L2+自动驾驶的应用场景可以分为行车与泊车。
根
据智能
化程度的演进,
行车又细分为高速NOA(中段智驾)与城区NOA(高端智驾);泊车可分为自动泊车辅助APA、远程泊车辅助RPA、记忆泊车HPA、自主代客泊车AVP四种形态。
从技术成熟度以及市场需求的角度,高速NOA与远程泊车辅助RPA是已经量产落地的应用场景;记忆泊车HPA在一些高端智驾车型上也已落地(人开着车先在停车场跑一遍,车辆记录停车场的数据后,构建停车场的地图);自主代客泊车AVP是接下来急需攻克的场景,毕竟开着车到处找车位才是真正的市场痛点。
主流的自动驾驶企业,无论是智驾方案供应商还是车企,都在发力自主泊车的自研。为了找到更好的工作机会,
我花了3个月的时间搭建了一套自主代客泊车系统。
(系统仿真的demo演示)
该系统涉及的核心算法包括:语义分割、地图构建与语义定位、轨迹规划、车辆控制,涉及的核心工程为Apollo与主流仿真器的联合仿真。通过该泊车系统的搭建,自己对系统架构、各模块之间的互联互通都有了更深刻地认知。
这套系统是
华为天才少年
、
VINS作者
、
上海交通大学秦通老师
开设的《自主代客泊车:理论与实践》课程的实践项目,课程包含相机模型、语义分割、语义定位与建图、规划与控制等核心算法的理论讲解,并且也会分享端到端泊车的新技术,每章节都将搭配Project进行实践。
扫码报名,抢占学习名额
注:
今
晚20:00-21:00,深蓝学院将
直播访谈秦通博士
,与大家一起畅聊学习、个人成长、科研、工作等方面的话题,欢迎扫描上述二维码,添加工作人员预约直播。
课程配套的实践项目有:IPM图像拼接、基于深度学习的语义分割、车库地图构建、语义+IMU+轮速计的融合定位、车位导航轨迹生成、车辆轨迹跟踪、AVP仿真实践。
(实践项目的详细介绍可以联系文章底部工作人员二维码获取)
1. 覆盖自主泊车的全栈技术体系,从系统设计到核心模块的梳理;
2. 配套完整的自主代客泊车Project,仿真环境下直观验证效果;
3. 华为天才少年主讲,知识讲解更深入,实际工程经验贯穿始终。