無圖智駕和有圖智駕在算法邏輯上的差異是什么?

無圖智駕和有圖智駕在算法邏輯上差異明顯。有圖智駕里,高精度地圖是復雜輸入信號,貫穿感知、定位、決策等模塊,從不同維度為車輛規(guī)劃動態(tài)路徑。而無圖智駕,像 1.0 版本采用輕地圖+重感知,弱化高精度地圖,用普通地圖結合感知建圖定位再規(guī)劃路徑;2.0 如特斯拉的算法,將三維世界劃分網格定義占用情況,通過攝像頭畫面生成占用特征網絡。二者路徑不同,各有特點。

具體來看,有圖智駕中的高精度地圖猶如智能駕駛的“超級大腦”輔助。從時間維度劃分,它包含靜態(tài)和動態(tài)地圖,在數據維度上更是有著多達七層的數據。這些豐富的數據,讓車輛如同擁有了一份詳細的“城市攻略”,無論是復雜的路況,還是瞬息萬變的交通狀況,都能依靠高精度地圖提供的信息,在感知模塊精準識別周圍環(huán)境,通過定位模塊確定自身精確位置,最終在決策模塊規(guī)劃出最佳的實時動態(tài)路徑,穩(wěn)穩(wěn)前行。

無圖智駕的1.0版本,則像是一位善于自我探索的行者。弱化高精度地圖的作用后,它借助普通地圖,結合車輛自身強大的感知系統(tǒng)來構建實時行駛地圖。就如同Momenta和智己汽車聯合方案中,通過車道線等靜態(tài)約束識別來構建地圖,再采集多種信號數據融合實現精準定位,進而完成路徑規(guī)劃,展現出強大的自主適應能力。

至于無圖智駕2.0版本的特斯拉一體化Occupancy算法,更像是一位“空間藝術家”。它把三維世界巧妙地劃分為一個個網格單元,明確地定義出每個單元的占用和空閑狀態(tài)。通過攝像頭捕捉的畫面,經過主干網絡、注意力機制等一系列精巧的操作,生成獨特的4D占用特征網絡,為車輛行駛提供別樣的指引。

總之,有圖智駕與無圖智駕在算法邏輯上各有千秋。有圖智駕依賴高精度地圖的強大信息支持,在路徑規(guī)劃上有著較高的準確性與穩(wěn)定性;無圖智駕則憑借獨特的算法邏輯,擺脫對高精度地圖的依賴,展現出更強的通用性和適應性,二者共同推動著智能駕駛技術不斷向前發(fā)展。

特別聲明:本內容來自用戶發(fā)表,不代表太平洋汽車的觀點和立場。

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