地平线感知算法——比Mobileye更开放的视觉感知解决方案

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Mobileye作为ADAS行业的龙头企业,目前占有全球超过50%的视觉感知芯片市场份额。与此一齐,Mobileye一手建立的封闭式视觉感知生态也成为了行业主流形式。有条件的开放和相对收敛的感知API需求,曾帮助Mobi

      Mobileye作为ADAS行业的龙头企业,目前占有全球超过50%的视觉感知芯片市场份额。与此一齐,Mobileye一手建立的封闭式视觉感知生态也成为了行业主流形式。有条件的开放和相对收敛的感知API需求,曾帮助Mobileye建立标准化的感知接口方案,并快速将产品推向全球,攻城略地。

  或者,时过境迁。随着当前视觉ADAS功能的持续升级迭代,行业期待出现更加开放的方案,帮助OEM和Tier1打造差异化且更具适应性的ADAS功能。

  驾驶场景的复杂和地域性呼唤开放的防止方案

  没办法 有一家国内主机厂尝试基于Mobileye的视觉感知防止方案开发自主泊车方案。项目实施过程中,可不可不可否识别停车场入口处的栏杆。但Mobileye的封闭性方案不支持客户对感知算法进行自主更新,原困开发遇阻。

  这反映了主机厂面临的困境。一方面,Mobileye的视觉感知防止方案依然是目前最心智成长期 图片 是什么是什么的句子期图片 图片 的句子的方案,从产品心智成长期 图片 是什么是什么的句子期图片 图片 的句子度、项目风险管控和质量管理厚度,全是什么都优势,主机厂无法拒绝。整体来讲,属于保守有余,进取匮乏的态势。但自己面,你是什么 封闭方案又像没办法 黑匣子。原困无法进行差异化和定制化开发,原困性能同质化;况且在本土化的驾驶场景下,无法详细满足要求。这就限制了主机厂做出更加进取的产品方案,长期以往会降低产品竞争力。

  而中国驾驶场景的特殊性,决定了可不可不可是否本土化的感知防止方案,可不可不可否满足ADAS/自动驾驶的功能要求。

  一齐,为了满足ADAS/自动驾驶对感知的高可靠性要求,也可不可不可否更加开放的感知防止方案,之类,原困我们我们可不可不可否识别更为充裕的目标,更多的语义分割种类,没办法 我们我们都就可不可不可否获得更为充裕的语义信息,使得各个不同的类别可不可不可否做到交叉验证,之类,路肩、人行道对于可行驶区域的判断有明确的辅助验证作用,路侧的固定目标,如交通标识牌、路灯等对于定位有很大的帮助。

  假设在下雪天,道路被积雪覆盖,如保判断路肩在哪里呢?电影《非诚勿扰》里描述了没办法 对白情节:

  “嗨,你来过(北海道),你一定知道公路那两边箭头有那先 用?”答:“哦,冬天,北海道的雪很厚,箭头指示我们我们都从不开出路肩。”

  倘若我们我们都可不可不可否识别公路两边的箭头,就可不可不可否推理出来可行驶区域的边界。感知技术的发展趋势可不可不可否更为开放的防止方案

  感知技术的发展,关键趋势可不可不可否总结为以下四点:

  • 从简单场景到复杂场景

  • 从高频目标到一般目标

  • 从2D感知到3D感知

  • 从面向实况的感知到面向预测的感知

  所有那先 趋势都使得感知的充裕度和复杂度进一步提升,供应商无法使用没办法 标准的感知防止方案来满足可不可不可否,开放成为必由之路。

  软件定义汽车时代,车企可不可不可否更为开放的防止法律依据

  智能化是未来品牌差异化的核心帕累托图,主就说 通过增加软件功能来实现。软件的后部署将是大势所趋,这原困,多数软件功能将是在汽车出厂刚刚交付的,软件迭代OTA将是新常态。你是什么 趋势对于出行服务运营商来说尤其重要,各种不同的场景服务需求都可不可不可否基于现有车队的功能,通过不停升级迭代来满足。

