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低速自动驾驶专用车的技术挑战和前景
自动驾驶合辑第一季 2017/09/28 08:00:00
课程讲师
李晓飞 智行者 联合创始人

2011.8~2016.12,清华大学汽车工程系,车辆工程专业直博并获博士学位,研究方向为智能汽车环境感知及人工智能算法。 曾在日本东芝株式会社、百度自动驾驶事业部、芜湖奇瑞汽车、北京智华驭新等公司从事驾驶辅助系统、自动驾驶汽车及人工智能相关研发工作,曾在美国普渡大学、台湾国立清华大学等高校从事联合学术研究,曾作为核心成员参与戴姆勒-奔驰、本田、东芝、长安等校企合作研发项目。现作为北京智行者联合创始人,任公司技术研发部总监,致力于自动驾驶领域的技术革新及特定场景的产品落地。

李晓飞
智行者 联合创始人

2011.8~2016.12,清华大学汽车工程系,车辆工程专业直博并获博士学位,研究方向为智能汽车环境感知及人工智能算法。 曾在日本东芝株式会社、百度自动驾驶事业部、芜湖奇瑞汽车、北京智华驭新等公司从事驾驶辅助系统、自动驾驶汽车及人工智能相关研发工作,曾在美国普渡大学、台湾国立清华大学等高校从事联合学术研究,曾作为核心成员参与戴姆勒-奔驰、本田、东芝、长安等校企合作研发项目。现作为北京智行者联合创始人,任公司技术研发部总监,致力于自动驾驶领域的技术革新及特定场景的产品落地。

课程提纲
  • 自动驾驶技术的落地场景
  • 如何打造一辆低速自动驾驶专用车
  • 低速自动驾驶专用车的挑战与展望
课程简介

1、自动驾驶技术的落地场景

自动驾驶技术落地主要考察两个维度——现实的刚需程度与可预期的安全风险。基于这两者考虑,低速、商用场景下的特定功能无人车成为可行性较高的方向,其中又以无人配送物流车需求最大。

2、如何打造低速自动驾驶专用车

就智行者而言,自动驾驶软件架构开发更为重要。其开发低速自动驾驶专用车软件系统的四大核心板块是:数据采集标准平台AVDC、仿真测试平台、自动驾驶操作系统AVOS、算法评估体系。

其中AVOS是又是核心中的核心,直接决定自动驾驶车的表现,它需要做到配置灵活、通用性强,可认知连续场景。高精地图与定位、目标轨迹检测是AVOS中两大关键技术。

3、低速自动驾驶车的挑战与展望

自动驾驶落地受到政策、资本、技术、民众接受度多方影响,低速自动驾驶专用车已经是其中受限较小的优先选择。

但同时,低速自动驾驶专用车要大规模投入应用,从上百体量达到万级体量,仍需解决技术能力、模块成本、数据收集与应用方面的问题。

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