佐思数据平台每日更新 10+ 汽车新四化的动态和 PDF 资料,以下为近期内容简介。

 

一、近期企业和行业信息

 

1、Apollo 再签一城 ,为南京智能交通新基建开路。    

 

百度 Apollo 目前已形成自动驾驶、车路协同、智能车联三大开放平台。4 月,百度首次公开 Apollo 智能交通解决方案,对外正式发布“ACE 交通引擎”,这是国内外第一个车路行融合的全栈式智能交通解决方案。基于百度的车、路、云、图等底层能力积累,“ACE 交通引擎”以“自动驾驶+车路协同”,赋能城市建设智能信控、智能停车、交通治理、智能公交、智能货运、智能车联、智能出租、自主泊车以及低速园区等关键应用场景。

 

 

目前,百度“ACE 交通引擎”综合解决方案已在北京、长沙、重庆、保定、沧州、合肥、银川、南京等 10 余个城市落地中。

 

2、理工睿行毫米波雷达助力河北“新基建•智能网联”项目。 

 

3、炬佑智能与艾芯智能达成合作,开发 3D ToF 传感芯片和整体解决方案。       

 

4、纬湃科技宣布在天津建立全新研发中心。       

 

5、2019 年均胜电子汽车电子业务实现营收约 75 亿元,逆势增长 18.8%。

 

6、PSA 集团今年一季度实现营收 152 亿欧元。       

 

7、北汽 MH5000T-BOX 搭载着华为新一代 5G 芯片。

 

8、怿星科技携手芬兰 Rightware 公司为 ARCFOX 品牌打造 HMI。

 

9、高新兴与文远知行达成战略合作,推动未来智慧交通建设。

 

10、威马汽车·即客行与充电桩企业南方和顺达成战略合作。

 

11、晶众地图推出“基于高精度地图的 BRT 运营管理平台”。

 

12、均胜电子 V2X 高速车载 OBU 渐趋成熟。

 

13、四维智联(AUTOAI)获博世战略投资。

 

14、行易道为亚洲整车品牌供应 77GHz 毫米波雷达系统。

 

15、搭载骁龙 820A 平台,奥迪车型首次引入 Android 9.0 系统。

 

16、Qorvo 收购高性能单芯片微波集成电路供应商 Custom MMIC。

 

17、岸达科技发布新一代低功耗、低成本 77GHz CMOS 雷达 SoC 芯片。

 

18、OmniVision 推出 Nyxel®2 技术,扩展近红外 CMOS 图像感测的领先优势。

 

19、哈曼助力北汽新能源 ARCFOX 智能座舱。

 

20、中国汽研与德国 VI-grade 达成战略合作。      

 

二、、PDF 资料介绍

 

1、自动驾驶调查

 

Self-Driving Cars: A Survey,共 34 页,于 2019 年 10 月发表,分 3 部分。第一部分是典型自动驾驶系统简介。第二部分为感知系统简介,包括定位(激光雷达定位,激光雷达与视觉混合定位,纯视觉定位),非结构化环境的离线与在线制图(规则空间度量地图,多种空间度量地图),道路制图(度量与矢量制图),移动目标追踪(传统模型,双目,栅格地图,深度学习,传感器融合),交通信号识别(交通灯识别,交通信号识别,交通标识识别)。路由规划(目标导向,分割,分层的,跳跃,合成),路径规划(图形搜索与插值曲线),决策规划(FSM,语义层本体,马尔科夫决策),动作规划,避障和线控,适合自动驾驶算法入门者和需要全面掌握自动驾驶软件系统的研究人员。

 

2、自动驾驶数据集中深度多模目标识别与语义分割技术

 

全文 28 页,由 Bosch 与德国 Ulm、 Karlsruhe 大学联合完成,2019 年 11 月发表,对激光雷达和激光雷达与摄像头融合的深度 Depth 数据和语义分割数据集做了详尽描述,对研究激光雷达和双目感知识别与探测做了深入分析,最后的附录记载了全球几十个主要的自动驾驶 3D 数据集或语义分割数据集,对自动驾驶数据集的验证、采集和使用者有巨大价值。

 

3、Mobileye 投资者大会

 

全文 72 页,2019 年 11 月 Mobileye 在以色列举行的投资人推介会上的 PPT,对 2019 年 Mobileye 近况做了详细描述,对 REM 技术和 RSS 安全驾驶策略做了详细介绍,REM 方面包括 REM 流程,中国与国内 REM 数据采集进度,REM 应用近况。RSS 安全驾驶策略包括 SDS 产品,英特尔 Maas。

 

4、Waymo 开放数据集

 

