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自动驾驶革命:解密端到端背后的数据、算力和AI奇迹
而端到端自动驾驶则更像data centric系统,通过对数据的调优来提升系统效果。 早年,由于自动驾驶积累的数据还非常少,端到端系统的效果往往比较差。
完全基于视觉的端到端自动驾驶不具备传统自动驾驶系统的“透明性”,传统自动驾驶即模块化方法,端到端自动驾驶是一体化方法,不产生中间结果,直接通过图像输入,直接输出控制信号,但这种技术路线也存在彻底黑盒,解释性差的问题。 同时,端到端模型的训练需要处理大量的数据,包括多模态视觉数据和车辆控制信号等。
端到端大模型量产上车对于小鹏汽车来说,AI智驾汽车具备三个核心特征,分别是主动学习、快速成长、千人千面。目前,小鹏汽车已经拥有感知、定位、规划、决策的核心算法研发能力,同时具备车端、云端的数据处理分析能力,可以实现基于实际数据的算法快速迭代,并通过OTA不断给用户提供更高级别的自动驾驶能力。
其核心在于通过数据投喂和训练无限度规则的AI大模型,来提高对复杂场景的理解、感知和数据决策能力。目前,小鹏汽车已经拥有感知、定位、规划、决策的核心算法研发能力,同时具备车端、云端的数据处理分析能力,可以实现基于实际数据的算法快速迭代,并通过OTA不断给用户提供更高级别的自动驾驶能力。
自动驾驶仿真!真实激光雷达传感器的数据驱动模拟
引领未来道路:数据驱动的激光雷达仿真技术解析在自动驾驶的前沿探索中,一项突破性研究利用真实RGB图像和激光雷达数据的精华,提出了一种名为RINet的创新模型,实现了激光雷达传感器模拟的革命性转变。它通过学习真实数据集中的映射,无需繁琐的物理建模,仅需RGB图像作为输入,就能生成出极致逼真的模拟数据。
激光雷达,被誉为自动驾驶的眼睛,通过发射激光束并接收反射信号来构建三维世界。早期的LiDAR技术主要使用905nm和1550nm激光,其中1550nm激光虽然功率强大,但成本高昂。测距方法中,飞行时间和相干法(FMCW)尤为突出,它具备无盲区和实时测速的优势,尽管技术挑战重重,但FMCW在系列文章中也有所探讨。
在汽车智能化的道路上,激光雷达犹如一双锐眼,以高精度的信息***集和处理,为自动驾驶赋予了实时的三维视界。它的工作原理并非简单,而是由发射、接收、扫描和信息处理四个关键环节构建而成。
总结来说,激光雷达以其在自动驾驶领域的独特优势,正在逐步取代视觉方案,为实现更高级别的自动驾驶奠定了坚实的基础。未来的趋势将是多传感器融合,激光雷达将突破算法壁垒,为汽车行业带来革命性的变革。
长城汽车宣布,自2022年起,将***用奥地利AMS公司生产的激光雷达传感器,该技术由AMS与德国Ibeo汽车系统公司共同开发。 激光雷达是一种光学传感器,通过发射激光来捕捉周围环境的三维图像,从而为自动驾驶功能提供支持。
自动驾驶领域,是如何做***数据标注
***就是图片的序列 比如说25帧的***,其对应的就是每秒25张图片,所以当一个***输入给一个神经网络时,其本质就是一个 图片序列 。同理,对于图片标注工具也一样,***会被分成一系列图片进行标准。
自动驾驶常见的数据标注类型可分为2D与3D两类。常见的2D数据标注类型包括2D框、多边形、关键点、多段线、语义分割等。例如:2D语义分割 常见的3D点云数据标注类型包括点云检测、点云连续帧、23D融合、点云语义分割等。
图像标注:对无人车携带的摄像头拍摄到的图像进行标注,标注目标可以包括道路、车辆、行人、交通标志等。 目标检测:对图像或***中的特定目标进行标注,包括框选目标并给予标签,可以是车辆、行人、自行车等。
D框标 注出骑行的人,步行的人,汽车。3D立方体 标注出图中的汽车。多段线 标注出车道线。多边形 用多边形标注出图中的车辆。语义分割 对图片中的不同区域进行分割标注。***标注 跟踪标注***中行驶的车辆。
无人驾驶的3D标注主要是通过激光雷达***集的3D图像中,对目标物体进行标注。景联文科技是AI基础行业的头部数据供应商,支持3D点云标注服务。网页链接 自建数据标注平台与成熟的标注、审核、质检机制,支持3D点云标注、2D/3D融合标注、3D点云目标检测、3D点云连续帧标注等多类型数据标注。
以下是一些常见的数据标注方法:分类法:这是初步的数据标记方法,数据分析师在分类时,先给每个数据打上固定的标签,并把相同标签的内容归为一类。例如,对水果、蔬菜、交通等进行分类。这样分类之后,每个数据便有了属于自己的识别标签。
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