无人驾驶难以商业化?天隼图像要用小型电动车破解这个难题 | 每日黑马
张晓军 张晓军

无人驾驶难以商业化?天隼图像要用小型电动车破解这个难题 | 每日黑马

天隼图像选择的切入点是做小型电动车,这样受资源环境的限制最小,并可以找到快速商业化的路径。

2015年6月,Google无人驾驶车正式在加州进行路试;2015年10月15日,特斯拉激活自动车道保持等自动驾驶功能;2015年12月,百度无人车首次城市混合道路全自动驾驶;2016年9月18日,首辆无人驾驶Uber在美匹兹堡上路。

这些产业事件的密集发生,显示出无人驾驶正进入到一个发展的快车道,据权威机构预测,到2025年,无人驾驶汽车在全球的市场价值约为1.3万亿美元。包括百度、谷歌等互联网科技巨头纷纷斥巨资投入,加快无人驾驶技术的研发与应用,除此之外,一些创业公司也凭借自身所长试水该领域。

天隼图像成立于2012年,一直专注进行图像处理硬件系统和模式识别算法的开发与研究,并在此基础上,可根据应用型客户的实际要求,进行从硬件到软件的全套图像处理集成系统。

目前,天隼图像的主要产品是小型无人驾驶电动汽车,它在GPS导航条件下具备了自主路径规划能力,在非城市道路环境中,能以小于20km/H的速度实现无人自动驾驶。其应用场景主要有动物园、公园、大型场馆、监狱等场所,实现包括夜间巡逻、旅客接驳、安保监控 、远程执法取证等功能。目前,天隼图像已经在北京动物园等环境下,进行了运行测试。

天隼图像创始人兼CEO殷开爽起初在微软亚洲研究院从事图像技术研究,后来在威盛电子就职,2009年后,他开始自主创业。

刚开始,殷开爽做的是多点触摸技术,与军工研究所合作,参与弹载可见光导引头相关项目。“比如说,很多导引头前面都有图像实时回传,可以用模式识别的方法找出目标区域,并找出该区域的感兴趣目标”殷开爽告诉i黑马

经过几年图像技术的积累,沿着之前的发展路径,2012年殷开爽带领团队开始做无人驾驶电动汽车项目,建立了天隼图像。

说起无人驾驶,大家首先会想到可能是Google或者特斯拉的无人驾驶车。谷歌采用的是以激光雷达和大量传感器为主的解决方案,而特斯拉采用的则是以计算机视觉配合毫米波雷达的解决方案。两者均进行了长期测试,但要上路和进行商业化,除了面临一系列的技术挑战,还在国家法律法规等方面上均有很大的限制。而近期,特斯拉的自动驾驶车祸事件更是加重了很多人对安全性的顾虑。

所以天隼图像选择的切入点是做小型电动车项目。“对于创业公司来讲,这样受资源环境的限制最小,并可以找到快速商业化的路径”殷开爽说。

虽然改成了小车,但其实它基本的技术方案与其它无人驾驶汽车并无二致。现在无人驾驶车商业化或者可靠性最大的障碍就是工控机,因为它的内核是计算机,会经常出现死机,有病毒等问题,同时它体积大,不方便安装。

对此,天隼图像最大的改进地方在于将它做成板卡化。“我们做的最大的改进,是把工控机去掉,变成了板卡。从目前来讲,我们应该说把商业化最大的一个障碍给去除了。”殷开爽告诉i黑马。

板卡的用途在于,它以嵌入式软、硬件系统替代传统方案中的工控机,收集、监测车上的所有传感器数据,并分析、处理、判决后生成控制指令,以实现整车的稳定、可靠控制。从行业发展角度来说,系统主控单元的板卡化是其商业化必不可少的关键标志节点。

殷开爽向i黑马介绍了板卡在小型无人驾驶电动汽车中的应用场景。目前阶段,天隼图像还没有生产线,是采购轻小型的电动汽车进行改装,将方向盘、刹车以及油门等进行改装,让它变成数控的,可以通过程序简单去控制它。

“之后再加超声波传感器、激光雷达。最终所有这些数据,不管是数控还是传感器,最终都要接到板卡中,我们叫它智能车的智能嵌入式控制器(SECU),接下来由板卡统一地去接收所有的传感器的信息,做决策,并对车进行控制。”殷开爽说。

但是计算机软件开发和板卡中的程序开发属于两个细分行业,这就需要项目方既要懂车、懂硬件,还要懂软件,懂上层的算法,几个领域融合在一起,集合在板卡中,最终车才能真正运作起来。

目前,市场很难找到这样的复合型团队,那天隼图像是如何做到的呢?殷开爽坦言,并没有什么诀窍,自己也一直处在学习的过程。从2012年开始,天隼团队就买汽车散件,学习组装车,通过对各个板块的熟悉和项目的训练积累,自然练成了一个比较熟练的“工匠”。

此前,天隼图像已完成300万元的天使轮融资。谈及下一步,殷开爽表示,天隼图像正在启动A轮融资,融资将主要用在自动驾驶小型电动汽车平台标准化,公园自动驾驶接驳车整车设计,量产资源整合等方面,致力于推动小型无人驾驶电动汽车进一步市场化。

黑马档案

公司:北京天隼图像科技有限公司

创始人:殷开爽

所在地区:北京

所属行业:人工智能

融资状况:天使轮300万元

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