第31期智能网联交通周报

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声明:本文内容及图片均来源于网络国内动态●国办:统一智能网联汽车自动驾驶功能测试标准●美团申请无人配送商标,抢占最后一公里●禾塞科技与Velodyne达成专利交叉许可●宇通与华为签约合作,“硬核智慧”共创美好出行●中国首款商用级自动驾驶巴士正式落地厦门7月2日,国务院办公厅发布《关于进一步优化营商环境更好服务市场主体的实施意见》(下简称“意见”)。意见提出,统一智能网联汽车自动驾驶功能测试标准,推动实现封闭场地测试结果全国通用互认,督促封闭场地向社会公开测试服务项目及收费标准,简化测试通知书申领及异地换发手续,对测试通知书到期但车辆状态未改变的无需重复测试、直接延长期限。降低导航电子地图制作测绘资质申请条件,压减资质延续和信息变更的办理时间。此外意见还指出,在条件成熟的特定路段及有需求的机场、港口、园区等区域探索开展智能网联汽车示范应用。7月2日,美团关联公司——北京三快科技有限公司于年2月申请的“美团无人配送”商标更新状态,目前状态为“初审公告”。美团抢占最后一公里的决心从来就没减弱。其实,早在年美团就开始研发无人配送相关技术,在年更是成立了无人配送部。自年3月至今,美团无人配送已经在中国多处完成了包括B端、C端,以及从B端到C端的完整闭环运营。无人配送服务首先在北京、上海等多地落地测试运营。7月23日,国内激光雷达生产企业禾赛科技与美国威力登激光雷达公司(Velodyne)达成长期全球专利交叉许可协议。官方表示,该协议不仅涵盖众多旋转式激光雷达产品,而且还涵盖双方公司已有的与未来的全部专利。此外,禾赛科技与Velodyne激光雷达公司还将撤销双方在美国、德国以及中国地区的所有专利诉讼案件,双方将共同致力于为3D传感应用市场提供多样化的产品。至此,两家公司的专利纠纷得到和解。7月23日,宇通集团与华为签约合作,双方将在云计算、大数据、车联网、自动驾驶、新能源、智能交通、智慧园区、企业管理、智能工厂和国际化业务拓展等领域展开深入合作,共谋发展。宇通客车相关负责人表示,宇通与华为合作将助力双方在更广阔的舞台上实现更大作为。伴随着宇通与华为双方优势的发挥与融合,将释放“+大于2”的叠加效应,推动发展变革,重塑新生态。7月23日,厦门路桥体育产业集团与金龙客车签署了合作协议,金龙客车旗下中国首款商用级自动驾驶巴士“阿波龙”正式落地环东海域浪漫线,8月日起,游客们便可以在环东海域滨海浪漫线一边零距离体验这款L4级别高度自动化无人驾驶汽车的前沿科技,一边沿途欣赏海景。此款“阿波龙”客车是百度和厦门金龙合作生产的自动驾驶巴士,外形小巧可爱,能量却不可小瞧:除了可以自主完成泊车、跟车、避障、转弯、调头等一系列驾驶能力,还可在行驶过程中收集数据上报自行完成算法优化、进行程序更新,同时具有丰富的人车交互系统体验,如语言对话、人脸识别、音乐播放、手机app应用及个性化定制等内容。国际动态●DAF卡车推出升级版AEBS系统●初创企业Aurora将测试范围扩展至得州●特斯拉将发布Autopilot城市街道自动变道功能●美国算法助自动驾驶车辆减少刹车●Plus.ai合作TRC测试自动驾驶卡车●Sibros在A轮融资中筹集万美元●加州理工学院开发多机器人运动协调方法●博世筹建智能驾驶与控制事业部●FCA与Waymo深化自动驾驶合作关系●谷歌填补激光雷达点云语义分割域差距●特斯拉Autopilot或将升级到4D●Beep与LocalMotors建立战略合作●Swoop在种子轮融资中筹集万美元●Xilinx与Ouster合作打造可扩展数字多光束闪光激光雷达●CYVision融资万美元生产3DHUD系统7月20日,欧洲著名商用车制造商DAF卡车公司(DAFTrucks)为LF、CF和XF全系列车型推出了升级版AEBS(自动紧急制动)系统:AEBS-3。