釐米級定位!不依賴GPS信號!阿里達摩院、之江實驗室又新出了哪些「黑科技」?

2021-01-21 餘杭發布


疫情期間，我們見到了無人駕駛車輛

運送醫療物資、配送快遞等

人工智慧、大數據在交通領域的應用

越來越廣泛

下面和小餘兒一起看看

餘杭又有哪些黑科技誕生吧！

近日

阿里達摩院自研高精定位系統

完成了最新一次迭代

基於多傳感器融合的緊耦合算法

實現了不依賴GPS信號的釐米級定位

這是阿里巴巴在自動駕駛領域

取得的又一新突破


定位是自動駕駛系統的核心功能之一，自動駕駛車輛通常藉助GPS和車輛傳感器等信號獲取自身位置和姿態信息。但GPS僅能提供米級精度的絕對定位，若要將精度提升到釐米級，業界通用的解決方案是藉助RTK（載波相位差分技術），而RTK通常需要搭配高精慣導使用，存在成本高昂、無法克服衛星信號不穩或丟失等問題。



阿里達摩院自動駕駛實驗室負責人介紹，主流的多源融合定位技術分為鬆耦合和緊耦合兩類，前者對傳感器數據的處理結果進行融合；後者先對傳感器原始數據作融合，再進行集中式計算，效果更好，難度也更高。


此次迭代，阿里達摩院正是採用了緊耦合算法，該算法首先對傳感器原始數據作融合，再進行集中式計算，實現了GPS、慣導、輪速、相機、雷射雷達等多模態傳感器的融合，用低精度的傳感器實現了釐米級定位。值得一提的是，即使是在沒有GPS信號的隧道、地庫等場所，該定位系統也能正常運行。




目前，該處理器已經用於自動駕駛物流車，通過軟硬體一體化設計，以10%的成本達到業界領先定位水準。


早在2018年，阿里達摩院便開始正式布局自動駕駛業務，並以物流場景作為切入點，布局以來，已有多次突破。


今年4月8日，阿里達摩院宣布將推出搭載獨家3D降噪和圖像增強算法的ISP圖像處理器。路測結果顯示，該處理器在夜間和高速運動等具有挑戰性的環境下，圖像識別準確率比業界主流產品可提升10%以上。


隨後，阿里達摩院又於4月22日發布了全球首個自動駕駛「混合式仿真測試平臺」，模擬一次極端場景僅30秒，系統每日虛擬測試裡程可超過800萬公裡。


在高速公路上

從發生事故到事故被發現

原本需要5-10分鐘左右

現在這一過程縮短到了30秒以內

這是之江實驗室的智慧算法

在滬杭甬高速公路試驗路段上

取得的成果之一

浙江省將智慧高速公路列為數字經濟十大標誌性引領性數位化項目之一。同時，之江實驗室積極謀劃支持浙江數字經濟「一號工程」建設，智慧交通正是首批布局的重要領域之一。經過半年時間緊鑼密鼓地研發投入，以及與浙江省交通投資集團的緊密合作，之江實驗室在智慧交通領域的布局率先在滬杭甬智慧高速項目中取得成效。


「我們在滬杭甬的雲控平臺上布局了四套算法——短時交通預測算法、交通事件預警算法、應急疏導效果仿真算法、車流誘導效果評價算法，融合了門架、卡口、視頻、毫米波雷達等多種數據源，進行車輛軌跡還原、交通流量速度統計等分析，從而提升高速公路的管理水平和運行效率。」之江實驗室智能網絡研究中心負責人介紹。


團隊成員從左到右依次為：宋曉峰、吳戡、李道勳、季瑋、黃倩、季欣凱


四套算法，使用了時序分析模型、深度學習、多元數據融合、元胞傳輸模型等算法模型，並根據高速公路管理業務對算法結果的時效性與可靠性的要求，在算法與工程上進行拓展。經過多輪驗證，算法整體準確率在90%以上。


從投入研發，到算法落地，團隊僅用了半年時間，對6位年輕成員來說，除了收穫亮眼的成績，也對從基礎研究到產業落地的過程有了切身體會。



團隊花費了大量的時間和精力，進行數據清洗，嘗試通過各種方法保證算法在邊界場景中的適應性。「雖然耗時耗力，但對科研人員來說，『走出象牙塔』才能將研究落到實處。」目前，四套算法主要針對高速公路管理的業務需要。


接下去，團隊計劃進一步豐富現有平臺的業務功能。同時，與之江實驗室智能網絡研究中心的車聯網團隊協同配合，實現雲-車-路的全鏈路、全維度的智慧高速公路功能提升，並將服務對象拓展到司乘人員，針對人員和車輛的個性化需求，提供全方位的伴隨式服務。


在7月即將發布的之江實驗室天樞人工智慧開源平臺上，智慧交通相關算法將與平臺深度耦合，利用天樞平臺提供的模型壓縮、模型煉知、聯邦學習等工具組件，全面提升算法性能。同時，之江實驗室還將聯合天樞平臺的生態夥伴，共同打造之江智慧交通生態圈，進一步助力浙江數字經濟的發展。

聚焦智慧交通

建設交通強省



內容來源/未來科技城、阿里達摩院、之江實驗室、錢江晚報

編輯/孟婷

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    >實現了不依賴GPS信號的釐米級定位這是阿里巴巴在自動駕駛領域取得的又一新突破定位是自動駕駛系統的核心功能之一，自動駕駛車輛通常藉助GPS和車輛傳感器等信號獲取自身位置和姿態信息。但GPS僅能提供米級精度的絕對定位，若要將精度提升到釐米級，業界通用的解決方案是藉助RTK（載波相位差分技術），而RTK通常需要搭配高精慣導使用，存在成本高昂、無法克服衛星信號不穩或丟失等問題。
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