文远知行WeRide携L4级自动驾驶预商业化解决方案,亮相英伟达2019 GTC技术大会

圣何塞,加利福尼亚州,2019年3月18日 文远知行WeRide,中国领先的L4级自动驾驶出行公司,宣布将在由英伟达主办的2019 GTC技术大会上展示其全新的L4级传感器组合套件和预商业化解决方案。届时,文远知行WeRide也将首发最新的L4级自动驾驶车型——日产LEAF 2。文远知行WeRide也正式宣布,下一代的自动驾驶车队将结合英伟达DRIVE AGX Pegasus™ 平台进行开发。

文远知行WeRide首发最新L4级自动驾驶车型:日产LEAF 2

“在GTC上,文远知行WeRide首次发布了预商业化L4级自动驾驶解决方案,这让我们未来在中国市场推行自动驾驶出租车服务向前迈进了一大步。”文远知行CEO兼联合创始人韩旭表示,“我们基于日产LEAF 2车型开发了最新的L4级自动驾驶车,这是一个非常重要的里程碑,表明了文远知行WeRide有能力为市场带来安全且可靠的自动驾驶车队。目前,文远知行WeRide正与国内外主机厂建立紧密的合作伙伴关系。”

在GTC上展示的新版传感器组合套件结合了文远知行WeRide最新的软硬件解决方案,旨在提高自动驾驶的准确性和安全度:

    车顶配备可实现360度视场的全覆盖,通过全波长检测、多波长交叉验证的传感器设计,让目标探测更加可靠。

    采用分辨率更高、测距更远的激光雷达组合,达到远至250m的检测距离,极大地提升了感知的范围及性能。

    专为应对中国复杂交通及路况而设的前置激光雷达,可更加及时地探测多种不同道路状况。

    通过英伟达强大的DRIVE AGX Pegasus平台,由多个传感器收集的巨量数据可实现高效的实时同步。

3月21日下午4点,文远知行WeRide CTO兼联合创始人李岩将在圣何塞McEnery Convention Center大宴会厅220A发表主题演讲。届时,他将详细介绍最新传感器组合套件的技术特点,并分享文远知行WeRide L4级自动驾驶技术的相关进展。

Rishi Dhall,英伟达汽车业务开发副总裁表示:“NVIDIA DRIVE为文远知行开发安全的自动驾驶车队提供至关重要的强大计算力。”英伟达AGX Pegasus AI超级计算机基于由两个NVIDIA Xavier系统级芯片 (SoC)和两个新一代Tensor Core GPU而打造的架构,可实现前所未有的每秒320 TOPS计算能力。该平台兼具高能效和高性能,可同时运行一系列深度神经网络,满足高度自动驾驶和全自动驾驶的安全所需。

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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。

激光雷达技术

自动驾驶车辆传感器的一种,采用激光扫描和测距来建立车辆周围环境的详细三维模型。Lidar 图像具有高度准确性,这使得它可以与摄像头、超声波探测器和雷达等常规传感器相提并论。然而激光传感器面临体积过大的问题,同时,它的机械结构非常复杂。

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。

交叉验证技术

交叉验证,有时亦称循环估计, 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析, 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。交叉验证的目标是定义一个数据集到“测试”的模型在训练阶段,以便减少像过拟合的问题,得到该模型将如何衍生到一个独立的数据集的提示。

深度神经网络技术

深度神经网络(DNN)是深度学习的一种框架,它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似,深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模,但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次,因而提高了模型的能力。

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