51VR发布无人驾驶仿真平台51Sim-One,聚焦L3-L4仿真领域

12月18日,51WORLD EC2地球克隆计划发布会在当代MOMA蔓兰酒店举办。此次发布会上,51VR共对外发布三款新品,包括无人驾驶仿真平台51Sim-One、智慧城市产品51 City One以及针对5G的实时渲染云平台51 Cloud。此外,51VR还宣布两项免费计划:自动驾驶仿真测试平台和51World数字地球资产平台。


图为发布会现场

51Sim-One 无人驾驶仿真平台

随着无人驾驶的蓬勃发展,其在训练和测试中遇到的一系列问题,如算法测试、传感器测试、安全性测试等,已不能通过传统汽车领域的车辆动力学仿真、运动学仿真等来解决。

51VR 聚焦于 L3-L4 无人驾驶仿真训练及测试领域,并通过自主底层工具研发推出 51Sim-One。51VR 表示 51Sim-One 具备以下四大亮点。

一、快速的静态场景搭建能力

通过自主研发的静态场景数据编辑和自动化转换工具,51Sim-One 既可对已采集场景的多种数据进行融合,将实体场景快速转换为高拟真的虚拟场景,又可根据测试的需要从无到有构建完全虚拟的场景,以提升自动驾驶算法研发效率。

二、丰富的动态场景编辑能力

51Sim-One 现已集成包括真实案例采集转化、案例编辑等多种方式构来建动态案例数据库,通过 51VR 自主研发的多数据来源智能体行为模型工具,可实现差异化动态场景的快速搭建,为无人驾驶提供动态测试环境。

三、一体化集成,满足任意需求

51Sim-One 平台集静态场景还原、动态案例仿真、传感器仿真、车辆动力学仿真、并行加速计算等功能于一体,可针对不同企业实施定制化整体解决方案。此外,51Sim-One 还可根据企业的特殊需求进行定制化开发。

四、多平台兼容,省去二次开发

51Sim-One 兼容 ROS、LCM、Matlab、Protobuf、UDP 等多种数据接口,兼容 Windows、Linux 等多重平台。

此外,51Sim-One 通过还原中国道路环境及交通特点,提供更接近真实路况的宏观和微观动态交通场景。

「我们知道所有的系统里面最重要是动态数据,简单来说,我们想要把一个自动驾驶汽车训练的越来越聪明,你就是给它不断的数据,让它碰到这个世界上成千上万的 case。这些数据先要解决真实、多样性的问题。」李熠说到,「据统计,一套算法如果要保证足够的安全性,需完成 1000 亿公里的测试。如果有 100 辆车,单车每天不停歇在实际道路跑 8 个小时,每天可跑 400 公里。照此推算,需要 100 辆车同时路测需要 6849 年才能完成算法的安全性测试。而利用 51Sim-One 平台技术,则可将 100 辆车的仿真计算分布在 100 个计算节点上,24 小时不停歇进行运算,再通过 10 倍速的加速计算,2 个月即可完成算法测试。」

51City-One 智慧城市平台 

智慧城市可视化平台是 51VR 在 EC2 上发布的第二款新品。

智慧城市可视化平台沉淀有 2000 余个项目,超过 120 万件数字资产,并拥有三大自主研发工具链:自动 UV 平展工具,可以快速生成 LightmapUV,以降低人工时间;模型自动减面工具,可以将复杂的 3D 模型自动处理成可用做实时渲染的模型,并保留理想外形。过程式生成工具,可从 GIS、SM、人机斜拍点云、卫星图、街景等,直接生成大规模城市景观。

51Cloud 针对 5G 的实时云渲染平台

为加速 5G 应用快速落地,51VR 推出针对 5G 的实时渲染云平台。据悉,51Cloud 目前已入驻华为展厅。2019 年,51VR 将在全平台铺设 51Cloud,运用边缘计算技术,覆盖 51Sim-One 及 51City-One 全产品链,大幅提升终端体验及服务效率。

「我们不会等到 5G 的试点落地,我们就要用起来,非常感谢华为和英伟达在这个过程中给到我们的帮助,我们已经将基于 5G 的云渲染平台在 51 已有的商业化场景里面跑起来了,在明年任何一个开通 5G 的城市,我们的终端客户可以用非常轻薄的终端享受到高质量数字内容的服务,那个时候就会上云。」李熠说到。

除新品发布外,李熠在 EC2 上宣布,51VR 即将开放两大平台:自动驾驶仿真测试平台和 51World 数字地球资产平台,两大平台将首次免费对外提供来自 51VR 的底层技术支持,助力行业科技原创。与此同时,51VR 还与广汽研究院就自动驾驶仿真、虚拟体验等领域达成深度合作。

