腾讯自动驾驶联手中汽中心 构建智能网联汽车道路测试评价系统
腾讯自动驾驶联手中汽中心 构建智能网联汽车道路测试评价系统4月22日,腾讯自动驾驶与中国汽车技术研究中心达成合作,依托腾讯大数据技术优势,双方将共建智能网联测试平台,推动智能网联测
4月22日,腾讯自动驾驶与中国汽车技术研究中心达成合作,依托腾讯大数据技术优势,双方将共建智能网联测试平台,推动智能网联测试车辆的建设和发展。
随着自动驾驶技术的快速发展,自动驾驶数据来源多样,数据种类丰富、对应关系愈发繁杂。如何便捷监测自动驾驶车辆实时位置,获取车辆周边环境信息,高效处理大量数据采集通道及数据实时分析等问题,成为行业当前发展的痛点和难点。
腾讯自动驾驶实验室基于交通数字底座,构建了“智能网联汽车开放道路测试与评价系统”,可以支持在开放道路上对自动驾驶系统进行功能评测,即将在中汽中心智能网联测评领域展开应用。
腾讯交通数字底座是基于大数据处理技术,将与交通相关的多源动、静态的时空数据、感知数据、业务数据,进行汇聚、治理、融合、计算、共享的数据能力平台。通过汇集各类车端道路感知数据、业务数据,并进行清洗、解析、真值计算、结构化处理;实现场景生成、场景编辑、场景评价,并提供数据回放、场景库管理、标签管理、数据管理、数据分析、车辆管理、场景评测,测试报告等功能。
在此基础上打造的智能网联汽车开放道路测试与评价系统,包含车端数据采集部分和云端数据中心两个核心能力板块,车端云端结合,驱动自动驾驶研发验证体系高效运转。
【智能网联汽车开放道路测试与评价系统】
车端:车端数据采集硬件有激光雷达系统、智能摄像头系统、定位惯导系统等真值传感器,结合采集端工控机硬件和采集软件,可以获取道路环境中的真值信息,如车道线、交通标志、道路中的其他车辆、行人等交通参与者、本车的状态信息等。
云端:车端数据回传到云端数据中心后,云端进行数据清洗、加密、自动化标注的真值算法处理,可以进一步转换成场景信息。在这些场景信息的基础之上,可以对场景库进行自定义规则提取、剪切、统计等管理操作,得到不同细分功能的场景集,还可以进一步对这些场景集进行测试评价分析,从而生成对应的测试报告。此外,这些数据还可以在云端进行离线同步回放,实时监控车端数据采集状态,从而形成一个完整测试闭环。
在智慧交通和出行领域,腾讯旨在发挥数字化助手的价值,为自动驾驶的研发测试和应用落地提供数字化工具箱。此次与智能网联测试领域的权威机构中汽中心跨产业协作,拓展了新的合作模式,双方将共同致力于把该产品打造成行业标杆产品,并以此为契机开展更加深入和广泛的协作,助力中汽中心提高自动驾驶测试能力,加快自动驾驶技术落地步伐。
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