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Honda, GM et Cruise forment une coentreprise pour lancer un service de covoiturage sans conducteur au Japon début 2026
Honda, GM et Cruise forment une coentreprise pour lancer un service de covoiturage sans conducteur au Japon début 2026
Nouvelles de ce site le 19 octobre. Aujourd'hui, le constructeur automobile japonais Honda Motor Company, l'américain General Motors Company et la société de technologie de conduite autonome Cruise ont annoncé que les trois sociétés avaient signé un protocole d'accord pour créer une coentreprise visant à fournir aux utilisateurs des véhicules sans pilote. . Conduisez un service de covoiturage.
Note de ce site : Cruise est une filiale fondée en 2013 pour rechercher des solutions de conduite autonome et a été acquise par General Motors en 2016. La société a son siège à San Francisco, en Californie, et peut être considérée comme l'une des startups de conception de conduite autonome les plus solides.
Selon certaines informations, les trois parties prévoient de créer une coentreprise au premier semestre 2024 après avoir obtenu l'approbation réglementaire, et devraient fournir des services de taxi sans chauffeur dans le centre-ville de Tokyo, au Japon, début 2026.
Ce service sera fourni via Cruise Origin, qui est développé conjointement par trois parties. Cruise Origin est un véhicule à 6 places conçu spécifiquement pour les services de covoiturage sans conducteur qui prendra en charge les passagers à des endroits désignés et les amènera à leur destination entièrement grâce à la conduite autonome.
Selon les rapports, le service démarrera avec des dizaines de Cruise Origins, puis s'étendra à une flotte de 500 Cruise Origins. Les trois sociétés prévoient d'étendre ultérieurement leurs services au-delà du centre de Tokyo.
Il est à noter que Cruise Origin devrait être exposé pour la première fois au Japon au Japan Mobile Show 2023, qui se tiendra du 28 octobre au 5 novembre 2023 au Tokyo Big Sight.
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Retour aux sources! Honda redessine son logo et lance une nouvelle série de véhicules électriques
Jan 17, 2024 pm 06:09 PM
Honda a dévoilé une série de nouveaux véhicules électriques accrocheurs au CES 2024, tous équipés de badges « H » mis à jour. Les responsables de Honda ont récemment annoncé un ajustement majeur du logo de la marque, abandonnant le design métallique quasi-matériel précédent et adoptant une forme de symbole plus plate et plus simple. Le design du nouveau logo s’inspire du logo original de la marque Honda de 1961, ce qui est une décision surprenante. Il est entendu que depuis 1981, le logo « H » de Honda porte l'histoire et la gloire de la marque. Cependant, afin de s'adapter au développement rapide du marché des véhicules électriques, Honda a décidé de redessiner le logo « H » pour montrer la détermination de la marque à innover et à se transformer. Le nouveau logo ne représente pas seulement l’esprit d’auto-percée et de transcendance de Honda.
Pourquoi le Gaussian Splatting est-il si populaire dans la conduite autonome que le NeRF commence à être abandonné ?
Jan 17, 2024 pm 02:57 PM
Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur Le Gaussiansplatting tridimensionnel (3DGS) est une technologie transformatrice qui a émergé dans les domaines des champs de rayonnement explicites et de l'infographie ces dernières années. Cette méthode innovante se caractérise par l’utilisation de millions de gaussiennes 3D, ce qui est très différent de la méthode du champ de rayonnement neuronal (NeRF), qui utilise principalement un modèle implicite basé sur les coordonnées pour mapper les coordonnées spatiales aux valeurs des pixels. Avec sa représentation explicite de scènes et ses algorithmes de rendu différenciables, 3DGS garantit non seulement des capacités de rendu en temps réel, mais introduit également un niveau de contrôle et d'édition de scène sans précédent. Cela positionne 3DGS comme un révolutionnaire potentiel pour la reconstruction et la représentation 3D de nouvelle génération. À cette fin, nous fournissons pour la première fois un aperçu systématique des derniers développements et préoccupations dans le domaine du 3DGS.
Comment résoudre le problème de la longue traîne dans les scénarios de conduite autonome ?
Jun 02, 2024 pm 02:44 PM
Hier, lors de l'entretien, on m'a demandé si j'avais posé des questions à longue traîne, j'ai donc pensé faire un bref résumé. Le problème à longue traîne de la conduite autonome fait référence aux cas extrêmes dans les véhicules autonomes, c'est-à-dire à des scénarios possibles avec une faible probabilité d'occurrence. Le problème perçu de la longue traîne est l’une des principales raisons limitant actuellement le domaine de conception opérationnelle des véhicules autonomes intelligents à véhicule unique. L'architecture sous-jacente et la plupart des problèmes techniques de la conduite autonome ont été résolus, et les 5 % restants des problèmes à longue traîne sont progressivement devenus la clé pour restreindre le développement de la conduite autonome. Ces problèmes incluent une variété de scénarios fragmentés, de situations extrêmes et de comportements humains imprévisibles. La « longue traîne » des scénarios limites dans la conduite autonome fait référence aux cas limites dans les véhicules autonomes (VA). Les cas limites sont des scénarios possibles avec une faible probabilité d'occurrence. ces événements rares
Honda a redessiné son logo en utilisant un style skeuomorphique plat, inspiré du logo original de 1961.