发布会最后,51World 携手全球合作伙伴正式启动地球克隆计划 2。

自 2015 年 1 月成立以来,51VR 保持了每年超过 400% 的快速增长,目前已服务来自海内外超过 500 家企业客户,其中包括 BMW、戴姆勒、汽车之家、威马汽车、万科、当代、碧桂园、JQZ Group、一汽奔腾、阿里巴巴、奔驰、中国移动、国家智能网联汽车(上海)试点示范区等知名企业和机构。截止 2017 年,51VR 已经获累计完成近 3 亿元的融资,2018 年单年营收实现过亿。

截止目前,51VR 团队已累积进入国内外 124 个城市和地区,实现国内一线及核心二线城市全覆盖,并设有北京、上海、成都、硅谷和法兰克福五大研发中心。目前 51VR 超 300 人的团队中,65% 以上为计算机图形学、机器视觉及深度学习等领域研发人员,均自于清华、浙大、上海交大、斯坦福、UCL、UIUC 等高校,曾就职于微软亚洲研究院、Autodesk、Crytek、CCP、动视暴雪、维塔士等顶级公司。

产业智慧城市5G技术无人驾驶51VR
相关数据
微软亚洲研究院机构

微软亚洲研究院于1998年在北京成立,是微软公司在亚太地区设立的基础及应用研究机构,也是微软在美国本土以外规模最大的一个研究院。微软亚洲研究院从事自然用户界面,智能多媒体,大数据与知识挖掘,人工智能,云和边缘计算,计算机科学基础等领域的研究,致力于推动计算机科学前沿发展,着眼下一代革命性技术的研究,助力微软实现长远发展战略。通过与微软产品部门紧密合作,微软亚洲研究院将众多创新技术转移到了微软的核心产品中,如Office、Windows、Azure、Bing、Visual Studio、Xbox Kinect以及小冰、Cortana和Microsoft Translator等人工智能产品。

https://www.msra.cn/
华为机构

华为成立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。华为的主要业务分布在无线、网络、软件、服务器、云计算、人工智能与大数据、安全、智能终端等领域,发布了5G端到端解决方案、智简网络、软件平台、面向行业的云解决方案、EI企业智能平台、新一代FusionServer V5服务器、HUAWEI Mate等系列智能手机、麒麟系列AI芯片等产品。目前华为拥有18万员工,36所联合创新中心,14所研究院/所/室,业务遍及170多个国家和地区。

http://www.huawei.com/cn
微软机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
51VR机构

51VR是中国最大的虚拟现实(VR)科技公司,创立于2015年1月,总部位于北京。作为中国最早也是最快速度将VR进行商业化普及的公司,51VR致力于引领以VR为主的计算机图形学并融合人工智能(AI)实现跨学科技术突破,推动新科技广泛的应用到房地产、汽车、教育等领域。2017年,51VR联手商汤科技、NVIDIA等公司发布“51World地球克隆计划”,旨在创造一个基于真实世界的虚拟现实世界,让所有人都可以在其中开展体验、训练和预测等活动。51World的第一款产品是“Cybertron”自动驾驶产品,具体包括三款产品:“Cybertron-Zero”VR强化训练场、“Cybertron-Matrix”VR体验测试场和“Cybertron-Eye”AR增强测试场。汽车产品业务已服务BMW、汽车之家等,并与宝马达成深度合作关系。51VR已在北京、上海、成都、硅谷、伦敦和法兰克福设立研发中心。目前超过240人的团队中,65%以上为计算机图形学、机器视觉及深度学习等领域研发人员,来自于清华、浙大、上海交大、斯坦福、UCL、UIUC等高校,曾就职于微软亚洲研究院、Autodesk、Crytek、CCP、动视暴雪、维塔士等公司。2017年51VR被评为国家高新级技术企业,并在HTC VIVE、UCCVR、VRCore等行业大奖评选中多次荣获第一。截止2017年51VR已经获得超十家战略投资者和财务投资者累计约3亿元的投资,包括:光速安振、当代、商汤科技、Star VC 、绿民投、松禾资本、途家、浦发硅谷银行等。

http://www.51hitech.com/
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

计算机图形技术

图像数据处理、计算机图像(英语:Computer Graphics)是指用计算机所创造的图形。更具体的说,就是在计算机上用专门的软件和硬件用来表现和控制图像数据。

自动驾驶汽车技术

自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。

边缘计算技术

边缘运算(英语:Edge computing),又译为边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。在这种架构下,资料的分析与知识的产生,更接近于数据资料的来源,因此更适合处理大数据。

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

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