El estacionamiento automatizado / autónomo presente el 7.7% de los automóviles de pasajeros en China en 2019 según el informe "Informe de la industria de estacionamiento automatizado / autónomo, 2019-2020" de ResearchAndMarkets.com .
El estacionamiento automatizado se encontró en el 7.7 por ciento de los automóviles de pasajeros en China en 2019, según datos del informe.
Como se muestra en la tabla anterior, la mayoría de los nuevos automóviles de pasajeros chinos fueron preinstalados con soluciones ultrasónicas para estacionamiento automatizado en 2019, mientras que la solución de fusión ultrasónica + visión solo tuvo pequeñas acciones, pero experimentó una tendencia alcista desde el cuarto trimestre.
La tasa de montaje moderada del estacionamiento automatizado es el resultado de los escenarios limitados de las soluciones tradicionales de estacionamiento ultrasónico donde el conductor tiene que permanecer en el automóvil. Para abordar este problema, hay dos formas: un mejor rendimiento de los radares ultrasónicos y más sensores (como cámaras y radares de ondas milimétricas).
Por ejemplo, el sistema de estacionamiento automatizado AionS, que fue lanzado por GAC en la primera mitad de 2019, utiliza 12 radares ultrasónicos de sexta generación de Bosch para detectar un rango más largo que la generación anterior y sondear objetos a una distancia de 3 cm en lugar de los 6 cm originales. con una actualización más rápida y agilidad.
Modelos más emergentes como Changan CS75 PLUS, Geely Xingyue, SAIC Roewe MARVEL X, Chery EXEED, etc.se han embarcado en soluciones de estacionamiento de fusión de visión y ultrasonidos.
La aplicación poco común de la solución de fusión ultrasónica + visual en el pasado radica en la falta de algoritmos y computación potente. Tesla, el pionero en volverse inteligente, ha recurrido durante mucho tiempo a soluciones ultrasónicas y su capacidad de estacionamiento automatizado no ha funcionado bien. Incluso Smart Summon lanzado en la segunda mitad de 2019 tampoco tiene tanto éxito.
Todos los modelos de Tesla equipados con Autopilot 2.0 llevan el chip Drive PX2 de NVIDIA, que admite el acceso a hasta 6 cámaras. Autopilot 2.0 no puede reforzar el trabajo completo de 8 cámaras en el automóvil, independientemente de los puertos de computación o video. Por lo tanto, Autopilot 2.0 no atiende suficientemente la fusión del asistente de estacionamiento automático ultrasónico + de visión.
Según el estudio de Chris Zheng , Tesla anota la cámara de rango medio en la cámara trifocal frontal a 36 cuadros por segundo, graba la cámara de ojo de pez frontal y cuatro cámaras de vista lateral a 9 cuadros por segundo, mientras que abandona temporalmente el frente restante. cámara de largo alcance y cámara de visión trasera. Es decir, cuando el piloto automático está habilitado, solo 6 cámaras en el automóvil están involucradas en el etiquetado y la percepción, de las cuales solo la cámara frontal de rango medio mantiene una alta frecuencia de percepción mientras que las 5 cámaras restantes funcionan enérgicamente con la potencia informática limitada.
Tesla comenzó a desarrollar chips para computación sólida. En 2019, Elon Musk presentó la actualización de hardware Autopilot HW 3.0 impulsada por el chip FSD de desarrollo propio de Tesla. La versión anterior HW2.5 usa el chip Drive PX2 de Nvidia. En términos de potencia de cálculo, el nuevo chip puede procesar aproximadamente 21 veces más imágenes por segundo que el anterior (110 cuadros por segundo), a 2.300 cuadros por segundo. Si las 8 cámaras funcionan a 36 fotogramas por segundo, la salida total del vehículo será de 288 fotogramas por segundo, lo que equivale al 12,5% de la capacidad de procesamiento del chip FSD y es suficiente para el estacionamiento automatizado.