该款第三代先进紧急制动系统可以完全实现自动紧急制动,以帮助避免与静止的车辆以及时速达80km/h的移动车辆相撞,而且该款安全系统结合了自适应巡航控制系统(ACC)和前向碰撞警告(FCW)系统,一起提供。在下一代AEBS系统中,DAF卡车采用了配备6个天线(之前是7个)的高精度双雷达,用于近距离和远距离探测。而且该系统配备了业内最好的远程传感器,探测距离最长可达米(之前是米),因而能够更早地识别潜在的危险情况。该系统具备无与伦比的20度(之前是50度)近距离视角,即使在雾天和低光照等恶劣天气条件以及低能见度的情况下,也能够更早地进入探测状态。7月2日,自动驾驶初创企业Aurora将其测试业务扩展到了得克萨斯州,得州也成为加利福尼亚州和宾夕法尼亚州之后,该公司第三个可以开展公共道路测试的州。Aurora在一篇博文中表示,其选择得州作为测试场地,原因是该州有着大量的公共道路,而且该州的监管政策对于自动驾驶测试也更加友好。该公司表示,计划先在得州达拉斯-沃斯堡地区部署少量小型无人驾驶货车进行测试,随后再增加自动驾驶半挂卡车。当前,在利润缩水以及销量不确定的情况下,许多企业开始削减自动驾驶投资规模。此外,无人驾驶技术要得到广泛应用还需要数年时间,这一点变得越来越清晰。例如Alphabet旗下的Waymo不久前就表示,在可预见的未来,该公司自动驾驶车辆依然需要人类驾驶员的辅助。去年,通用汽车旗下的Cruise推迟了其提供自动驾驶打车服务的计划。7月2日,特斯拉首席执行官埃隆。马斯克(ElonMusk)表示,数月之后,特斯拉将发布Autopilot城市街道自动变道(AutomaticLaneChangeonCityStreets)功能。这一自动驾驶功能将使特斯拉的全自动驾驶套件(FSD)得以完成,该套件原计划于年底完成。 特斯拉网站将该功能称作“Autosteeroncitystreets”(城市街道自动驾驶)。该功能将为特斯拉的自动驾驶能力带来革命性的变化,车主可以让车辆在复杂的城市环境中自动驾驶。7月2日,在美国克莱姆森大学(ClemsonUniversity)团队的帮助下,自动驾驶汽车技术又向前迈进了一步。最近,该团队刚刚结束对自动驾驶汽车节能效果的研究,该研究项目为期三年。机械工程系教授ArdalanVahidi表示,其与团队创建了一种算法,可以帮助无线连接的自动驾驶汽车预测其他车辆的行为,以减少刹车操作,而车辆刹车越少,浪费的能量也越少,车辆就越节能。最后,研究小组发现,根据驾驶场景的不同,该算法可以节省8%至23%的能源。7月2日,总部位于硅谷的自动驾驶卡车技术初创公司Plus.ai宣布与美国交通运输研究中心(TRC)达成协议,将在涉及多辆车的真实世界场景中测试Plus.ai的自动驾驶系统。Plus.ai公司还曾于年9月6日与中国最大的卡车制造商一汽解放成立合资公司,为世界上人口最多的国家研发大型自动驾驶平台。新合资公司将建立在两家公司为期两年的合作关系的基础上,还将推出首款产品——一汽J7L2自动驾驶卡车,并计划在未来三至五年内将L4自动驾驶重型卡车推向市场。7月22日,深度网联汽车平台公司Sibros宣布,其已经完成了万美元的A轮融资,总融资额超过了万美元。该轮融资由NexusVenturePartners领投,MonetaVentures和TwinVentures参投。Sibros将利用该笔资金增加其在硅谷和其他地区的产品供应、提升客户参与度和扩充核心团队。Sibros平台可以连接和管理所有车辆软件目录和配置,以精心安排车辆固件更新,以及从每个传感器和组件收集深度数据,以进行高级分析。