近日,Nullmax紐勱首席科學(xué)家成二康博士分享了基于Transformer打造BEV量產(chǎn)應(yīng)用,賦能行泊一體方案加速落地的最新成果。行泊一體已成為智能駕駛市場的熱點(diǎn)和焦點(diǎn),Nullmax紐勱在算法和技術(shù)創(chuàng)新方面做出了突出貢獻(xiàn)。Nullmax紐勱推出的MaxDrive行泊一體平臺(tái)化方案,通過計(jì)算資源充分共享、傳感器深度復(fù)用的方式,幫助智能駕駛「增效降本」。Nullmax紐勱的BEV感知技術(shù),包括BEV + Transformer的研究和落地,為行泊一體體驗(yàn)的升級(jí)提供了助力。通過貫通車端、云端的高效數(shù)據(jù)閉環(huán),Nullmax將持續(xù)推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)的迭代和量產(chǎn)方案的升級(jí)。
打造4.0行泊一體,引領(lǐng)智能駕駛「增效降本」
近年來,以行泊一體為代表的智能駕駛方案在行業(yè)內(nèi)深受歡迎,尤其是2022年,中國市場的行泊一體應(yīng)用迎來巨幅增長。在汽車智能化競爭日趨激烈的當(dāng)下,行泊一體已然處在市場爆發(fā)的前夕。
行泊一體相比于傳統(tǒng)的行泊分離架構(gòu),具有天然的成本優(yōu)勢,域控的整合、SOC的減少,不僅優(yōu)化了汽車的硬件架構(gòu),也讓智能駕駛的總體硬件成本大幅降低,因此行泊一體被看作是提升車型競爭力的重要手段。與此同時(shí),隨著芯片等硬件逐漸成熟,相應(yīng)行泊一體域控制器的陸續(xù)量產(chǎn)下線,也為行泊一體量產(chǎn)上車打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
在此基礎(chǔ)上,如何通過軟件算法促成行泊一體應(yīng)用的實(shí)質(zhì)性落地,甚至進(jìn)一步降低成本和提升體驗(yàn),也就成為了智能駕駛走向普及的關(guān)鍵。Nullmax紐勱致力于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用,提出了軟硬件深度融合的行泊一體4.0形態(tài),并推出了相應(yīng)的MaxDrive行泊一體平臺(tái)化方案,通過計(jì)算資源充分共享、傳感器深度復(fù)用的方式,幫助智能駕駛「增效降本」。
歸功于Nullmax紐勱在上層應(yīng)用算法、中間件、云端數(shù)據(jù)系統(tǒng)等方面的深厚積累,MaxDrive行泊一體方案可以將行車、泊車功能整合為一套系統(tǒng),并部署到單SOC的一體式域控制器上實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)應(yīng)用。同時(shí),憑借包括BEV感知、Transformer網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的領(lǐng)先技術(shù),MaxDrive能夠在各種硬件配置下實(shí)現(xiàn)業(yè)內(nèi)一流的智能駕駛體驗(yàn),并更快完成高質(zhì)量方案的交付。
成二康博士介紹,Nullmax對(duì)BEV和Transformer有著深入的研究與長期的實(shí)踐,打造的平臺(tái)化BEV-AI技術(shù)架構(gòu),能夠同時(shí)支持行車、泊車功能,并且具有超長感知距離、面向部署優(yōu)化等優(yōu)點(diǎn),可以為量產(chǎn)車型提供包括行泊一體在內(nèi)的BEV領(lǐng)先應(yīng)用。
此外,Nullmax紐勱的這套BEV-AI技術(shù)架構(gòu)既能支持包括德州儀器TDA4、英偉達(dá)Orin、黑芝麻智能華山系列等芯片在內(nèi)的不同算力平臺(tái),也能自動(dòng)化適配所有的傳感器量產(chǎn)配置,大幅提升量產(chǎn)部署時(shí)的效率,為各種行泊一體應(yīng)用的實(shí)際落地提供最大程度的便利。
BEV + Transformer,助力行泊一體體驗(yàn)升級(jí)
作為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的技術(shù)熱點(diǎn),BEV + Transformer的研發(fā)和落地如今已經(jīng)成為行業(yè)內(nèi)外多方關(guān)注的焦點(diǎn)。Nullmax紐勱很早就在這方面開展了許多工作,尤其是在BEV-AI技術(shù)架構(gòu)當(dāng)中,融入了大量Transformer的研究成果。
成二康博士介紹,Nullmax將自動(dòng)駕駛感知分為兩個(gè)方面,一是靜態(tài)場景的理解,二是動(dòng)態(tài)障礙物的檢測、預(yù)測。這是Nullmax最早開始BEV-AI研發(fā)的環(huán)節(jié),也是率先應(yīng)用Transformer的環(huán)節(jié),比如基于Transformer的BEV語義分割算法BEVSegFormer,基于Transformer的3D車道線檢測算法CurveFormer,均取得了業(yè)界最優(yōu)(SOTA)的算法效果。
BEVSegFormer可以用于實(shí)時(shí)構(gòu)建高精度的局部地圖,將自動(dòng)駕駛的場景擴(kuò)展至任意道路,包括全國各地的城鄉(xiāng)道路,而且支持任意的相機(jī)配置,不依賴相機(jī)參數(shù)。CurveFormer則是可以在不顯式構(gòu)建BEV的情況下,直接輸出3D車道線結(jié)果,加速計(jì)算、便于部署,即使在低算力條件下也能滿足復(fù)雜場景的車道線檢測要求。
除此之外,Nullmax紐勱在BEV感知方面的具體應(yīng)用還有車道識(shí)別、3D目標(biāo)檢測、3D障礙物融合等方面。這些BEV感知技術(shù),大部份已經(jīng)投入到實(shí)際的量產(chǎn)項(xiàng)目當(dāng)中,部分已經(jīng)在去年、今年的項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)交付。
在規(guī)控方面,Nullmax紐勱開展了BEV Planning的研究并推進(jìn)落地,以支持城市路段的自動(dòng)駕駛。在不依賴高精地圖的情況下,面對(duì)路口、無車道線、人車行為復(fù)雜等場景,通過BEV Planning也可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。
分享中,成二康博士還介紹了MaxDrive的自主成長系統(tǒng),背后的數(shù)據(jù)平臺(tái),以及Nullmax的數(shù)據(jù)集開源工作。通過貫通車端、云端的高效數(shù)據(jù)閉環(huán),Nullmax將持續(xù)推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)的持續(xù)迭代,以及量產(chǎn)方案的長期升級(jí)。
在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,Nullmax紐勱憑借其深厚的技術(shù)積累和技術(shù)創(chuàng)新能力,已成為眾多汽車廠商、一級(jí)供應(yīng)商和芯片廠商的深度合作伙伴。其平臺(tái)化的MaxDrive行泊一體方案,能夠?qū)崿F(xiàn)行車、泊車功能的整合,助力智能駕駛的增效降本。同時(shí),Nullmax紐勱在BEV感知方面的研究成果,也為行泊一體體驗(yàn)的升級(jí)提供了有力支撐。Nullmax紐勱將繼續(xù)擴(kuò)大合作伙伴圈,并推動(dòng)先進(jìn)技術(shù)的商業(yè)化落地,為推動(dòng)智能駕駛的大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用貢獻(xiàn)力量。
原創(chuàng)文章，作者：陳晨，如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明出處：http://2079x.cn/article/576217.html
