知行科技首场自动驾驶前瞻技术交流会在苏州研发总部成功举办!

今年的上海汽车工业展期间,接连发生了好几起让人意外的大事儿。丰田埃尔法、Tesla Model S、蔚来ES8,每一件都引起非常广泛的关注与讨论!作为出行工具,车辆与大家息息相关,人们最关心的是其安全问题。作为新兴科技,自动驾驶的安全性自然更备受关注!

昨日,在知行科技研发总部,一场关于“自动驾驶前瞻技术”的交流会如期举办。来自主机厂、国际认证机构、世界级人工智能中心的专家们从不同的方向探讨了自动驾驶技术的安全可靠性!演讲嘉宾们的硬货分享,激发了大家的思考与讨论,活动现场氛围热烈!

 

 

Chakradhar Ghanagam

长城汽车 智能驾驶/无人驾驶算法专家

《长城汽车L3+自动驾驶系统设计与安全考量》

Chakradhar Ghanagam 分享了长城汽车的自动驾驶i-Pilot的规划路线图,预计2025年完成i-Pilot4.0的研发,实现L4+自动驾驶。

随后,Ghanagam 先生介绍了Havel、WEY、Ora 几个系列的自动驾驶车辆平台的研发状态;长城汽车L3自动驾驶系统i-Pilot1.0的平台配置情况、系统功能,以及i-Pilot1.0研发中的安全方面的挑战;针对i-Pilot1.0研发中的安全考量,分享了长城相应的安全研发设计策略与部署。最后,Ghanagam 先生表达了长城汽车的开放式研发理念:It is not a race, Let’s achieve it together!


赵翀旻

 TÜV南德意志大中华集团   授权专家

《自动驾驶车辆的上路认可》

赵翀旻首先介绍了欧洲现行的车辆认证体系,随后介绍了目前自动驾驶车辆上路认证存在的挑战,即众多的OEM和TIER1需要进行L3级别的公共道路测试,这种测试需要特殊的认证许可,而这种认证的标准目前是不足的。

随后,赵翀旻先生通过一系列的具体案例,分享了TÜV南德在不同国家或区域,在车辆型式认证、功能安全、网络安全等不同层面的自动驾驶车辆认证的解决方案,并对L3+自动驾驶车辆上路认证的技术、规则、标准进行了相应的展望。

 

 

Christian Müller

德国人工智能中心 自动驾驶部门负责人

《应用于高度全自动驾驶领域的可靠的人工智能》

Christian Müller 博士分享了应用于高度全自动驾驶领域的可靠的人工智能的研究方法与结果。目前,基于规则的经典算法已经无法满足复杂的城市场景,需要基于AI的感知功能实现自动驾驶的进阶,这就对AI系统的可靠性和鲁棒性提出了更高的要求。

在设计这类AI系统时,iMotion Germany 提出了一种HyLEAP算法,首次将近似POMDP规划和DRL集成,并且在OpenDS中进行多场景、大量数据仿真实验。结果显示,该方法与传统的APPL、DRL方法对比,在平滑度和速度方面,三者相当;在安全性方面,HyLEAP更具优势。

最后,Christian Müller 博士表示一个设计良好的AI平台对于提高结果的整体质量是非常重要的。这类平台常常基于混合学习与语义深度学习相结合。在验证这类平台的可靠性和鲁棒性方面,不仅需要大规模的测试,系统实验也同样重要。


宋旸

知行科技  算法专家

《层次化设计在自动驾驶算法开发中的应用》

Christian Müller 博士分享了应用于高度全自动驾驶领域的可靠的人工智能的研究方法与结果。目前,基于规则的经典算法已经无法满足复杂的城市场景,需要基于AI的感知功能实现自动驾驶的进阶,这就对AI系统的可靠性和鲁棒性提出了更高的要求。

在设计这类AI系统时,iMotion Germany 提出了一种HyLEAP算法,首次将近似POMDP规划和DRL集成,并且在OpenDS中进行多场景、大量数据仿真实验。结果显示,该方法与传统的APPL、DRL方法对比,在平滑度和速度方面,三者相当;在安全性方面,HyLEAP更具优势。

最后,Christian Müller 博士表示一个设计良好的AI平台对于提高结果的整体质量是非常重要的。这类平台常常基于混合学习与语义深度学习相结合。在验证这类平台的可靠性和鲁棒性方面,不仅需要大规模的测试,系统实验也同样重要。


宋旸

知行科技  算法专家

《层次化设计在自动驾驶算法开发中的应用》