,不断拓展自动驾驶技术应用边界,在自动驾驶的无边海洋中逐浪弄潮、乘风破浪。
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