AI感知算法

概述

        經緯恒潤致力于人工智能（AI）技術研發及其在汽車電子領域的落地，為解決自動駕駛汽車在復雜現實環境中的感知和定位等難題提供解決方案?；谄囯娮宇I域的多年技術儲備，經緯恒潤以車規級運算平臺為載體，通過對激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、差分GNSS、高精地圖和慣性導航等傳感器數據的深入分析，研發了一系列提升單車智能化的AI感知算法，并應用于多種自動駕駛場景。

AI感知算法能力建設

        經緯恒潤為保證AI感知算法的可靠落地，探索并形成了一套完整的算法研發和迭代過程。從數據采集、標注、清洗，到模型訓練、調參優化、剪枝、量化、壓縮，再到嵌入式平臺部署，在此過程中自研了一整套平臺工具和方法流程。

激光雷達點云物體檢測與語義分割

        在自動駕駛場景下，激光雷達技術可以快速完成三維空間數據采集，具有分辨率高、抗干擾能力強、獲取的信息量豐富、不受光線影響等優點；但是也存在數據無序、稀疏等缺點。

        經緯恒潤AI感知算法通過挖掘深度神經網絡在數據表達方面的能力，結合網絡設計、參數尋優，完成了多種交通物體和路面環境的識別，具有實時性好、檢測準確、魯棒性好等特點，并完成在嵌入式平臺上的部署。

        該技術目前已經應用在多個園區自動駕駛示范項目中，同時也在智能化港口項目中得到了充分的應用和驗證。

圖像目標檢測與語義分割

        經緯恒潤針對不同自動駕駛場景的交通狀況，對行人、車輛、地面標識和交通信號燈等進行了深入的研發，根據視覺傳感器對于顏色維度有較多特征信息的特點，在前沿技術的基礎上，進一步提升了各種交通場景中檢測和語義分割的性能。

        從可量產的角度選取合適的深度學習模型以及車載嵌入式運算設備，通過采集、分析以及標注大量的數據，實現了模型的訓練和部署；并從實際的應用場景出發進行檢測結果分析、模型調整、性能提升，最終完成技術在多個自動駕駛示范項目的落地應用。

高精定位系統

        經緯恒潤基于AI感知算法識別的路標物，包括交通標志、車道線和道路邊界等，通過融合視覺、慣性測量單元和里程計等不同傳感器的輸入信號，在高精度地圖與高精度GPS的配合下為自動駕駛系統提供精確可靠的定位信息。

小結

        經緯恒潤的AI感知算法，為自動駕駛汽車的感知和定位提供了重要支撐。利用不同傳感器的特點，針對性的設計和訓練不同的模型，以達到無人駕駛汽車對于不同場景、不同天氣穩定運行的需求。同時，車規級、低功耗的產品方案保證了AI感知算法的可靠性和競爭力。