对标Mobileye,抢占ADAS和自主泊车量产赛道,魔视智能上车方法论

  • 日期:08-13
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  02:00:12雷锋网

  

自动驾驶概念的阶段已经过去,现在已经不再是打开L4测试车吸引注意力的时候了。接下来的问题是自动驾驶如何实现大规模着陆?实际的自动驾驶仪现场在哪里?如何真正解决所需的高频?

在自动驾驶商业化的对抗中,各种道路参与者已经描绘了许多细分场景。公众看到的是,在自动驾驶批量生产前夕,一些原始设备制造商已完成L2智能辅助驾驶系统的批量生产,并积极部署L3/L4楼层。在此背后,全栈自动驾驶仪解决方案提供商Magic Smart是OEM背后的核心技术支持。

Magic Vision的每一次公开露面都与“生产”密不可分。自成立以来,MagicVision一直声称以低成本FPGA和深度学习技术为主题。它不依赖于高成本的激光雷达,而是使用基于摄像头的V-SLAM技术来完成定位,以解决成本和批量生产问题。问题。

在与OEM和一级供应商的合作过程中,Magic Vision的创始人兼首席执行官郑正华听取了市场的大规模生产声音,并有自己的解释。

对于仓库和一级供应商来说,他们需要的是一个全栈供应商,即不仅具有前视图或停车功能,而且还必须融合未来的自动驾驶产品,以满足自动化从L1开车到L4。覆盖;并强调安全需要升级。从ADAS到L4,自动驾驶系统的性能需要升级。雍正华认为,最重要的成本水平,L3/L4的批量生产必须添加到所有现有系统中。它便宜50%。

Magic Vision Intelligence将自己定位为自动驾驶仪大脑供应商,提供多传感器融合,提供环境感应,车身定位,路径规划和驾驶决策功能,实现从L1到L4的自动驾驶批量生产。雷锋网络的新智慧驱动器了解到,MagicVision Intelligent提供的解决方案完成了从预警级到L3/L4的全面功能覆盖。对所有级别的自动驾驶使用基于深度学习的技术框架非常重要。

Magic Vision成立三年,走上了矢量制作的道路。用雍正华的话说,我们的产品真的出现在4S店,而不是测试现场。

前视智能辅助驾驶走矢量生产之路

2015年,MagicVision基于深度学习的前瞻性智能辅助驾驶项目正式启动;次年11月,推出首款基于深度学习的国内汽车级智能辅助驾驶原型;在2018年6月,它进行了一年。经过对乘用车主机厂的充分测试,智能辅助驱动一体机实现了乘用车的大规模生产。

众所周知,前视系统包括摄像头和雷达,以实现障碍物警告和某些控制功能,如AEB,ACC等。从障碍物识别的角度来看,L1及以上自动驾驶场景是相似的;欧盟还宣布,从2021年到2022年,所有新车型都必须使用AEB;在商用车层面,2019年速度超过9米的公交车将需要配备AEB。技术的相似性和市场需求已成为Magic Vision首次部署前视智能辅助驾驶前装的方式。

一个很大的基础是目标感知能力,包括车辆行人的感知,适应复杂的目标类型和车辆状况,不同的车道线类型检测等。对于L2及以上的自动驾驶,除了实现目标检测外,还必须也有能力感知自由区域。这是L2及以上的必备功能,它将提供有关避障和传感器融合的更多有用信息。

以上是尝试将人工智能应用于Magic Smart前视智能辅助驾驶系统的车辆感知级别,类似于Mobileye。第一阶段是纯软件问题,第二阶段已升级,并已实现批量生产。

Magic 件的库,并进行了广泛的测试和验证。 MIT300-AEB产品还通过了最新的2019年4月中国交通部JT/T1242-2019自动紧急制动系统性能测试。

雷锋网络的新智慧驱动器了解到,Magic Smart前视智能辅助驱动一体机已完成商用车,乘用车和L1/L2级大规模前期量产,并与众多中国一线乘客汽车和商用车主机工厂大量生产Magic MIT系列可视ADAS系统。

