APP下载

地平线多模态人车互动及高精地图采集方案首秀

2019-06-11

新能源汽车报 2019年14期
关键词:人车模态定位

专注于边缘AI芯片的创业企业地平线亮相本次车展首次设立的“未来出行”展区。其中,基于地平线AI芯片和算法样例打造的多模态人车互动解决方案首次公开展出,地平线NavNet众包高精地图采集与定位方案也在国内展会首秀,在现场吸引了广泛关注。

汽车产业内有一大趋势共识——主动交互的智能人车互动。为達到这种主动交互的能力,需要突破多模态融合技术。地平线多模态人车互动解决方案旨在打造新一代的车内人机交互系统。一方面,地平线融合了视觉与语音等各领域的AI技术,结合用户的行为习惯进行预测。另一方面,可以通过地平线的AI芯片和AI算法更为精准地判断出用户的真实意图,快速推荐、处理相应的产品。譬如,多模态人车互动解决方案可以通过云端数据(包含天气、地点、日期、音乐历史类型等)+车内摄像头采集到的车内人物数据,个性化地推送最符合当前场景的歌单。

“算法的预处理、算法模型、后处理策略”,地平线从这三个阶段着手进行多模感知融合。基于征程2.0架构,地平线整合视觉与语音技术,提供的是一整套的车载多模交互解决方案。1+1>2,多模态人车互动解决方案真正使得汽车成为具备多模感知、深度决策、主动交互的智能机器人。

在高精地图受到技术局限又亟需的困境下,地平线因时度势,推出了NavNet众包高精地图采集与定位方案。得益于地平线Matrix强大的视觉感知能力,在仅使用单目摄像头的情况下,NavNet即可实现道路语义重建并输出局部三维地图,进而与已有高精地图进行匹配获取定位。此外,NavNet还可在无地图区域进行自动建图,赋能高精度地图众包建图与更新。目前,地平线NavNet支持十六大类地图元素的重建、识别、矢量化(包括车道线、地面标识、停止线、人行道、交通灯标志牌等)。

猜你喜欢

人车模态定位
平巷人车连杆式自动连接装置的设计应用
多模态话语理论在英语教学中的应用与前景探析
模态可精确化方向的含糊性研究
“灾情”
难与易
基于滑动拟合阶次和统计方法的模态阻尼比辨识技术
巧用“余数定位”,突破周期函数的计算问题
基于CAE的模态综合法误差分析
矿山人车落闸试验中脱扣器的改进
理想的定位