轻舟智航获数千万美元种子轮,以独特高效路径实现无人驾驶

近日,无人驾驶公司轻舟智航正式对外确认已获得数千万美元的种子轮投资,本轮投资由IDG资本、元璟资本、Tide Capital联合进行,万世资本担任本轮融资的财务顾问。

轻舟智航于2019年成立于硅谷,致力于打造适应城市复杂交通环境的L4级别自动驾驶技术,将无人驾驶带进现实。基于大规模智能仿真系统和可自主学习决策规划框架,轻舟智航专注于为合作伙伴提供可量产的无人驾驶解决方案。

其成立不到5个月便获得了美国加州自动驾驶路测牌照并开始开展公开道路测试,目前公司刚满一年,已在美国硅谷、中国北京、深圳、苏州等多个城市都设有办公室,并逐步开展测试及试运营。

作为世界前沿的无人驾驶技术提供商之一,轻舟智航正与国内外众多合作伙伴一同推进无人驾驶的商业化落地。

轻舟智航的核心团队成员均来自Waymo、特斯拉、Uber ATG、福特、英伟达、Facebook等世界顶级自动驾驶公司和科技公司。团队成员实现了无人驾驶关键技术模块的全栈覆盖,在感知、仿真、运动规划、传感器与车载系统等领域都有深厚技术积累和丰富行业经验。且得益于独特的技术路径,团队始终保持着轻、快、高效的特点。

区别于传统技术路径,轻舟智航正在以独特的路径实现完全无人驾驶。借助大规模智能仿真系统和可自主学习决策规划框架,可大幅降低测试成本,提升开发效率,保证了解决方案的可拓展性。

针对无人车的各类边界化难题,传统路径是通过大量真实路测数据的采集和算法参数的反复手动调整来发现并解决,但真实场景的数据采集需要大量的车和时间,边界化问题的解决或优化则需要大量人力。

借助大规模智能仿真系统,轻舟智航可在仿真环境中复现边界化场景,并基于现有数据生成大量模拟真实场景的数据。同时,轻舟智航研发的可自主学习决策规划框架,抛弃了传统单一规划决策方法,可在仿真场景中自主学习各类复杂场景,寻求最优运动规划决策,保证安全性和舒适度。

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相关数据
Waymo机构

Waymo是Alphabet公司(Google母公司)旗下的子公司,专注研发自动驾驶汽车,前身是Google于2009年开启的一项自动驾驶汽车计划,之后于2016年独立。2017年10月,Waymo开始在美国亚利桑那州的公开道路上试驾。2018年12月,Waymo在凤凰城郊区推出了首个商业自动乘车服务Waymo One。

http://www.waymo.com/
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。

运动规划技术

运动规划(也被称为导航问题或钢琴搬运工的问题)是机器人的一个术语,用于将期望的运动任务分解成离散的运动,以满足运动的限制,并可能优化运动的某些方面。

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

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