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INTERFACE空降上海, Momenta解读自动驾驶技术与挑战

如何让汽车学会自行开往目的地?人类需要「渐进式」的辅助驾驶还是完整的自动驾驶系统?自动驾驶作为人工智能最具挑战的应用方向一直吸引着人们的目光。这一次,机器之心系列线下技术分享 INTERFACE 首次来到上海,我们邀请到自动驾驶独角兽公司 Momenta 的两位技术负责人为大家解读 Momenta 可量产的自动驾驶技术路线以及他们在高精度地图方面的研究。

上海的小伙伴们,让你们久等了!

演讲主题 1:Momenta 可量产自动驾驶技术路线

梁潇:Momenta 无人驾驶软件架构师,浙江大学计算机学院,微软亚洲研究院负责工程开发,10 年云计算大数据可视化工程开发经验

演讲摘要:Momenta 致力于「打造自动驾驶大脑」,核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图、驾驶决策算法。产品包括不同级别的自动驾驶方案,以及衍生出的大数据服务。

本次分享将介绍 Momenta 自成立以来的三个阶段建设:第一阶段是底层基础平台的建设。第二阶段是基于底层平台,建立起环境感知、高精度地图与定位、驾驶决策规划等一系列的软件算法。第三阶段是形成自主泊车、高速公路与城市环路以及城市道路等不同场景和不同级别的自动驾驶解决方案。

Momenta 作为国内率先建立起大数据平台、大计算平台、大测试平台三大基础平台的公司,致力于将技术落地于产品。梁潇将从工程实践的角度解析,Momenta 是如何利用自身平台的优势将算法能力转化成为更精准、更可靠的产品性能。

演讲主题 2:高精度地图赋能自动驾驶

穆北鹏:Momenta 研发总监,MIT 机器人视觉方向毕业,曾在 Facebook 从事 SLAM 研究,8 年无人车研发经验

演讲摘要:随着 L2、L3 级的自动驾驶技术的量产,行业逐步达成共识,高精度地图是保障自动驾驶系统安全的基础。

在全新的高精地图赛道上,Momenta 另辟蹊径,选择了基于视觉感知进行众包部署的方案。通过视觉众包方案能够获得丰富的信息,Momenta 能够根据这些信息进一步制作高精度地图并进行数据的验证。低廉的视觉方案使 Momenta 的地图策略能够容易地进行众包解决方案的量产和规模化部署,最终让高精度地图实现以天为单位,甚至以小时为单位的更新,同时快速验证数据的有效性。

同时,Momenta 通过自研的多个不同级别的自动驾驶解决方案对高精度地图进行应用,从而完成高精度地图从产品定义到验证的闭环。

活动流程

13:30-14:00,签到

14:00-14:40,解读 Momenta 可量产自动驾驶技术路线

14:40-15:20,高精度地图赋能自动驾驶

15:20-16:00,QA 及自由交流

时间:2/23 周六下午 13:30-16:00

地点:上海市南京西路 1038 号梅龙镇广场 9 层蒲公英会议中心西雅图会议室

关于 Momenta

Momenta 成立于 2016 年,是世界顶尖的自动驾驶公司。其拥有世界顶尖的深度学习专家,如图像识别领域最先进的框架 Faster R-CNN 和 ResNet 的作者,ImageNet 2015、ImageNet 2017、MS COCO Challenge 2015 等多项比赛冠军。

Momenta 致力于「打造自动驾驶大脑」,在过去两年时间里,Momenta 主要完成了三个阶段的建设:第一阶段是底层数据和计算平台的建设;第二阶段是基于底层平台,建立起环境感知、高精度地图与定位、驾驶决策规划等一系列的软件算法;第三阶段是形成不同级别的安全可靠可量产的自动驾驶解决方案。Momenta 已经形成服务多个场景的自动驾驶解决方案,包括高速环路、城市道路以及泊车场景的高度自动驾驶

目前 Momenta 累计完成融资超过 2 亿美金,估值超过 10 亿美金,为国内自动驾驶行业首家独角兽。Momenta 的技术领先性及产品落地能力除了为资本市场广泛认可外,也深受行业合作方的认可,并开始围绕上述方案与车企、一级供应商以及政府展开合作。

报名链接:http://hdxu.cn/nZ8FN

产业Momenta自动驾驶
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/
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
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。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

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