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馬斯克點(diǎn)評理想城市NOA:感覺很熟悉

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  [汽車之家 資訊]  近日,,有推特用戶分享了理想城市NOA在雨中的測試視頻,并寫道“主要基于視覺平臺(tái),,6月份將正式公開,。”特斯拉CEO馬斯克隨后回復(fù)稱:“感覺很熟悉,�,!�

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  此前,李想也在社交平臺(tái)上展示了體驗(yàn)城市NOA功能的界面截圖,,并稱自己是“鳥蛋用戶”,。根據(jù)第一季度財(cái)報(bào)會(huì)議的消息,理想城市NOA將于6月份開始早鳥測試,,部分用戶將收到推送,。

  據(jù)悉,理想汽車在即將量產(chǎn)的城市導(dǎo)航輔助駕駛算法中,,使用了三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大模型算法:靜態(tài)BEV網(wǎng)絡(luò)算法,,動(dòng)態(tài)BEV網(wǎng)絡(luò)算法以及Occupancy網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行還原,并使用NeRF技術(shù)增強(qiáng)Occupancy網(wǎng)絡(luò)算法使之實(shí)現(xiàn)更高的精度和細(xì)節(jié),。

  靜態(tài)BEV可以在部分?jǐn)z像頭被遮擋,,車道線模糊的時(shí)候依舊可以描繪出道路結(jié)構(gòu),解決了高精地圖數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性的問題,。動(dòng)態(tài)BEV可以實(shí)現(xiàn)車輛同時(shí)出現(xiàn)在多顆攝像頭視野的情況下,,穩(wěn)定地追蹤并感知出物體的距離與速度,使得動(dòng)態(tài)BEV神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備了一定的“腦補(bǔ)”能力,。Occupancy網(wǎng)絡(luò)算法則可以對我們所在的物理世界進(jìn)行數(shù)據(jù)化建模,,通過純視覺可以還原物理世界的真實(shí)場景,例如路上的垃圾桶,、臨時(shí)的施工牌等“通用障礙物”,。在這個(gè)基礎(chǔ)上,使用NeRF技術(shù),,進(jìn)一步提升了Occupancy在遠(yuǎn)距離的分辨率,,讓系統(tǒng)的感知能力更加強(qiáng)大。

  基于以上三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大模型算法的感知結(jié)果,,系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)輸出周圍所有交通參與者的軌跡預(yù)測結(jié)果,,這樣的預(yù)測結(jié)果可以為用戶在城市復(fù)雜場景的決策規(guī)劃中提供準(zhǔn)確的信息,。(編譯/汽車之家 邢月陽)

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