  在未来,OEM交付的汽车将全是没办法 功能固化的产品,就说 没办法 持续进化的机器人,在汽车整个生命周期内,硬件平台可不可不可否持续支持软件迭代升级。软件开发的下行速率 和差异化的功能,将决定这场智能化竞争的成败。

  为了提升软件开发下行速率 ,从系统构架的厚度看,服务导向的系统构架(SOA)将成为主流,这可不可不可否打造没办法 全新的感知防止方案,满足一个多方面的要求:厚度开放、一致或者完善的工具链、拥有强大算力储备、极强的可扩展性,以满足不同等级车型平台的要求。

  开放的感知后面 结果助力国内的ADAS功能不断进化

  目前,对于感知算法API,行业内还是较为封闭的。什么都功能较难落地(比如信息娱乐域关于ADAS功能的增强现实显示功能),帕累托图原困是原困感知算法只提供给智能前视摄像头模块内部管理使用,不愿提供给或者 子系统使用原困的。而地平线感知后面 结果可不可不可否做到全开放。且原困地平线算法的低级语义非常充裕,全开放的感知后面 结果可不可不可否支持客户在应用层开发更加复杂的功能。

  截止目前,地平线算法可不可不可否支持10类动态目标和53类静态目标。其中动态目标包括:成年人、儿童、骑行者等3类行人,以及轿车、SUV、面包车、卡车、客车、摩托车以及老年代步车7类;而静态目标则包括8类车道线、2类红绿灯以及43类交通标识。比Mobileye更充裕的感知信息,给客户实现差异化功能提供了坚实的感知基础。

  图1 地平线算法所提供的充裕感知信息

  开放而全面的工具链,践行“厚度赋能”理念

  为了增加视觉算法迭代的敏捷性,可不可不可否更好地支持国内各种极端的感知场景,地平线推出了AI芯片工具链Horizon OpenExplorer(地平线“天工开物”),包括数据、训练和设备部署工具,之类模型训练工具、检查验证工具、编译器、模拟器、嵌入式开发包等(图9),形成闭环。数据产生模型,模型可不可不可否被部署到设备上运行,运行过程中又可不可不可否指导模型的调优,甚至整理新的数据。没办法 的某种 自我进化的开发模式,可不可不可否提升开发下行速率 ,降低开发门槛,保证开发质量。基于你是什么 模式可不可不可否减少约50%的开发人力,节省50%的开发时间,更重要的是,原困开发门槛被降低了,开发者的规模甚至可不可不可否扩大没办法 数量级。

  地平线会持续对开发工具进行升级,为客户提供半自动化的防止流程。主要包括:数据工具与模型,模型与端上设备之间的闭环迭代;充裕的模型/系统参考原型,简洁易用直观方便的交互手段;标准化开发流程,加进持续的测试,集成,部署机制。

  图9 地平线“天工开物”芯片工具链

  更具体地将,地平线的模型训练工具可不可不可否支持TensorFlow等主流的厚度学习框架,帮助用户自己训练模型;编译器支持将开源训练框架模型格式转换为芯片上的二进制格式;嵌入式开发包则可不可不可否支持客户调用算法库开发自己的应用,让客户自己在芯片商快速部署应用。整个工具链包可不可不可否覆盖详细的开发链路(图10)。而经过地平线编译器的优化,可不可不可否极大缓解算法的访存瓶颈,提高芯片的计算下行速率 (图11)。

  图11 经过地平线编译器自动优化的算法,性能提升巨大

  近来,地平线与韩国SK电讯公司合作 协议协议开发了动态众包高精地图防止方案。SK利用地平线的工具链,开发了韩国道路的视觉感知算法,,证明了工具链的易用性和可靠性。

  简言之,地平线的开放是从提供系统参考防止方案,到全面开放感知结果,再到工具链的全栈防止方案的厚度次、多维度的全面开放,充分赋能汽车行业的智能化发展。原困客户主张下行速率 最大化的分工公司合作 协议理念,地平线就提供软硬件一体芯片方案;原困客户青睐能力最大化,希望使用自己的算法,地平线就为客户提供纯芯片和整套工具链,帮助客户实现足够深入的开发自由度,践行“厚度赋能”的长期承诺。

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