觉非科技：基于地平线征程5发布城市通勤融合定位量产解决方案热

　　自动驾驶的城市通勤，实际上是一种点对点的领航辅助能力。它是自动驾驶车辆泊出停车场、城市道路领航、泊入停车场的技术集合。
　　这种能力的背后，首先需要智能驾驶系统处理器的大算力支撑为基础，还涉及到多传感器感知通道的信息与算法，高精数据覆盖、SLAM即时构图与定位等技术，让车辆形成对于道路态势的“记忆”与整体认知。这种点到点的领航能力将大幅提升自动驾驶的智能化水平，被视为“行泊一体”发展的技术基础，其在自动驾驶车辆中的落地成为了产业发展的焦点之一。
　　2022年5月，智能驾驶芯片公司地平线与自动驾驶解决方案供应商觉非科技正式成为生态战略合作伙伴，双方通过车规级AI芯片与多传感器融合算法能力的结合，共同布局自动驾驶量产方案的落地。
　　近期，此次生态战略合作在技术上进行了再次升级。在此前融合定位算法与地平线征程3的适配部署与精度验证后，双方进一步完成了点云感知、车端自动建图与定位能力和地平线征程5的结合，这也让觉非科技成为了首个将融合定位算法适配部署于征程5的软件供应商。
　　觉非科技融合定位运行在地平线征程5
　　此次升级后的技术能力，为芯片产品与自动驾驶解决方案在高阶自动驾驶上的应用，提供了必要的技术基础与储备。
　　城市通勤融合定位量产解决方案
　　基于地平线征程5的高性能与大算力，觉非科技同时发布了城市通勤融合定位量产解决方案。方案中，觉非将核心技术“融合计算”与“地图空间数据”进行结合，实现了车辆自定位与实时建图的技术突破。通过在“记忆泊车”与“城市道路领航”中的融合定位能力，形成了城市通勤中点对点的自动驾驶能力，并可应用于自动驾驶的决策与规划，助力自动驾驶行泊一体功能快速落地。
　　点云技术突破引领“记忆泊车2。0”
　　在AVP解决方案中，传统采用视觉SLAM的方式在对特征点的采集与识别上面临诸多难点。
　　例如描述子的特异性差或更换观察视角时出现完全不同的特征点。在泊车时，车辆角度不稳定也会对特征点的识别造成不利。
　　为了攻克这些难题，觉非科技在方案中，采用车规级别的量产车固态激光雷达，通过车端实时生成途经区域的点云图，结合地平线征程5的深度学习能力，构建车辆LiDAR定位依赖的点云特征图，供后续记忆泊车使用。
　　基于量产车固态激光雷达地下多层停车场中实时激光点云建图
　　车辆自主驶出停车场
　　不仅如此，觉非在定位上整合了多种异构点云匹配算法，可以根据所处场景灵活切换，以更低的算力达到更优的效果。同时，这套记忆泊车解决方案支持跨停车层，可靠性更强，可面向更大范围的停车场自主规划迭代升级。
　　可灵活应对复杂场景的融合定位能力
　　在地平线征程5强大算力与感知能力的保驾护航下，觉非在自动驾驶车辆的定位上，融合了激光点云或者视觉感知信息、车身信号与高精度地图数据，通过适配层、算法支撑层与融合层，将多种车辆信息与环境信息进行实时数据融合计算。
　　城市道路行驶融合定位能力应对各类复杂场景
　　在用户城市通勤过程中，可应对如夜间行驶、变道、掉头、过收费站等各类场景，为车辆提供更加稳定、可靠的定位信息与姿态信息。
　　此次地平线与觉非科技携手的“城市通勤融合定位量产解决方案”，全部通过量产车上的传感器实现，相当于把L4级别的自动驾驶能力，降维应用到了量产乘用车上，使车辆通过自定位与实时建图的技术形成“环境记忆”，方案的可扩展性为后续的量产落地创造了契机。
　　目前双方已完成了对“城市通勤融合定位量产解决方案”的实践验证，下一步将以“芯片解决方案”集成的形式，联合推动在乘用车上的量产与规模化应用。