Después de resolver la potencia informática, Tesla lanzó 'Smart Summon' a fines de 2019, que está diseñado para permitir que el automóvil conduzca hasta el usuario o un lugar designado por el usuario, maniobrando alrededor de objetos y estacionando según sea necesario. Las pruebas reales demuestran que Smart Summon todavía no funciona en muchos casos, lo que indica que el algoritmo necesita mejoras.
En marzo de 2020 , Musk dijo que Tesla terminaría de trabajar en los códigos básicos del piloto automático y el etiquetado 3D para proporcionar mejores algoritmos y características para sus autos, y luego revelaría 'Reverse Summon' pronto. La Invocación inversa probablemente será una función de espejo de la Invocación inteligente existente de Tesla. Mientras que Smart Summon permite que el automóvil del usuario navegue desde su espacio de estacionamiento hasta el usuario, Reverse Summon probablemente invierte esto. Como tal, posiblemente implicaría que el automóvil del usuario puede dejar al usuario y luego navegar a un espacio de estacionamiento por sí solo. Para garantizar la seguridad, Smart Summon funciona con la aplicación móvil Tesla cuando el teléfono del usuario se encuentra a aproximadamente 65 metros del automóvil con una velocidad máxima proyectada de 8 km / h.
Tomando a Tesla como referencia, los OEM y los proveedores de nivel 1 están actualizando los sistemas de estacionamiento automatizados.
Desay SV dijo a los inversores que su sistema de estacionamiento automatizado que utiliza la solución de fusión de visión + ultrasónica (algoritmos respaldados por MOMENTA) se ha generado para Chery EXEED, Geely Xing Yue y otros modelos.
La nueva red neuronal profunda de Tesla integrará todas las redes subneurales, incluida la percepción, la planificación de rutas y el reconocimiento de objetivos. La cooperación entre Desay SV, que es experta en hardware, y MOMENTA, una oferta veterana de algoritmos de redes neuronales, inspira a los proveedores Tier1 tradicionales.
Valeo ha liderado durante mucho tiempo el grupo en el campo APA, y su solución de fusión de visión + ultrasónica: Park4U Remote se ha aplicado a los nuevos sedán Clase S de Mercedes-Benz y al nuevo CS75 PLUS de Changan. Con el poderoso estacionamiento remoto, Changan CS75 PLUS ha sido un éxito de ventas en la actualidad.
Para atender los complicados escenarios de estacionamiento en China , Valeo ha preparado diferentes combinaciones de sensores para el estacionamiento automatizado: Vision + Ultrasonic Radar Fusion Solution y Millimeter Wave Radar + Ultrasonic Radar Fusion Solution. En 2020, se lanzarán varios modelos que utilizan las soluciones de estacionamiento automatizado de Valeo.
Al lanzar Valeo.ai con sede en París , Valeo tiene como objetivo albergar una red comunitaria abierta dedicada al desarrollo de aplicaciones automotrices en inteligencia artificial y aprendizaje profundo.
La computación y los algoritmos mejorados no solo son necesarios para el estacionamiento automatizado y los sistemas AVP, sino que también son cruciales para el sistema de cabina, el sistema conectado, ADAS, etc. Esto implica cambios en la arquitectura E / E del vehículo, superprocesadores, controladores de dominio, OTA del vehículo , seguridad de la información, por nombrar algunos.
En los próximos años, las ECU descentralizadas serán reemplazadas por controladores de dominio cuyo desarrollo suele estar dominado por OEM y proveedores de nivel 1. El espacio para los controladores de estacionamiento independientes se está reduciendo. Para las startups de APA / AVP, es de vital importancia mejorar las competencias algorítmicas y tener colaboraciones más estrechas con los proveedores Tier1.
Para obtener más información sobre este informe, visite https://www.researchandmarkets.com/r/77hvxd
¿Por qué la tasa de instalación del estacionamiento automatizado no es alta?