Waymo 在 2019 年底公开了其部分采集数据集,Waymo 的公开数据集是目前覆盖范围最大的,有 76 平方公里,也是目前信息量最丰富的数据集,有 1150 个场景,1000 个训练场景,150 个测试场景,每个场景持续 20 秒,总长 6.4 小时。用 5 个激光雷达,激光雷达分两大类,一个激光雷达为顶鸟瞰 64 线激光雷达,VFOV 为 -17.6°到+2.4°,距离为 75 米,2 次回波。其余 4 个激光雷达为前后左右四个,VFOV 为 -90°到+30°,距离为 20 米,2 次回波。5 个摄像头采集,平均每帧有点(Avg Points/Frame)177K,3D Boxes 有 1200 万个,2D Boxes 有 990 万个。

 

5、单光子激光雷达详解

 

瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)先进量子架构实验室(AQUA)一直从事单光子激光雷达的研究,2019 年 6 月,AQUA 推出了他们的最新研究成果,采用 0.18 微米 CMOS 工艺的单光子雪崩二极管成像阵列 SPAD,像素数达到 512*512,是目前 CMOS 工艺 SPAD 中像素数最多的,采用 0.18 微米 CMOS 工艺意味着它的成本很低,低于 50 美元甚至 20 美元。AQUA 对比了直接型 ToF 激光雷达与间接型 ToF 激光雷达,对比了扫描型和 Flash 型激光雷达。对比了 PIN-PD、APD、SiPM 和 SPAD 四种接收激光二极管技术。得出 SPAD 是最优秀的激光雷达技术的结论。最后指出了 SPAD 的各种应用,包括视线之外的透视(即多次反射的雨雾透视)、3D 激光雷达的 CNN 分类,实时移动目标追踪。

 

6、驾驶员行为监控

 

欧姆龙是全球知名的商用面部识别传感器厂家,拥有超过 100 万人的面容信息属性推测技术,可以推测年龄与情感状态。欧姆龙为汽车领域开发了驾驶者行为监测技术,目前驾驶者行为监测技术大多是以单帧或多帧非连续图像来推测驾驶员状态,包括眨眼次数,视线方向,头部方向等,这种技术准确度比较低,容易受到驾驶者无意识动作的干扰。欧姆龙首先用传统算法识别面部,再结合 CNN 与 LSTM 深度学习方法,将驾驶者连续图像作为判断驾驶者状态的依据,比单帧或非连续多帧图像的准确度要高很多,准确度达 95%以上。

 

7、成像级毫米波雷达在无人驾驶中的应用

 

毫米波雷达是目前应用最成熟,成本最低,唯一不受天气和光线干扰的传感器,实际毫米波雷达和激光雷达原理近似,既然激光雷达能够成像,毫米波雷达也能够,并且也是 3D 成像,再结合毫米波雷达可以测算速度和方位角的优势,成像级毫米波雷达有广阔的想象空间,伊利诺伊州大学用亚 6Ghz 的毫米波雷达做了相关研究,由于功率有限,角分辨率有限,毫米波雷达只能生成很模糊的图像,一般称之为热力图,几乎没办法应用。不过借助最新的 GAN 对抗生成性网络,可以将模糊图像清晰化。GAN 通俗的说就是以假乱真。最后测试,对于车辆这样比较大的形体,准确度极高。

 

8、SiPM 长距离激光雷达

 

2018 年 5 月安森美收购了爱尔兰的 SensL 公司。SensL 总部位于爱尔兰,专业为汽车、医疗、工业和消费类市场提供硅光电倍增管(SiPM)、单光子雪崩二极管(SPAD)和 LiDAR 传感产品。SiPM 是该公司强项,滨松叫 MPPC。它发明于二十世纪九十年代末,广泛应用于高能物理及核医学(PET)等领域。SiPM 的最基础的单元是由盖革模式下的 APD 和串联的淬灭电阻构成,这两者合并构成了一个像素(Pixel)。硅光电倍增管就是有大量的这种像素在二维方向上排列组成的。与传统单光子激光雷达或 Flash 激光雷达比,即使低反射率目标,SiPM 的有效距离也比较长,超过 200 米以上。

 

9、驾驶者头部姿态测试基准

 

驾驶者状态监测中,头部姿态非常重要,奔驰与德国 TU Delft 大学联合打造了一个类似 KITTI 的测试数据集,也就是 Daimler TU Delft Driver Head Pose Benchmark,即 DD Pose。奔驰使用一个 2048*2048 像素的双目相机,是所有头部姿态数据集里像素最高的,共计有 330K 帧图像。标注是 6DOF,也是比较高的。

 

10、OIE 目标重要性预测

 

如果道路使用者对车辆驾驶员的控制决策有影响,则将其视为重要对象。道路使用者的重要性取决于其视觉动态,例如驾驶场景中的外观,运动和位置,以及路径目标。文章提出了一个新的框架,结合了视觉模型和目标表示来进行 OIE。为了评估该框架,作者在现实世界的交通路口收集道路驾驶数据集,并对重要物体进行人工标记的注释。实验结果表明,该文的目标导向方法优于基线,左转和右转方案有更多改进。此外,该文探索了使用对象重要性来驱动控制预测的可能性,并证明了可以利用对象重要性的信息来改进二元制动预测。

 

三、如何阅读上述动态和 PDF 资料

 

 

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