此类深度“车到云”的方法能够让汽车制造商在所有用例中只需要使用一个系统,此类用例包括交付新型联网应用程序和服务、解决软件/固件缺陷和关键更新问题等,都完全可以通过无线(OTA)技术大规模进行。7月22日,来自加州理工学院(CaliforniaInstiTUTeofTechnology)的工程师设计了新的数据驱动方法,控制多个机器人在杂乱、没有地图的空间中移动,以确保机器人不会相撞。多机器人运动协调是一个基本的机器人技术问题,其应用范围广泛,包括城市搜索和救援、自动驾驶车队控制,以及混乱环境中的编队飞行。两个关键的挑战使得多机器人协调变得困难:首先,机器人在新环境中移动,必须在没有完整的未来路径数据的情况下,对其轨迹做出瞬间决定。其次,环境中大量机器人的存在使交互变得越来越复杂,也更容易发生碰撞。为了克服这些挑战,航空航天教授Soon-JoChung、计算和数学科学教授YisongYue、加州理工学院研究生BenjaminRivière、博士后学者WolfgangH?nig,以及研究生GuanyaShi,开发了多机器人运动规划算法,即“全局到局部安全自动合成”(Global-to-LocalSafeAutonomySynthesis,简称GLAS)。GLAS模仿拥有完整局部信息的规划员和神经集群(Neural-Swarm)。Neural-Swarm是一种集群追踪控制器,能够学习近距离飞行中复杂的空气动力学交互作用。7月22日,博世宣布称正在筹备建立智能驾驶与控制事业部,为此博世专门从驾驶员辅助、自动驾驶、汽车多媒体、动力总成和车身电子系统等事业部集合了一批软件、电子和电气工程师,最终这个事业部将在今年形成约人规模。博世计划从年起,基于该事业部统一为现有客户和新客户提供电子系统和必备软件。在博世看来,电子产品精密化和软件多样化的快速发展大幅增加了汽车工程的复杂性。“现如今,一辆汽车拥有约亿行软件代码。”博世集团董事会成员、汽车与智能交通技术业务部门主席StefanHartung博士表示。而在十年前,一辆汽车仅包含约万行软件代码。未来随着汽车智能化、网联化的快速发展,汽车所包含的软件代码数量还将继续大幅增加,其中自动驾驶汽车的软件代码量有望达到3亿至5亿行。且这些软件将在车辆的功能和感知方面发挥决定性作用,使汽车变得更加智能,并为驾驶员带来切实的帮助。7月22日,自动驾驶技术公司Waymo与汽车制造商菲亚特克莱斯勒(FCA)宣布将双方在自动驾驶汽车领域的合作扩大到商用车领域。双方表示,Waymo将作为首选合作伙伴与FCA签署独家合作协议,共同研发和测试class-3轻型商用车辆,以为商业配送客户运输货物。此外,WaymoVia自动驾驶配送服务也将采用双方共同研发的车辆。两家公司在声明中表示,最初的目标是将WaymoDriver集成到RamProMaster货车中。这一合作关系将允许FCA和Waymo利用各自的优势和能力来决定如何有效地利用自动化来满足商业配送客户的特定需求。目前,货物配送服务的市场需求迅速增长。7月22日,在开发自动驾驶汽车的激烈竞争中,激光雷达已成为最关键的硬件组件之一。激光雷达系统生成精确的点云数据,作为周围环境的3D地图,以提高自动驾驶汽车的感知能力和安全性。然而,对于AI研究人员而言,激光雷达点云语义分割仍然是一大挑战。标注3D点云的缺乏阻碍了语义分割任务中深度神经网络性能的进一步提高。尽管一些自动驾驶公司发布了一些数据集,但激光雷达传感器的配置不同和其他域的差异导致了这一问题:在一个数据集上训练的深度网络在其他数据集上表现不佳。据外媒报道,为了弥补激光雷达传感器中3D点云采样差异造成的域差距,谷歌研究团队提出了一种新的“补全和标注”域适应方法,即激光雷达点云语义分割域适应方法(ADomainAdaptationApproachtoSemanticSegmentationofLiDARPointClouds)。