核心技术
利用脉冲激光测量目标距离的探测技术,能完成高精度的障碍物检测,如位置、大小、姿态,也可用于创建高精度地图。
利用毫米波段探测物体的技术,可测量物体的相对距离、位置、速度等,具有不受恶劣天气影响的优点。
视觉类传感器,可提供颜色信息,结合深度学习算法可对物体细致分类并追踪,检测信号灯、车道线等。
基于融合算法,综合计算并处理多传感器的信号和数据,实现传感器间的信息互补和优化组合,提升感知效果的准确和稳定。
作为自动驾驶可靠性的基础,该模块利用包括卫星、惯导在内的多传感器融合技术,可提供车辆、行人等的厘米级位置信息,并能正确地认知世界,例如3D结构数据以及车道线等语义信息。
通过深度学习和传统算法的融合,感知模块具备超越人类的障碍物检测、分类、追踪和场景理解能力,保证系统冗余,在不同的路况、天气和环境中都能准确地“看”到周围的世界。
预测模块能根据感知数据和结果,实时预测周围车辆、行人和其他交通参与者的潜在意图和下一步所有的移动轨迹与可能性。利用大量来自全球复杂的交通场景,预测模型的学习速度提升显著。
“老司机”般的体验得益于成熟的规划与控制模块。它帮助系统在复杂路况中做出安全、可靠、最优的路径规划和驾驶决策,进一步实现厘米级精度的车辆控制,从而娴熟地应对周遭车流和人流。
成功的规模化技术应用离不开完善的基础架构,包括车载系统、仿真平台、可视化平台、数据存储与处理等。我们自主研发了一套自动驾驶软硬件基础架构体系,具备极高的稳定性和可扩展性,保障了规模化的技术应用。
高性能,高可靠性和高适配性,成就了我们的硬件解决方案。 我们自主设计的传感器融合模块和计算单元,将性能卓越的组件与尖端软件技术结合,从而形成集成式的全堆栈系统,并实现硬件冗余全覆盖,保障了无人车的安全运行。
标准化生产
2020年11月,我们建立起自动驾驶软硬件系统的标准化生产流程,并推最新一代系统的生产线,效率较上一代翻了6倍。通过打通供应链、24项硬件模块的自研生产、汽车改制总装、质检、下线标定、路测等环节,这套生产流程能提升产品一致性,带动产业集群,是自动驾驶量产的关键。
车辆集成
从乘用车到长途货运卡车,我们的技术已成功应用到不同车型中,这离不开我们在系统与车辆平台结合的成熟经验。通过自研的软硬件工具链和一系列诊断及预后管理,我们实时检测监测软硬件系统和车辆平台的情况,保障系统的安全运行。
BYD Qin
Lincoln MKZ
Hyundai Kona
Lexus RX450
Aion LX
E-HS3
Toyota Sienna
Aion LX
一汽 解放J7
三一 江山
如何让自动驾驶更安全?
“安全为先”是我们的研发原则,是公司一切工作的前提。小马智行发布自动驾驶安全报告,阐述自动驾驶技术如何令出行更安全。
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