2018年,Magic Vision为比亚迪之歌提供了大量预装量产产品,帮助比亚迪的主要车型实现了辅助驱动系统(如LDW);以及北汽新能源,一汽和众泰等18家主要发动机工厂。与供应商开展大规模生产及相关产品研发合作。根据MagicVision的计划,到2019年底,它将扩大到30个OEM和供应商的大规模生产和合作项目,17个正式指定,拥有超过150,000个不同型号。

近年来,国内ADAS解决方案几乎被博世,中国和德尔福等国外传统零部件供应商垄断。然而,国外零部件供应商的成熟驾驶辅助系统产品在国内市场上往往是“不可接受的”。业界一致认为,ADAS系统需要深度本地化并适应发展,以便在感知决策执行过程中更接近中国的道路状况。这已成为许多国内汽车零部件在道路上弯曲的机会。据齐正华介绍,与Mobileye相比,Magic Smart产品的成本相对较低,自动驾驶产品的价格在千元级别。

制造版自动代客泊车

对于高级自动驾驶,AVP(自动代客泊车)被定义为L4级自动驾驶应用中最早,最快的量产车型;港口式封闭式公园也是商用车L4批量生产的主要应用。

早在去年,Magic 件,实现半自动,全自动和一键式远程停车。齐正华提到,基于超声波雷达的自动停车成功率相对较低,因为许多停车位无法处理。通过加载视觉和超声波雷达的集成,Magic Vision可以实现自动代客泊车,可以完成从驾驶员切换系统到停车场和远程召回的整个低速无人驾驶,停车成功率为70。 %增加到95%。

Magic Vision Smart是一套可以批量生产的自动代客泊车系统。在传感器级别,有4个环绕相机,12个超声波雷达和5毫米波雷达。整个系统使用批量生产的传感器。传感器的配置基本上是当今高端汽车的标准配置。

无需现场改造设施,Magic Smart Auto代客泊车技术基于V-SLAM实现定位,实现跨层停车。车辆在行驶时实时定位,并且传感器检测到的信息实时叠加在地图上。在多次测试和验证过程中,配备Magic Intelligent Autopilot系统的车辆实现了精确定位,精度小于10 cm。

基于车辆级传感器V-SLAM,实时定位,多角度和多目标识别以及避障任务是神经视觉在深度学习技术中的积累。在Magic Vision Intelligence成立之初,深度学习技术被用作主题演讲。其深度学习算法参与了许多类型的比赛,如无人算法评估数据集KITTI,CITYSCAPES算法评估数据集,并且是世界上最重要的。

值得一提的是,FPGA解决方案的首席供应商Xilinx中国高级营销经理罗琳表示:“Magic Smart是中国第一个基于FPGA的深度学习技术研发。该公司和大多数人工智能公司仍处于研发或原型测试阶段。“

Magic Vision Intelligence还独立开发基于深度学习的车辆级域控制器。域控制器可实现独立代客泊车,自动停车,并支持L1/L2 +前瞻性辅助。由Magic Vision独立开发的域控制器是一个功率小于15瓦的车辆级产品,并且成本已达到批量生产水平,这一点非常重要。

该功能旨在完全符合ASIL-D的最高安全等级。雷锋网络的新智慧驱动器了解到,目前按照ASIL-D系统开发的AVP系统很少见。

件和外界的各种目标;满足车辆级别的要求,并有一个低成本的计算平台来进行所有的计算;从开发到设计,验证和生产,系统必须按照汽车工程规范实施;大量的测试数据和验证,以及算法升级。

目前,Magic Vision Intelligence已经积累了超过1000万公里的道路测试自动驾驶数据。同时,该生产线在上海成立,自动驾驶硬件的年生产能力达到10万辆。从数据采集和后端处理到算法模型,训练模型和配备硬件的闭环,Magic Vision在三个方面构建了核心技术路线:深度学习算法,汽车嵌入式平台和高质量数据。这已被投入魔术视觉匹配助理系统ADAS的三个高地以及自动驾驶领域的其他公司。

自动驾驶概念的阶段已经过去,现在已经不再是打开L4测试车吸引注意力的时候了。接下来的问题是自动驾驶如何实现大规模着陆?实际的自动驾驶仪现场在哪里?如何真正解决所需的高频?