El estacionamiento automatizado se encontró en el 7.7 por ciento de los automóviles de pasajeros en China en 2019, según datos del informe.
Como se muestra en la tabla anterior, la mayoría de los nuevos automóviles de pasajeros chinos fueron preinstalados con soluciones ultrasónicas para estacionamiento automatizado en 2019, mientras que la solución de fusión ultrasónica + visión solo tuvo pequeñas acciones, pero experimentó una tendencia alcista desde el cuarto trimestre.
La tasa de montaje moderada del estacionamiento automatizado es el resultado de los escenarios limitados de las soluciones tradicionales de estacionamiento ultrasónico donde el conductor tiene que permanecer en el automóvil. Para abordar este problema, hay dos formas: un mejor rendimiento de los radares ultrasónicos y más sensores (como cámaras y radares de ondas milimétricas).
Por ejemplo, el sistema de estacionamiento automatizado AionS, que fue lanzado por GAC en la primera mitad de 2019, utiliza 12 radares ultrasónicos de sexta generación de Bosch para detectar un rango más largo que la generación anterior y sondear objetos a una distancia de 3 cm en lugar de los 6 cm originales. con una actualización más rápida y agilidad.
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| El estacionamiento automatizado presente en el 7.7% de los coches en China en 2019-Volkswagen |
Modelos más emergentes como Changan CS75 PLUS, Geely Xingyue, SAIC Roewe MARVEL X, Chery EXEED, etc.se han embarcado en soluciones de estacionamiento de fusión de visión y ultrasonidos.
La aplicación poco común de la solución de fusión ultrasónica + visual en el pasado radica en la falta de algoritmos y computación potente. Tesla, el pionero en volverse inteligente, ha recurrido durante mucho tiempo a soluciones ultrasónicas y su capacidad de estacionamiento automatizado no ha funcionado bien. Incluso Smart Summon lanzado en la segunda mitad de 2019 tampoco tiene tanto éxito.
Todos los modelos de Tesla equipados con Autopilot 2.0 llevan el chip Drive PX2 de NVIDIA, que admite el acceso a hasta 6 cámaras. Autopilot 2.0 no puede reforzar el trabajo completo de 8 cámaras en el automóvil, independientemente de los puertos de computación o video. Por lo tanto, Autopilot 2.0 no atiende suficientemente la fusión del asistente de estacionamiento automático ultrasónico + de visión.
Según el estudio de Chris Zheng , Tesla anota la cámara de rango medio en la cámara trifocal frontal a 36 cuadros por segundo, graba la cámara de ojo de pez frontal y cuatro cámaras de vista lateral a 9 cuadros por segundo, mientras que abandona temporalmente el frente restante. cámara de largo alcance y cámara de visión trasera. Es decir, cuando el piloto automático está habilitado, solo 6 cámaras en el automóvil están involucradas en el etiquetado y la percepción, de las cuales solo la cámara frontal de rango medio mantiene una alta frecuencia de percepción mientras que las 5 cámaras restantes funcionan enérgicamente con la potencia informática limitada.
Tesla comenzó a desarrollar chips para computación sólida. En 2019, Elon Musk presentó la actualización de hardware Autopilot HW 3.0 impulsada por el chip FSD de desarrollo propio de Tesla. La versión anterior HW2.5 usa el chip Drive PX2 de Nvidia. En términos de potencia de cálculo, el nuevo chip puede procesar aproximadamente 21 veces más imágenes por segundo que el anterior (110 cuadros por segundo), a 2.300 cuadros por segundo. Si las 8 cámaras funcionan a 36 fotogramas por segundo, la salida total del vehículo será de 288 fotogramas por segundo, lo que equivale al 12,5% de la capacidad de procesamiento del chip FSD y es suficiente para el estacionamiento automatizado.
