第741章 BEV和超分辨率算法（1 / 2）
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“在整个智能驾驶里面，感知能力是所有智驾的基础，只有把感知传感器做好，才能有更好的智驾体验，这次我们带来全新的bEV变焦技术。”
“bEV其实就是大家说的鸟瞰图，而变焦bEV技术，可以在一个感知元器件中实现近中远三个不同距离的感知信息，想看的近就看的近，想看的远就看的远。”
“举一个最简单的例子，我们的自动泊车技术，在停车场进行自动泊车的时候会把整个停车场切分成上百万个网格，每一个网格只有5大小，这样就可以精准的判断车位信息，也可以识别车位地锁的开合状态。”
“当进入城市路面的时候，我们的识别范围就变得更广，前后左右都可以实现180米的感知范围，此时每个网格的感知大小也变成了20。”
“当你进入高速公路后，车速会很快，我们的智驾系统就会将前方的识别距离增加到240米，这种超远的感知距离，可以让你的车轻松预判各种的情况，所以这种变焦bEV技术，感知范围能够自适应动态调节，无论遇到什么样的场景，都有合适的场景方案。”
“红星智能驾驶的第二个技术特点就是超分辨率占用网络，目前主流的占用网络技术中，通常会把障碍物描述成一个个的方块，有点和c类似，精度大概在0.2——0.3米，这种粗略的精度下，很容易发生一些识别错误。”
“那为什么他们不愿意用更高精度，这又回到了另一个问题，那就算力。”
“车载系统的算力是有限的，所以需要把精度下调到更低，而我们红星汽车有三张承影ax来提供充足的算力，所以在上调感知精度的同时，还做了一个超分辨率感知矢量算法技术，加入这个算法以后，我们的车辆就可以准确判断异形和小型障碍物。”
“在这个超分辨率感知矢量技术的基础上，我们还做了一个叫做感知自动降噪的技术算法，大家都知道下雨天下雪天的时候，我们的感知系统很容易把地面上的雨水识别成障碍物，这样以来要么车辆紧急刹停，要么就是绕过去。”
“在有了自动降噪模糊算法后，哪怕是在雨雪天气，我们的系统依然能够有效的识别判断障碍物和当前场景。”
“第三点，那就是我们红星的智驾不需要依赖高精地图。”
“传统的算法十分依赖高精地图，大家也都知道高精地图的成本是非常高昂的，如果是一个城市做智能驾驶还可以，但如果全国铺开，那以来高精地图的成本将会是任何企业都无法承受的，这也是为什么市面上有些号称智能驾驶的汽车只能在有限的几个城市里行驶。”
“其实说到底，还是算力的问题，我们有了充足的算力，那我们就不需要依赖高精地图，我们的大模型会实时的生成道路的拓扑结构，这种效果是远超越高精地图的，
并且实时生成，实时更新，比高精地图来的更加准确，比如说前面修路，我们的算法就可以生成二行路线，准确生成驾驶引导线，能顺利的绕行过去。”
“大家看一段测试视频，是我们城市领航的测试视频，地点的选择上我们选择了红星科技园附近，下午五点钟晚高峰的时候，这个视频里场景也是特别多，需要礼让行人，避让公交车，拥堵路口左转右转还有各种的加塞车辆，绕行施工路面。”
“这次测试也是全程零接管，我们一起来看一下。”
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