キロメートル認識誤差5%未満の世界最先端の超長距離精密3Dセンシング技術をリリース。

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自動運転の大型トラックは高速道路を時速80～100km、つまり秒速約25メートルで走行します。

制動距離は乗用車の2倍になります。

この場合、運転の安全を確保するには、感知距離は少なくとも 300 メートル必要です。

車両がより遠くまで見ることができ、より正確に測定できるほど、前方の車両の動きをより正確に判断し、合理的な予測を行い、運転の安全性を確保することができます。

これは、Inceptio Technology の最新の超長距離高精度 3D センシング技術が解決することを目指している問題です。

感知距離が1,000メートルに達するだけでなく、Inceptioは業界で初めて測距精度にも言及しました。

検知距離が 1000 メートルの場合、測距誤差は 5% 未満に低減できます。

Inceptio の技術チームは、追加のセンサーを必要とせずに、超長距離と正確な認識の両方をどのように実現したのでしょうか?

Yingche の CTO である Yang Ruigang 博士が、Quantum 位 にその秘密を教えてくれました。

超長距離高精度3Dセンシング技術

ライダーであれミリ波レーダーであれ、有効な検知距離はわずか150～200メートルです。

遠距離認識の場合、カメラは主にセンサーとして使用されます。

楊睿剛博士は、現在、2つの主要な技術があると紹介しました。

まず、両眼立体視による測距です。つまり、2 台のカメラを使用して同じ対象物を観察し、三角測量によって 3 次元の距離を取得します。

このソリューションの欠点は、距離が非常に長い場合、両眼測距の誤差が距離の二乗に比例して増加することです。たとえば、距離が 100 メートルのときに測距誤差が 1 メートルの場合、距離が 1000 メートルに達すると、誤差は 100 メートルに達します。

次に、回帰法またはいくつかの簡単な幾何学的手法を使用して、前方の物体の深度情報を直接計算します。

この方法で生じる誤差は約 15% ～ 20% です。さらに、超長距離では、注釈データが不十分なため、移動する物体の詳細を処理することが困難になります。

Yingche がこれらの問題に対して提案した解決策は、前景と背景を別々に処理することです。

背景とは、前面にある静的な環境全体を指します。 Inceptio の超長距離高精度 3D センシング技術は、LiDAR と組み合わせることで、レーザー ポイント クラウドを制御点として使用し、イメージング手法によって近距離から遠距離までの深度を計算します。

楊瑞剛博士は次のように説明した。

画像では、一部の点には深度情報がありますが、多くの点には深度情報がないことがわかります。

教師なしディープラーニングを通じて、これらのポイントを近くから遠くまでの深度情報で拡張し、良好な遠距離背景深度画像を取得できます。

前景は前方を走行する車両です。

車両に関しては、Yingche は古典的な幾何学的手法を使用して車両を扱います。

具体的には、車両を部品レベルで分解し、3次元モデルに正確に当てはめて直接テストします。 3次元モデルをフィッティングし、背景の奥行き画像と組み合わせることで、距離、方向などの車両の位置情報を取得し、超長距離の3次元認識を実現します。

このソリューションは、「シーンの奥行き知覚 + 前景車両コンポーネントレベルの分析」と呼ばれます。より一般的な言葉で言えば、ディープラーニング手法と従来の幾何学ベースのコンピューター ビジョン手法の有機的な組み合わせです。

このようにして、システムは、近景でも遠景でも、環境全体を適切に認識することができます。

さらに、雨の日や霧の日など、比較的厳しい気象条件では、LIDARやカメラなどの光信号に基づくセンサーが影響を受けます。

この目的のために、Yingche は、認識距離と認識精度を確保するために、計算写真技術に基づく雨と霧の除去アルゴリズムも開発しました。

上図に示すように、Yingcheは静的3Dスキャンを使用して、アルゴリズムの厳格な現場検証を実施しました。実験により、Yingcheの超長距離3Dセンシング技術は、距離が1,000メートルの場合、5％未満の測距精度を達成できることが証明されました。

深層三次元測距の精度において、この技術は世界トップレベルに達しています。

価値は何ですか?

