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28/04/2024 | 024年“投资北京”大会 | 赛目科技展示卓越实力 2024年 4月25日,由北京市政府主办的2024年“投资北京”大会在2024年中关村论坛期间成功举办。赛目科技总经理何丰先生作为国家级专精特新“小巨人”企业代表受邀出席大会,并在企业展示环节进行精彩发言,着重介绍了公司在智能网联汽车仿真技术领域的发展特色、投资亮点以及未来战略规划,收获了与会嘉宾和投资机构的高度关注。
22/09/2023 | 赛目科技五度亮相世界智能网联汽车大会:创新成果守护自动驾驶安全 9月20日至24日,2023世界智能网联汽车大会在京盛大举行。北京赛目科技股份有限公司(以下简称“赛目科技”)已连续五届在这一国际盛事上展示卓越实力。本届大会上,赛目科技在多个环节精彩亮相,不仅发布了两项引领行业的创新成果,也向业界展示了自动驾驶安全验证的重要方向。
25/06/2023 | 北京赛目科技股份有限公司实现多项CMA扩项认证 近日,北京赛目科技股份有限公司成功通过了中国计量认证(CMA)一系列扩项认证,扩展了我司测试与认证业务范围,为客户出具的报告已支持使用CMA标记,报告具有法律效力,可用于产品质量评价、成果及司法鉴定。
01/06/2023 | 赛目科技与瑞士SGS签订合作意向书 海淀区考察团共同见证 2023年6月1日下午,北京赛目科技股份有限公司(简称“赛目科技”)与瑞士SGS集团(简称“SGS”)于SGS日内瓦总部签订合作意向书,在智能网联汽车相关测试认证领域进一步加强合作。
25/11/2022 | 赛目科技获准设立北京市博士后创新实践基地 近日,经北京市人力资源和社会保障局批准,通过申报推荐、资格审查、专家评议等程序,赛目科技成功获准设立北京市博士后创新实践基地。
17/09/2022 | 赛目科技圆满完成技术支持任务 在2022世界智能网联汽车大会上, 中国软件评测中心首届车控操作系统第三方测试活动测试结果正式发布,赛目科技圆满完成技术支持任务!华为、国汽智控两家企业的产品通过测试,中国电子信息产业发展研究院安晖副总工和赛目科技胡大林董事长为企业颁发测试证书。
16/09/2022 | 赛目科技作为支持单位精彩亮相2022世界智能网联汽车大会 2022年世界智能网联汽车大会(WICV)在北京·中国国际展览中心(顺义馆)盛大开幕,大会期间,赛目科技作为国产自动驾驶仿真测试领域的“排头兵”精彩亮相多个环节,全面展示赛目科技在测试验证技术领域的硬实力和助力智能网联汽车产业发展的新思路、新成果。
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预期功能安全的闭环实践⸺基于算法驱动的验证体系 ⽬前,⾏业主要依照预期功能安全(SOTIF)国际标准 ISO 21448的流程指导,进⾏预期功能安全设计测试⼯作。其定量分析验证给出的主要⽅法是依托海量已有交通数据进⾏量化分析,但这⼀⽅案在实操上存在相当难度⸺路采数据耗费的时间和经济成本过⾼,极端交通条件和危险场景复现困难,且存在很⼤危险性。因此,仿真测试数据已⽇渐成为解决以上问题的重要技术⼿段。
预期功能安全想要有效解决测试场景覆盖的问题,不仅需要结合仿真测试数据,还需要完整打通全仿真测试⼯具链,依托智能算法来有效降低测试场景数量,在实践中完成闭环。⾄此才能达到提⾼⾃动驾驶汽⻋测试安全性、节省测试时间和成本、快速推动⾃动驾驶汽⻋量产落地的⽬的。
ChatGPT 框架带给自动驾驶规划任务的启发 轨迹规划是自动驾驶算法中的一个重要任务,其目的是根据车辆当前的状态和环境信息,确定车辆的行驶路线传递到控制模块以实现自动驾驶。而这个问题是非常复杂的,其难点包括了以下几个方面:
1.不确定性:自动驾驶汽车需要在实时变化的交通环境中做出决策,但这些环境是充满不确定性的。例如,突然出现的障碍物、交通拥堵等情况都可能影响决策的正确性。而车辆驾驶事件具有“长尾效应”和“小概率事件”特点,为算法带来巨大挑战。
2.多样性:不同的驾驶场景、路况和驾驶习惯会导致决策的多样性。例如,在遇到交通堵塞时,有些驾驶员会选择等待,而有些则会选择绕路。因此,如何处理不同的决策情况成为规划问题的难点之一。
基于仿真的自动驾驶可靠性估计(一) 随着自动驾驶技术的加速发展与应用落地,如何检验和验证自动驾驶车辆及系统的可靠性变得至关重要。自动驾驶系统存在的风险可以通过该系统发生事故即失效的概率衡量,因此,验证自动驾驶系统失效的概率是否低至可以接受水平是自动驾驶验证的一个重要目标。为了验证或估计这个极低的概率,需要高昂的时间及安全成本完成实车路测——根据相关分析,为了得到失效概率的一个可靠置信区间(95%置信度,相对误差20%)需要超过五千万英里的道路测试。故高成本效益的仿真模拟测试成为验证自动驾驶系统可靠性的重要手段。
本文简要阐述和分析蒙特卡罗方法面对小概率事件时的困难,如何通过可靠性分析算法估计自动驾驶系统在逻辑场景中的失效概率,并将基于场景的测试结果转化为整体失效概率。
基于卡尔曼滤波的定位算法 若无法得到车辆在地图上的准确位置及周围障碍物的位置,那么自动驾驶便无从谈起。因此在自动驾驶领域,对车辆自身及周围物体的精确定位至关重要。然而现实环境中存在各类噪声,无论是激光雷达、惯性导航器件甚至卫星定位系统都无法得到完全真实的车辆位置信息。为了应对此类情况,便需要采用滤波算法来过滤观测噪声,以得到更加精确的定位结果。
在各类滤波定位算法中,卡尔曼滤波是最为知名的一种。为了解决阿波罗登月计划中的航天器定位及噪声干扰问题,这种算法最初在1963年由匈牙利数学家鲁道夫·卡尔曼所提出。
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