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Momenta发布自主泊车方案,大幅降低硬件成本

自动驾驶
亿欧
张男
2019-07-14 · 16:20
[ 亿欧导读 ] Momenta为整套方案配备了4路环视鱼眼相机、1个前视相机、12个超声波雷达、消费级IMU和GPS,公司称该硬件方案为千元级。
Momenta,自动驾驶,Momenta,自主泊车,自动驾驶 图片来自“亿欧网”

文丨张男

编辑丨奚亭

在L4级自动驾驶实现还比较遥远的当下,自主泊车似乎成为各家企业想要率先完成的第一个诺言。

继百度在今年7月的AI开发者大会上着重介绍Valet Parking自主泊车解决方案的最新进展后,7月11日,自动驾驶公司Momenta也公布自主泊车方案Mpilot Parking。

Momenta官方介绍,该方案目标服务于前装乘用车,在保证系统安全的前提下,解放驾驶员每天30分钟、每年150个小时(相当于18个工作日)的取泊车时间,适用于住宅、办公楼、商超、酒店、共享出行等多种场景。

从Momenta公布的自主泊车视频来看,只需在手机上点击“自主泊车”按钮、选择停车位,系统就能自动规划行车路线。

自动规划行车路线

在前方出现人、车等障碍物时,该自动驾驶车可以准确识别,同时执行等待或者避让操作。

自动驾驶车辆泊出

在车辆泊入成功后,通过手机上的一键远程召唤按钮,该车辆可定位乘客位置,从车位自动泊出接送乘客。Momenta表示,该方案能够在停车场复杂的车流人流环境下,感知周围动态环境,实时规划绕行轨迹,避免因自动驾驶车辆无法处理会车、逆行、占道等情况而引起交通拥堵,从而实现单车智能,包括跨层泊车、智能绕行、避让车辆行人、在线寻位、智能召唤等多项功能。

这得益于车辆配备的高精地图和多种传感器。作为国内第16家获得导航电子地图制作甲级资质的企业,Momenta的建图能力有目共睹。就自主泊车方案而言,Momenta使用四路环视鱼眼相机、消费级IMU及轮速等传感器,以视觉方案为主通过深度学习算法提取视觉语义特征,使用SLAM技术自动生成基于语义的高精度地图。

Momenta官方表示,该系统可进行云端和车端自动建图,精度达10cm级别,其地图采集、建图、定位系统基于同一平台打造,通过众包形式验证地图准确性并实现快速规模化建图和更新。

在预先建好停车场高精地图,获取所有车位信息基础上,Momenta为整套方案配备了一系列可量产传感器,包括4路环视鱼眼相机、1个前视相机、12个超声波雷达、消费级IMU和GPS,公司称该硬件方案为千元级。

Mpilot Parking搭载的传感器

无论对消费者还是车厂而言,千元级硬件方案都是一大利好。事实上,Momenta曾在今年3月公布公司近一年的规划Mpilot:2019年Q1推出针对高速路场景的自动驾驶方案(Mpilot Highway)、Q2发布自主泊车解决方案(Mpilot Parking)、2020年Q1推出针对城区场景的自动驾驶解决方案(Mpilot Urban)。当时,CEO曹旭东就表示一切方案均以可量产传感器为基础。

Momenta自动驾驶解决方案路线图

Momenta重申Mpilot整套方案基于同一标准硬件计算平台打造而成,包括10个相机、12个超声波雷达、5个毫米波雷达,以及其他传感器。以一套硬件计算平台来应对高速公路、地下停车场等多种场景,好处自然是降低成本。

这也符合Momenta打造Mpilot的初心:针对用户最高频的用车场景(高速路、停车场、城市路),试图最大化连续自动驾驶时长,打造停车场取车——上高速环路——城市道路——停车场泊车的自动驾驶闭环。

Mpilot Parking正是该闭环中的首尾环。在实现高速环路和自主泊车之后,Momenta明年年初要公布的城市道路解决方案似乎更令人期待。

编辑:奚亭

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本文来源亿欧,经亿欧授权发布,版权归原作者所有。转载或内容合作请点击转载说明,违规转载法律必究。

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