据外媒报道,谷歌旗下的自动驾驶公司Waymo宣布,其自动驾驶模拟测试里程达到了100亿英里,约合161亿公里。而在去年9月份,这一数字为50亿英里,约合80亿公里。
基于此,Waymo认为,100亿英里,是一个十分重要的节点,也代表着一个巨大的成就,毕竟,模拟测试里程在自动驾驶软件的完善过程中将发挥重要的作用,可为软件的训练提供重要经验。
当然,除了模拟测试之外,Waymo也在积极开展自动驾驶实际道路测试,而这也将使得模拟测试系统变得更加精密和精准。
据Waymo首席技术官Dmitri Dolgov表示,在Waymo内,其在实际道路上累计的测试历程已经超过了1000万英里,约合1600万公里。其认为,自动驾驶系统越先进,需要累计的测试里程就越多。
同时,随着积累的实际行驶里程越多,其模拟将变得更加精密和准确,这也就意味着虚拟测试的结果更加可靠,也使其可用于在实际道路上行驶的汽车。
此外,对于好的模拟器,Dmitri Dolgov认为主要有两个特点,其一是精准,也是说它是否具有典型性,能否代表车辆在实际道路上有可能遇到的情况。其二,则是规模,具体而言,也就是在数量方面,真正重要的是系统的复杂程度、成熟程度以及商用部署的准备程度。
业内皆知,数据对于自动驾驶汽车而言可以说是基础中的基础,没有数据,自动驾驶也就无从谈起。而Waymo通过模拟测试和实际道路测试所能够积累的数据,使其在自动驾驶领域成为领头羊的存在。
上个月,Waymo首次公开自己的数据集,但对于整个汽车行业而言,仍需要从业者不断加强测试里程,积累相关数据。
这可能是中国进展最迅猛的自动驾驶公司。 刚刚结束的毫末智行Q3品牌日,这家被业内人视作“中国最懂量产自动驾驶”的公司晒出最新成绩单: 增收快,成立不到2年的毫末智行,今年已经实现亿级别营收。 这本身已不可思议。 产品落地方面,今年2季度一口气亮出10款量产产品,硬件软件都有落地,最新产品是和阿里达摩院合作的无人末端配送车“小蛮驴”。 更超出行业经验认知的,是技术迭代迅速。 从今年1月开始,已累计超过100万公里智能驾驶数据,而且不是仿真,是在中国真实道路上的实际里程。 如此惊人的进度,毫末智行到底有什么杀手锏? 毫末高管悉数亮相,罕见分享技术细节,看家法宝“和盘托出”。 100万公里数据到
量产公司秀毫末智行肌肉 /
据外媒报道,现在人们看到的自动驾驶道路测试车辆上安装了各种各样的设备,这些都是实现自动驾驶所必需的。但福特公司最新公开的一项专利可能会让这些汽车看起来更像人们现在市面上能买到的汽车。近日,福特在网上公布了一项名为“自动驾驶车辆雷达后视镜(autonomous vehicle lidar mirror)”的专利申请。 这个应用非常直接--激光雷达不再安装在汽车看得见的地方而是被隐藏到后视镜里。 专利中的后视镜用到了一个导电镜座和一个金属罩,而雷达发射器则被安装在了后视镜里边。其中金属部分能够有助于防止干扰进入雷达运行路线。 虽然雷达被安装在后视镜里边,但它仍旧能够“看到”汽车侧边和前边的情况。激光雷达发射器发出光线然后为给定区域绘
1月18日,全球自动驾驶计算芯片引领者 -- 黑芝麻智能宣布将联合 BlackBerry QNX打造高可靠、高性能、灵活开放的自动驾驶平台。该平台将基于黑芝麻智能高性能的华山二号A1000自动驾驶计算芯片,采用 BlackBerry 已通过ISO 26262 ASIL-D安全认证的实时操作系统(RTOS),旨在为汽车厂商和一级汽车供应商提供高算力、高稳定可靠、高可移植性创新方案,加速自动驾驶车型量产上市。目前双方已经联合获得一系列车企项目,目标2022年实现量产。 作为获得安全认证的嵌入式汽车软件市场领导者,BlackBerry QNX为众多汽车制造商和一线汽车品牌在一系列关键系统中提供支持。目前,BlackBerry已为超
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正在巴塞罗那举办的世界移动通信大会上,通过华为手机操控的一辆保时捷赛车,引起各国媒体的兴趣。这辆无人车行驶时,能避开突然出现的自行车和狗。本届世界移动通信大会上, 自动驾驶 由于与 5G 密切相关,成为许多公司展示的亮点。中兴也在会上宣布,与高通合作推动新一代车用通信网。 “如果把操作系统比作智能汽车的大脑,那么通信网络就是大动脉。”中国移动研究院研究员陈志刚说,“一辆智能汽车每秒产生的数据量以G为单位,目前的无线网络是无法满足的。因此从5G开始,从空术到网络架构都有颠覆性的设计。” 5G可以连接比4G多得多的节点,同时传输海量数据,使它很适合信息交互复杂的自动驾驶。甚至有专家认为,自动驾驶是5G目前可见的唯一重大应用
比起大秀科技的展商们, 特斯拉 似乎更加“实在”。不过,有着“互联网公司作风”的特斯拉,能在汽车界走得更远吗? 2015年10月初的时候,特斯拉发布了7.0系统,它的最大亮点在于可以在高速公路上实现自适应巡航以及自动变道的功能,并用全 自动泊车 方案解决了菜鸟车主的泊车难题——虽然仅限于侧方泊车。 时隔3个月,北京时间1月13日,虽然没有参加北美的科技盛会 CES 展,但这家车企已经“安静”地发布了 7.1系统 ,时机选择得不可谓不好,先来看下新系统增加了哪些亮点: 1.自动泊车功能增加垂直泊车/远程泊车 特斯拉7.1系统在自动泊车功能方面进行了升级。在已经完善的侧向泊车功能的基础上,本次升级新增加了
说起自动驾驶车,第一直觉大概会把我们带向科幻电影,天马行空的构想令人过瘾。而现实生活中可以自动驾驶的,还只是在机场航站楼之间运送人流的“地上铁”。因为有固定的轨道,所以行驶起来很精准,而轨道一旦架高,远离日常的人流,安全也就可控。至于自动地行驶,早就不是什么高科技。不过固定的轨道太拘束,而拆掉轨道又将极大增加技术难度;更难的是已经存在于我们脑海中上百年的固有的交通习惯,一旦自动驾驶的汽车上路,一切交通秩序、法律伦理都要重写,这就是自动驾驶车迟迟没有出现的原因。 但这个趋势已经不可阻挡了。谷歌借助全球的三维地图和改造过的自动驾驶原型车,已经行驶了几十万公里。传统车企也纷纷亮出路线图,希望在争夺下一个巨大市场的重要转折点上,为自己
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自动驾驶行业方兴未艾,从「终局思维」出发,玩家们应该如何在行业寻找定位? 以特斯拉坚持的 BEV+transformer 技术路线的出现为标志,自动驾驶下一幕已经来临。 行业内不少人开始思考,自动驾驶企业应该具备什么样的能力? 有观点认为,坚持感知自研和数据驱动才是通往终局的有效路径。 感知自研:意味着掌握产品定义能力,能够从底层逻辑出发思考行业走向——行业前 5% 玩家有志于此; 数据驱动:打造闭环数据系统、盘活数据资源——L2 的装车率已经超过 50%,而目前大量装配 L2 系统的车上的数据价值被浪费掉了。 城市 NOA,可以视为自动驾驶 3.0 时代的首个大规模「会战」,也正在成为自
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