在自动驾驶商业化的对抗中,各种道路参与者已经描绘了许多细分场景。公众看到的是,在自动驾驶批量生产前夕,一些原始设备制造商已完成L2智能辅助驾驶系统的批量生产,并积极部署L3/L4楼层。在此背后,全栈自动驾驶仪解决方案提供商Magic Smart是OEM背后的核心技术支持。

Magic Vision的每一次公开露面都与“生产”密不可分。自成立以来,MagicVision一直声称以低成本FPGA和深度学习技术为主题。它不依赖于高成本的激光雷达,而是使用基于摄像头的V-SLAM技术来完成定位,以解决成本和批量生产问题。问题。

在与OEM和一级供应商的合作过程中,Magic Vision的创始人兼首席执行官郑正华听取了市场的大规模生产声音,并有自己的解释。

对于仓库和一级供应商来说,他们需要的是一个全栈供应商,即不仅具有前视图或停车功能,而且还必须融合未来的自动驾驶产品,以满足自动化从L1开车到L4。覆盖;并强调安全需要升级。从ADAS到L4,自动驾驶系统的性能需要升级。雍正华认为,最重要的成本水平,L3/L4的批量生产必须添加到所有现有系统中。它便宜50%。

Magic Vision Intelligence将自己定位为自动驾驶仪大脑供应商,提供多传感器融合,提供环境感应,车身定位,路径规划和驾驶决策功能,实现从L1到L4的自动驾驶批量生产。雷锋网络的新智慧驱动器了解到,MagicVision Intelligent提供的解决方案完成了从预警级到L3/L4的全面功能覆盖。对所有级别的自动驾驶使用基于深度学习的技术框架非常重要。

Magic Vision成立三年,走上了矢量制作的道路。用雍正华的话说,我们的产品真的出现在4S店,而不是测试现场。

前视智能辅助驾驶走矢量生产之路

2015年,MagicVision基于深度学习的前瞻性智能辅助驾驶项目正式启动;次年11月,推出首款基于深度学习的国内汽车级智能辅助驾驶原型;在2018年6月,它进行了一年。经过对乘用车主机厂的充分测试,智能辅助驱动一体机实现了乘用车的大规模生产。

众所周知,前视系统包括摄像头和雷达,以实现障碍物警告和某些控制功能,如AEB,ACC等。从障碍物识别的角度来看,L1及以上自动驾驶场景是相似的;欧盟还宣布,从2021年到2022年,所有新车型都必须使用AEB;在商用车层面,2019年速度超过9米的公交车将需要配备AEB。技术的相似性和市场需求已成为Magic Vision首次部署前视智能辅助驾驶前装的方式。

一个很大的基础是目标感知能力,包括车辆行人的感知,适应复杂的目标类型和车辆状况,不同的车道线类型检测等。对于L2及以上的自动驾驶,除了实现目标检测外,还必须也有能力感知自由区域。这是L2及以上的必备功能,它将提供有关避障和传感器融合的更多有用信息。

以上是尝试将人工智能应用于Magic Smart前视智能辅助驾驶系统的车辆感知级别,类似于Mobileye。第一阶段是纯软件问题,第二阶段已升级,并已实现批量生产。

Magic 件的库,并进行了广泛的测试和验证。 MIT300-AEB产品还通过了最新的2019年4月中国交通部JT/T1242-2019自动紧急制动系统性能测试。

雷锋网络的新智慧驱动器了解到,Magic Smart前视智能辅助驱动一体机已完成商用车,乘用车和L1/L2级大规模前期量产,并与众多中国一线乘客汽车和商用车主机工厂大量生产Magic MIT系列可视ADAS系统。

