首先，恭喜极越成功落地基于视觉占用网络的驾驶辅助[开学季][开学季][开学季] 【具体可以看@极越 昨天发在上海市区的智驾视频，全程0接管】[老师好][老师好][老师好] 【占用网络】我就不不赘述，简单理解就用视觉感知算法，将不规则障碍物【通用异型障碍物】进行像素切分，从而让机器在不知道物体种类的前提下，获得该物体的空间三维占用，进而为下一阶段的规控做好基础。 现阶段国内驾驶辅助有视觉感知混合激光雷达的，也有上占用网络，比如说华为ADS的GOD 通用障碍物识别【没记错的话这套是基于重激光雷达点云数据的通用障碍物识别】；极越【背靠百度阿波罗自动驾驶】，宣传口径用的是纯视觉感知的占用网络，实际像素切分不知道精度如何，占用网络其实大家都能用。 但是切分精度，准确度才是这个技术落地给车辆驾驶辅助赋能的重要因素。 但是从昨天的Demo视频里面看工程落地表现很不错？【我这个里不确定这个Demo里面是否用，毕竟问了董事长，董事长表示不知道....】。 视频过了几遍，简单说一下理解吧： 1. 确定用了百度的高精度地图，从SR渲染内容重可以看到精细地图信息非常稳定，而且有与实际道路信息不符的情况【用高精度地图并不是缺点，黑猫白猫能抓老鼠都是好猫】 2. 图1 这里再进隧道前，右侧有临听车辆+一系列的锥桶，驾驶员也主动将手放在方向盘上，在SR感知层面，车辆准确感知这些交通参与者，而且做了一个轻微的向左绕行的动作，还是比较流畅，拟人【也就说针对临停绕行这个决策做的是比较好的】 3. 图2 这里涉及到出来后，马上要进入右转车道，给车辆变道空间已经完全不足，车辆在向右转车道变道的【强需求】逻辑下，会压着实线变道，违规但是也是正常情况，要么就直接退出要求人变道 4. 图3 针对停在路边的清扫车辆，视觉感知确认很早，而且很快有像左侧变道的需求【SR提示】，但是左侧有车辆占用无变道空间，等到确认空间变道后，立刻绕行，好评 5. 图4 针对右侧大量的弱势交通参与者【电动车】，本车只做了轻微制+绕行的举措，没有明显不适的大力制动，博弈逻辑优异； 6. 图5 针对Cut in 的车辆，左前方荣威加塞，减速适中，而且因为右侧有车辆所以车辆没有做轻微避让 这里SR的信息还有很多小细节，做了车辆可能形式范围的，高亮流动提示；针对车辆转弯意图做了特殊标识的提醒等等，证明这套SR确实是精细考虑打磨过的，不过这个屏幕这么大，真的能按到么？ PS： 啥时候杭州能试？？？加急加急