楊睿剛博士は、感知距離が100メートル増加するごとに、システムは警告と応答時間を4秒増加させることができると紹介しました。 Inceptio の超長距離高精度 3D 認識テクノロジーは、自動運転トラックの経路オプションと実行時間を大幅に向上させ、自動運転トラックの安全性とエネルギー効率を飛躍的に向上させる機会をもたらします。

さらに重要なのは、このソリューションは追加のセンサーを使用せず、現在の自動運転車に標準装備されているレーザーレーダーと中焦点カメラおよび望遠カメラの助けを借りて実現できることです。

つまり、このソリューションを実際の自動運転大型トラックに適用するために、車両に追加のハードウェアをインストールしたり、ハードウェア レベルの変更やアップグレードを実行したりする必要はありません。

こうした取り組みは、Yingche の「車載グレードのプレインストール型大量生産」の方針にも合致している。

「私たちの目標は大量生産です」

Ruigang Yang 博士は世界的に有名なコンピューター ビジョン サイエンティストです。以前は、Baidu のロボット工学および自動運転研究所の所長、および主任 3D ビジョン サイエンティストを務めていました。

私がInceptioにCTOとして入社した理由は、Inceptioの「技術の究極的な追求と合理的な商品価値の判断」という理念に賛同したからです。

技術チームと数か月にわたって協力する中で、楊睿剛博士はレベル3自動運転貨物車両の量産にさらに自信を深めた。

若いチームだからこそ、全員が「非常に明確な目標を持ち、量産に向けて一生懸命に取り組んでいます」。

楊睿剛氏は、現在、自動運転分野の競争環境は温かく友好的であると考えている。誰もが技術面で互いに競い合う一方で、オープンソースプラットフォームやオープンソースデータセットでも協力し、自動運転産業の発展を促進している。

さらに、自動運転市場は現在十分に大きくなっており、あらゆる分野に十分なチャンスがあります。次に、誰が目立つかは、実装能力によって決まります。

楊睿剛氏の意見では、レベル4の完全自動運転の商用化にはまだ長い道のりがある。 Ying Che は漸進的な発展の道を選択しました。 L3 自律貨物輸送では、自律運転技術を使用してドライバーを管理者に変え、人手を節約し、ドライバーの労働強度を軽減します。

Yingche の量産化への道のりには明確な目標があり、その開発スピードも印象的です。

今年4月、英車科技は東風商用車、中国重型トラックと共同開発したレベル3自動運転大型トラックのAプロトタイプを完成させた。

Inceptioが発表したスケジュールによると、同社は2021年末までに中国のOEMと提携してL3自動運転トラックを大量納入し、顧客に全国規模の自動運転トラックサービスネットワークを提供し、ユーザーに継続的な商業価値をもたらし始める予定だ。

もう一つ

楊睿剛氏は、現在開催中の世界人工知能会議で、Yingche社が自動運転トラックの量産に関する最新の進捗状況についてもさらに発表する予定であると述べた。

Inceptio は、この世界をリードする超長距離高精度 3D 認識技術に加えて、高性能な自動運転コンピューティング プラットフォーム Inceptio M51 もリリースしました。同時に、インセプティオと中国重型トラック総公司は共同でL3自動運転大型トラック量産エンジニアリングプロトタイプを展示し、自動車産業の深い伝統と自動運転の新たなパワーの効果的な融合を実証しました。

当社は、自動運転トラックのコアソフトウェアとハ​​ードウェアの研究開発に多額の投資を行っている一方で、自動車業界のパートナーとの量産協力にも力を入れています。

Yingche社は、自動運転トラックの大量生産が予定通り成功すると全幅の自信を示した。