7月23日,特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(ElonMusk)表示,该公司的Autopilot系统正升级到4D,将提高半自动驾驶性能。马斯克称,目前Autopilot仍以“大约2.5D”运行,即使用带有2D标注的图像创建场景。这一进展源自马斯克推特粉丝提出的一个问题。这名车主在使用特斯拉的召唤(Summon)功能时遇到了问题。召唤功能允许车主通过智能手机召唤车辆,车主按住特斯拉应用程序中的COMETOME按钮,车辆将使用GPS导航自动行驶到手机的位置。召唤功能是特斯拉全自动驾驶套件(FSD)的一部分。但是,Autopilot的维度升级意义重大,也许是对Autopilot的彻底重写,将扩展特斯拉FSD功能。7月23日,Beep宣布与LMIndustries旗下的LocalMotors成为战略合作伙伴,并达成了一项经销商协议。该合作协议旨在显著增加公共道路和私人道路上自动驾驶接驳车的数量,让Beep和LocalMotors能够为更多客户提供自动驾驶解决方案,并通过持续测试、安全部署自动驾驶汽车,提升乘客体验。Beep是一家总部位于美国佛罗里达州的自动驾驶出行即服务(MaaS)提供商,而LocalMotors是全球首家也是唯一一家数字化汽车制造商。7月24日,总部位于美国洛杉矶的初创公司Swoop宣布,在由SigniaVenturePartners、SouthParkCommons和几位天使投资人领投的种子轮融资中,成功筹集了万美元,用于给上述移动出行服务提供商构建技术解决方案。通过Swoop的SaaS(软件即服务)工具,服务提供商可以毫不费力地预订、调度、跟踪和管理所有名下车辆。开始使用Swoop技术的运营商们已经在业务中看到了巨大变化。洛杉矶一位经验丰富的运营商Jabula运营着一家拥有5辆车的小店。他表示:“该技术可以将客户沟通、车辆跟踪过程实现自动化,并最终成为支付和记账中心。”7月24日,Xilinx宣布与Ouster合作开发数字激光雷达。Xilinx称将助力Ouster打造可扩展数字多光束闪光激光雷达。近期,Ouster推出了三款28线数字广视图激光雷达传感器,均由Xilinx的设备提供支持。Ouster表示,这些高分辨率传感器采用整合设计,与其他解决方案相比,价格大幅降低。其数字激光雷达将成千上万的光学机械组件整合到一个单独的专利ASIC(专用集成电路)中。Ouster的可伸缩数字多光束闪光激光雷达包含OS0-28传感器,每秒产生万个数据点,具有90度的垂直视场。据称,数据输出量对客户而言也非常有价值,因为数据输出量与摄像头图像输出量相似,而每个“像素”都包含深度、信号和环境数据。这一设计旨在为客户提供3D和2D方法的优势,而无需任何传感器融合或预处理。7月24日,计算全息技术公司CYVision宣布已筹集万美元,用于将其3D增强现实(AR)技术推向车载抬头显示器(HUD)市场。此次融资由RevoCapital领投,参投者包括英特尔资本、KocHolding和VestelVentures。CYVision的解决方案是将挡风玻璃变成始终可用、始终可见的重要信息显示装置,将电动汽车、自动驾驶汽车和新型传统汽车区分开来。该公司提供的全彩色3D全息显示器可在明亮的阳光下、黑暗的暴风雨天气条件下运行,并具有从座舱至远方的可变虚拟距离。﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌预览时标签不可点



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