來源:電車之家
自動駕駛汽車需要的不止是額外的硬件,此類汽車還需要訪問大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù),以及數(shù)百萬行的代碼,以實現(xiàn)安全駕駛。此外,自動駕駛汽車自己也會生成數(shù)tb的數(shù)據(jù),在研發(fā)過程中需要對此類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從而深度學(xué)習(xí)算法才能做出更安全的駕駛決策,并隨著時間推移不斷得到改進(jìn)。目前,汽車制造商們面臨的挑戰(zhàn)就是如何對此類數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和分析,以便更有效地利用此類數(shù)據(jù),并與其他自動駕駛汽車共享。
據(jù)外媒報道,為解決上述問題,寶馬建立了自己的IT平臺,D3?!癉3”代表著“數(shù)據(jù)驅(qū)動開發(fā)”(Data-DrivenDevelopment),是研發(fā)寶馬自動駕駛汽車以及驗證寶馬自動駕駛汽車數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。新款寶馬D3平臺的推出,是寶馬邁向高度自動駕駛道路上的一個重要里程碑。該平臺是一個不可或缺的工具,可確保將于2021年底推出的寶馬iNEXT車型能夠提供安全、可靠的L3系統(tǒng)。
多年來,寶馬一直在應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動開發(fā)的方法,該方法基于這樣一種假設(shè),即繪制以及最終處理每塊大陸上所遇到的各種復(fù)雜、多樣的交通情況的唯一方法是收集大量數(shù)據(jù),也表明必須通過一個廣闊的數(shù)據(jù)池來驗證自動駕駛的算法和整體操作。
此過程的第一步是收集來自測試車隊的大約500萬公里(約為310萬至370萬英里)的真實駕駛數(shù)據(jù)。從收集的數(shù)據(jù)中,提取200萬公里(約為125英里)的與駕駛場景和環(huán)境因素最相關(guān)的數(shù)據(jù)。由于寶馬采用了數(shù)據(jù)限定條件和過濾法挑選定性數(shù)據(jù),收集的數(shù)據(jù)的相關(guān)性正不斷提高。之后,在開發(fā)過程中,200萬公里的駕駛數(shù)據(jù)會定期進(jìn)行再處理,即當(dāng)新的控制單元完成集成,可投入使用時,為了評估新集成的單元在性能上是否提高,就會對數(shù)據(jù)進(jìn)行再處理。
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