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Momenta正式走向商業化:詳解自動駕駛量產方案

2019-03-27
關鍵詞: 自動駕駛 Momenta

  3月25日,自動駕駛技術公司Momenta在蘇州舉行發布會,并為其位于蘇州相城區高鐵新城的總部大樓舉行了揭幕儀式。

  活動現場,蘇州市相城區委書記顧海東、相城區委副書記、區長張永清、蘇州市工信局副局長黃雪勛、蘇州市公安交警支隊支隊長高昶、蘇州市交通運輸局副局長馬文欣、相城區委常委、高鐵新城黨工委書記蘇學慶、相城區副區長朱小海出席,相城區副區長朱小海為會議致辭。

  相城區副區長朱小海表示:相城正加快打造全國領先的智能駕駛產業高地。在相城區與Momenta緊密合作不到一年的時間里,Momenta的研發工作已經取得了顯著的進展,并快速成長為行業獨角獸。

  為了秀一把肌肉,Momenta CEO曹旭東也對外詳細介紹了公司實現可規模化落地的自動駕駛技術與商業路線,并展示了可量產的自動駕駛解決方案。

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  Momenta自動駕駛方案量產規劃

  據悉,自去年4月與蘇州相城高鐵新城達成戰略合作后,Momenta總部即正式落地蘇州。至于選擇蘇州的原因,公司官方表示這座城市為其在路測、產品開發、人才招聘等方面提供了全面的支持與幫助,進而加速推動自動駕駛落地與產品化。

  目前,Momenta已在蘇州逐步建立起工程中心、產品中心和商務中心,全面推動自動駕駛技術量產化。北京將作為Momenta的研發中心,支持公司基礎算法的研發。

  未來,Momenta計劃在蘇州通過與OEM/Tier 1、運營方、停車場等合作的方式,打通城市道路、高速環路、停車場環境的自動駕駛運營,并逐步推廣到各地,合作伙伴覆蓋美國、歐洲、日本和中國本土。 因此,在過去一年時間里,該公司已在蘇州搭建起大數據、大計算、大測試三大基礎平臺,并在當地部署了規模化的車隊。

  其中,大數據平臺即通過眾包合作獲取不同地域、天氣、駕駛行為等自動駕駛相關數據;大計算平臺主要利用GPU集群配合深度學習訓練系統,訓練算法,進行深度學習模型的迭代;模型平臺則通過模型提速壓縮,將算法方案裝載到嵌入式平臺,目標定位于推動前裝量產。

  Momenta合伙人孫環對車云菌表示,當下來看,OEM對硬件系統的可靠性有極高的要求,這就需要計算平臺達到車規,具備很高的功能安全等級。

  顯而易見,Momenta正將深度學習技術與可量產的傳感器、計算元件進行結合,打算通過推動感知、地圖等核心技術的產品化和工程化,加速模塊技術與解決方案的前裝量產。現階段,公司重點推出的業務包括:后裝安全輔助駕駛產品、自主泊車、高速公路與城市環路自動駕駛解決方案以及無人出租自動駕駛方案。

  也就是說,Momenta基于深度學習的環境感知、高精度地圖和駕駛決策算法,試圖將技術產品化,形成了多個不同級別的自動駕駛解決方案。這在曹旭東眼中,正是自動駕駛能夠實現前裝量產落地的關鍵,他也將公司的研發路線進而闡釋為:“數據驅動的自動駕駛算法。”

  以Momenta在發布會上展示的結構化道路解決方案Mpilot為例,該方案采用了符合車規級、可量產的感知方案,其利用攝像頭、毫米波雷達、高精度地圖與定位技術融合的方式,能夠實現高速公路上下匝道、主動變道、應對緊急加塞等復雜場景的自動駕駛,并在雨天、黃昏繁忙時段、夜晚等極端環境下依然保持良好的性能。

  在高精度地圖方面,為了適應市場需要,Momenta為不同自動駕駛級別開發了低成本的解決方案:基于量產方案的傳感器,以視覺為主的建圖/自定位路線,主要應用低成本建圖(后裝眾包建圖設備)和定位硬件設備(單目相機、車規級IMU、GNSS 芯片等)。這種技術路線通過不同視角不同時間的多個攝像頭進行視覺幾何位置建圖,成本控制在百元左右。

  與激光雷達相比,較低的成本可以更好地實現眾包以進行大規模量產普及,進而及時回傳大量數據以完成地圖更新。要知道,現階段傳統導航地圖的更新周期較長。而Momenta雖然此前順利拿到了導航電子地圖制作資質,卻也明確表示不會動圖商的蛋糕:該公司高精度地圖產品特點在于深度學習和快速大規模的更新能力。

  當然,為了保證系統的魯棒性,視覺方案對壓縮能力提出了更高的要求。孫環也坦言,一旦傳感器成本降低,后續的解決方案也不排除融合MEMS等固態激光雷達的可能。車云菌觀察到,Momenta此次展出的Robo-taxi自動駕駛樣車上裝載了Velodyne的激光雷達產品,同時Velodyne與Innovusion的相關人員也出現在此次活動現場。


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