Después de resolver la potencia informática, Tesla lanzó 'Smart Summon' a fines de 2019, que está diseñado para permitir que el automóvil conduzca hasta el usuario o un lugar designado por el usuario, maniobrando alrededor de objetos y estacionando según sea necesario. Las pruebas reales demuestran que Smart Summon todavía no funciona en muchos casos, lo que indica que el algoritmo necesita mejoras.
En marzo de 2020 , Musk dijo que Tesla terminaría de trabajar en los códigos básicos del piloto automático y el etiquetado 3D para proporcionar mejores algoritmos y características para sus autos, y luego revelaría 'Reverse Summon' pronto. La Invocación inversa probablemente será una función de espejo de la Invocación inteligente existente de Tesla. Mientras que Smart Summon permite que el automóvil del usuario navegue desde su espacio de estacionamiento hasta el usuario, Reverse Summon probablemente invierte esto. Como tal, posiblemente implicaría que el automóvil del usuario puede dejar al usuario y luego navegar a un espacio de estacionamiento por sí solo. Para garantizar la seguridad, Smart Summon funciona con la aplicación móvil Tesla cuando el teléfono del usuario se encuentra a aproximadamente 65 metros del automóvil con una velocidad máxima proyectada de 8 km / h.
Tomando a Tesla como referencia, los OEM y los proveedores de nivel 1 están actualizando los sistemas de estacionamiento automatizados.
Desay SV dijo a los inversores que su sistema de estacionamiento automatizado que utiliza la solución de fusión de visión + ultrasónica (algoritmos respaldados por MOMENTA) se ha generado para Chery EXEED, Geely Xing Yue y otros modelos.
La nueva red neuronal profunda de Tesla integrará todas las redes subneurales, incluida la percepción, la planificación de rutas y el reconocimiento de objetivos. La cooperación entre Desay SV, que es experta en hardware, y MOMENTA, una oferta veterana de algoritmos de redes neuronales, inspira a los proveedores Tier1 tradicionales.
Valeo ha liderado durante mucho tiempo el grupo en el campo APA, y su solución de fusión de visión + ultrasónica: Park4U Remote se ha aplicado a los nuevos sedán Clase S de Mercedes-Benz y al nuevo CS75 PLUS de Changan. Con el poderoso estacionamiento remoto, Changan CS75 PLUS ha sido un éxito de ventas en la actualidad.
Para atender los complicados escenarios de estacionamiento en China , Valeo ha preparado diferentes combinaciones de sensores para el estacionamiento automatizado: Vision + Ultrasonic Radar Fusion Solution y Millimeter Wave Radar + Ultrasonic Radar Fusion Solution. En 2020, se lanzarán varios modelos que utilizan las soluciones de estacionamiento automatizado de Valeo.
Al lanzar Valeo.ai con sede en París , Valeo tiene como objetivo albergar una red comunitaria abierta dedicada al desarrollo de aplicaciones automotrices en inteligencia artificial y aprendizaje profundo.
La computación y los algoritmos mejorados no solo son necesarios para el estacionamiento automatizado y los sistemas AVP, sino que también son cruciales para el sistema de cabina, el sistema conectado, ADAS, etc. Esto implica cambios en la arquitectura E / E del vehículo, superprocesadores, controladores de dominio, OTA del vehículo , seguridad de la información, por nombrar algunos.
En los próximos años, las ECU descentralizadas serán reemplazadas por controladores de dominio cuyo desarrollo suele estar dominado por OEM y proveedores de nivel 1. El espacio para los controladores de estacionamiento independientes se está reduciendo. Para las startups de APA / AVP, es de vital importancia mejorar las competencias algorítmicas y tener colaboraciones más estrechas con los proveedores Tier1.
Para obtener más información sobre este informe, visite https://www.researchandmarkets.com/r/77hvxd
Así, que el estacionamiento automatizado / autónomo presente el 7.7% de los automóviles de pasajeros en China en 2019 según el informe "Informe de la industria de estacionamiento automatizado / autónomo, 2019-2020" de ResearchAndMarkets.com .
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