Jan 17, 2024 pm 01:09 PM
Ce site a rapporté le 17 janvier qu'au CES2024 de cette année, Honda a présenté une série de nouveaux véhicules électriques avec des logos « H » mis à jour. Dans la dernière annonce officielle, Honda a finalement annoncé un changement de logo, abandonnant le logo métallique skeuomorphe et choisissant une version plus plate et plus simple du symbole. En fait, cette nouvelle version remonte au logo original de la marque en 1961. Honda affirme que le logo « H » actuel a une longue histoire, remontant à 1981. Afin de s'adapter au développement de la prochaine génération de véhicules électriques, Honda a décidé de concevoir un nouveau logo « H » pour exprimer la détermination de Honda à poursuivre la transformation et son attitude d'entreprise consistant à transcender les racines de Honda et à rechercher constamment de nouvelles percées. La nouvelle expression du design est comme deux mains tendues, représentant
Choisir une caméra ou un lidar ? Une étude récente sur la détection robuste d'objets 3D
Jan 26, 2024 am 11:18 AM
0. Écrit à l'avant&& Compréhension personnelle que les systèmes de conduite autonome s'appuient sur des technologies avancées de perception, de prise de décision et de contrôle, en utilisant divers capteurs (tels que caméras, lidar, radar, etc.) pour percevoir l'environnement et en utilisant des algorithmes et des modèles pour une analyse et une prise de décision en temps réel. Cela permet aux véhicules de reconnaître les panneaux de signalisation, de détecter et de suivre d'autres véhicules, de prédire le comportement des piétons, etc., permettant ainsi de fonctionner en toute sécurité et de s'adapter à des environnements de circulation complexes. Cette technologie attire actuellement une grande attention et est considérée comme un domaine de développement important pour l'avenir des transports. . un. Mais ce qui rend la conduite autonome difficile, c'est de trouver comment faire comprendre à la voiture ce qui se passe autour d'elle. Cela nécessite que l'algorithme de détection d'objets tridimensionnels du système de conduite autonome puisse percevoir et décrire avec précision les objets dans l'environnement, y compris leur emplacement,
Cet article vous suffit pour en savoir plus sur la conduite autonome et la prédiction de trajectoire !
Feb 28, 2024 pm 07:20 PM
La prédiction de trajectoire joue un rôle important dans la conduite autonome. La prédiction de trajectoire de conduite autonome fait référence à la prédiction de la trajectoire de conduite future du véhicule en analysant diverses données pendant le processus de conduite du véhicule. En tant que module central de la conduite autonome, la qualité de la prédiction de trajectoire est cruciale pour le contrôle de la planification en aval. La tâche de prédiction de trajectoire dispose d'une riche pile technologique et nécessite une connaissance de la perception dynamique/statique de la conduite autonome, des cartes de haute précision, des lignes de voie, des compétences en architecture de réseau neuronal (CNN&GNN&Transformer), etc. Il est très difficile de démarrer ! De nombreux fans espèrent se lancer dans la prédiction de trajectoire le plus tôt possible et éviter les pièges. Aujourd'hui, je vais faire le point sur quelques problèmes courants et des méthodes d'apprentissage introductives pour la prédiction de trajectoire ! Connaissances introductives 1. Existe-t-il un ordre d'entrée pour les épreuves de prévisualisation ? R : Regardez d’abord l’enquête, p
SIMPL : un benchmark de prédiction de mouvement multi-agents simple et efficace pour la conduite autonome
Feb 20, 2024 am 11:48 AM
Titre original : SIMPL : ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving Lien article : https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf Lien code : https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL Affiliation de l'auteur : Université des sciences de Hong Kong et technologie Idée DJI Paper : cet article propose une base de référence de prédiction de mouvement (SIMPL) simple et efficace pour les véhicules autonomes. Par rapport au cent agent traditionnel
NuScenes dernier SOTA SparseAD : les requêtes clairsemées contribuent à une conduite autonome efficace de bout en bout !
Apr 17, 2024 pm 06:22 PM
Écrit à l'avant et point de départ Le paradigme de bout en bout utilise un cadre unifié pour réaliser plusieurs tâches dans les systèmes de conduite autonome. Malgré la simplicité et la clarté de ce paradigme, les performances des méthodes de conduite autonome de bout en bout sur les sous-tâches sont encore loin derrière les méthodes à tâche unique. Dans le même temps, les fonctionnalités de vue à vol d'oiseau (BEV) denses, largement utilisées dans les méthodes de bout en bout précédentes, rendent difficile l'adaptation à davantage de modalités ou de tâches. Un paradigme de conduite autonome de bout en bout (SparseAD) centré sur la recherche clairsemée est proposé ici, dans lequel la recherche clairsemée représente entièrement l'ensemble du scénario de conduite, y compris l'espace, le temps et les tâches, sans aucune représentation BEV dense. Plus précisément, une architecture clairsemée unifiée est conçue pour la connaissance des tâches, notamment la détection, le suivi et la cartographie en ligne. De plus, lourd