2018年,Magic Vision为比亚迪之歌提供了大量预装量产产品,帮助比亚迪的主要车型实现了辅助驱动系统(如LDW);以及北汽新能源,一汽和众泰等18家主要发动机工厂。与供应商开展大规模生产及相关产品研发合作。根据MagicVision的计划,到2019年底,它将扩大到30个OEM和供应商的大规模生产和合作项目,17个正式指定,拥有超过150,000个不同型号。

近年来,国内ADAS解决方案几乎被博世,中国和德尔福等国外传统零部件供应商垄断。然而,国外零部件供应商的成熟驾驶辅助系统产品在国内市场上往往是“不可接受的”。业界一致认为,ADAS系统需要深度本地化并适应发展,以便在感知决策执行过程中更接近中国的道路状况。这已成为许多国内汽车零部件在道路上弯曲的机会。据齐正华介绍,与Mobileye相比,Magic Smart产品的成本相对较低,自动驾驶产品的价格在千元级别。

制造版自动代客泊车

对于高级自动驾驶,AVP(自动代客泊车)被定义为L4级自动驾驶应用中最早,最快的量产车型;港口式封闭式公园也是商用车L4批量生产的主要应用。

早在去年,Magic 件,实现半自动,全自动和一键式远程停车。齐正华提到,基于超声波雷达的自动停车成功率相对较低,因为许多停车位无法处理。通过加载视觉和超声波雷达的集成,Magic Vision可以实现自动代客泊车,可以完成从驾驶员切换系统到停车场和远程召回的整个低速无人驾驶,停车成功率为70。 %增加到95%。

Magic Vision Smart是一套可以批量生产的自动代客泊车系统。在传感器级别,有4个环绕相机,12个超声波雷达和5毫米波雷达。整个系统使用批量生产的传感器。传感器的配置基本上是当今高端汽车的标准配置。

无需现场改造设施,Magic Smart Auto代客泊车技术基于V-SLAM实现定位,实现跨层停车。车辆在行驶时实时定位,并且传感器检测到的信息实时叠加在地图上。在多次测试和验证过程中,配备Magic Intelligent Autopilot系统的车辆实现了精确定位,精度小于10 cm。

基于车辆级传感器V-SLAM,实时定位,多角度和多目标识别以及避障任务是神经视觉在深度学习技术中的积累。在Magic Vision Intelligence成立之初,深度学习技术被用作主题演讲。其深度学习算法参与了许多类型的比赛,如无人算法评估数据集KITTI,CITYSCAPES算法评估数据集,并且是世界上最重要的。

值得一提的是,FPGA解决方案的首席供应商Xilinx中国高级营销经理罗琳表示:“Magic Smart是中国第一个基于FPGA的深度学习技术研发。该公司和大多数人工智能公司仍处于研发或原型测试阶段。“

Magic Vision Intelligence还独立开发基于深度学习的车辆级域控制器。域控制器可实现独立代客泊车,自动停车,并支持L1/L2 +前瞻性辅助。由Magic Vision独立开发的域控制器是一个功率小于15瓦的车辆级产品,并且成本已达到批量生产水平,这一点非常重要。

该功能旨在完全符合ASIL-D的最高安全等级。雷锋网络的新智慧驱动器了解到,目前按照ASIL-D系统开发的AVP系统很少见。

件和外界的各种目标;满足车辆级别的要求,并有一个低成本的计算平台来进行所有的计算;从开发到设计,验证和生产,系统必须按照汽车工程规范实施;大量的测试数据和验证,以及算法升级。

目前,Magic Vision Intelligence已经积累了超过1000万公里的道路测试自动驾驶数据。同时,该生产线在上海成立,自动驾驶硬件的年生产能力达到10万辆。从数据采集和后端处理到算法模型,训练模型和配备硬件的闭环,Magic Vision在三个方面构建了核心技术路线:深度学习算法,汽车嵌入式平台和高质量数据。这已被投入魔术视觉匹配助理系统ADAS的三个高地以及自动驾驶领域的其他公司。