Baidu Apollo ha annunciato che renderà open source la sua soluzione di collaborazione veicolo-strada entro la fine dell'anno e che la percezione stradale migliorerà la sicurezza della guida autonoma

Il 14 settembre, Li Zhenyu, vicepresidente di Baidu e direttore generale dell'Intelligent Driving Business Group, ha annunciato alla "Baidu Apollo Media Communication Conference" che la soluzione di collaborazione veicolo-strada Apollo sarà ufficialmente resa open source alla fine del 2018, rendendo disponibile al settore la tecnologia e i servizi di Baidu Apollo nel campo della collaborazione veicolo-strada.

Si dice che Baidu abbia iniziato a sviluppare l'intero stack di "collaborazione veicolo-strada" nel 2016. Al momento, Apollo ha scenari in varie regioni come Pechino, Xiongan e Silicon Valley; una varietà di modelli di veicoli come autovetture, minibus senza conducente e veicoli logistici senza pilota; sviluppa inoltre tecnologie all'avanguardia per la collaborazione veicolo-strada in soluzioni di sensori di percezione stradale, algoritmi di percezione stradale, algoritmi di fusione della percezione veicolo-strada, compressione dei dati e ottimizzazione delle comunicazioni, hardware e software per terminali V2X e sicurezza V2X; Inoltre, la flotta di veicoli senza pilota di Apollo, i test effettuati su strada aperta sui veicoli senza pilota e altre serie di accumulo di dati di scenario hanno gettato le basi per la disposizione della collaborazione veicolo-strada di Baidu.

Li Zhenyu ha affermato che l'open source ufficiale della soluzione di collaborazione veicolo-strada Apollo segna l'ingresso della piattaforma aperta Apollo in una nuova fase di open source complessivo del veicolo e delle superfici stradali.

Il direttore della tecnologia di guida autonoma di Baidu, Tao Ji, ha condiviso spunti chiave sulla ricerca e sviluppo di Baidu nel campo della collaborazione veicolo-strada, in particolare sulla necessità di un approccio a tre punte: dal lato veicolo, dal lato strada e dal collegamento di comunicazione, e sull'importanza particolare dell'esperienza dal lato veicolo. Solo attraverso la pratica multi-scenario sul lato veicolo potremo stabilire requisiti più precisi sull'accuratezza delle apparecchiature di percezione a bordo strada e sull'efficienza dei collegamenti di comunicazione, nonché verificare l'effetto effettivo del feedback informativo proveniente dalle apparecchiature a bordo strada.

La collaborazione veicolo-strada open source di Apollo aggiungerà o aggiornerà i moduli correlati alla collaborazione veicolo-strada in termini di software, hardware e servizi cloud basati sull'attuale framework tecnologico aperto a quattro livelli della piattaforma aperta Apollo. A livello di hardware di riferimento, Apollo aggiungerà hardware di riferimento sul lato veicolo e sul lato strada per completare la trasmissione e l'analisi delle informazioni tra il veicolo a guida autonoma e il lato strada.

A livello di software open source, Apollo ha aggiornato i moduli di pianificazione della percezione e del processo decisionale, in grado di completare l'elaborazione della fusione delle informazioni correlate a V2X sul lato veicolo del sistema Apollo; Allo stesso tempo, fornisce un pacchetto software che può essere eseguito sull'hardware di riferimento a bordo veicolo e a bordo strada, responsabile della relativa preelaborazione delle informazioni V2X. A livello di servizio cloud, i servizi stradali intelligenti sono aperti a fornire informazioni quali la previsione della percezione a bordo strada, necessarie per la guida autonoma, e al contempo rendono open source algoritmi quali la previsione della percezione a bordo strada; potenziare le capacità del servizio di simulazione ed espandere gli scenari di simulazione in un ambiente collaborativo veicolo-strada.

Prendendo ad esempio un incrocio con condizioni di traffico complesse, i conducenti umani e i sensori delle auto a guida autonoma possono percepire solo una parte delle informazioni sulle condizioni stradali a causa delle limitazioni di prospettiva e linea di vista. Gli ostacoli invisibili rappresentano un pericolo nascosto. Se la collaborazione veicolo-strada è dotata di un dispositivo di percezione stradale con "prospettiva perfetta", può utilizzare una serie di sensori, come telecamere ad alta definizione e le capacità di elaborazione e riconoscimento di Baidu Brain, per percepire tutti i partecipanti al traffico all'interno dell'incrocio e realizzare una serie di funzioni di analisi. Queste informazioni possono essere condivise in tempo reale con tutti i veicoli presenti all'incrocio tramite la comunicazione V2X, eliminando così al massimo i pericoli nascosti.

Si stima che la collaborazione veicolo-strada possa contribuire a risolvere il 54% dei problemi riscontrati dall'intelligenza dei singoli veicoli nei test su strada e a ridurre del 62% il numero di acquisizioni intelligenti dei singoli veicoli, il che equivale ad aggiungere un livello di protezione ridondante per la sicurezza della guida autonoma.

In passato, "i produttori di sistemi di comunicazione non avevano familiarità con le esigenze della guida autonoma, i produttori di guida autonoma avevano difficoltà a reperire servizi di tecnologie di comunicazione emergenti e i produttori di attrezzature stradali non erano bravi nella ricerca e nello sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale". Collaborare tra veicoli e strade era come "un cieco che tocca un elefante". Ma per sviluppare la collaborazione tra veicoli e strade, dobbiamo adottare contemporaneamente auto e strade intelligenti. In futuro, Baidu condividerà l'esperienza pratica e le capacità accumulate da un gran numero di test su strada di guida autonoma, rendendo open source le proprie soluzioni di collaborazione veicolo-strada, in modo che i partner coinvolti nella ricerca e nello sviluppo della collaborazione veicolo-strada possano davvero camminare su due gambe.

Lo stesso giorno, Baidu ha anche annunciato che collaborerà con Datang Telecom Group, Qianfang Technology, China Unicom e altre aziende, sfruttando le potenti capacità ecologiche della piattaforma aperta Apollo, leader mondiale, per integrare risorse provenienti da vari settori, quali la produzione automobilistica, la produzione e l'integrazione di apparecchiature per infrastrutture di trasporto, le comunicazioni, i chip, il governo e le università, per sviluppare congiuntamente un sistema collaborativo veicolo-strada. Baidu collaborerà inoltre con Xiongan New Area per condurre sperimentazioni e approfondire l'esplorazione di nuovi percorsi per lo sviluppo di trasporti che integrino veicoli e strade. Contemporaneamente, verrà istituito un laboratorio congiunto con l'Università di Tongji per avviare una cooperazione approfondita nella pianificazione e progettazione della rete stradale per veicoli senza pilota, nella simulazione del flusso di traffico e in altri aspetti.

Vincitore del Qingyun Plan di Toutiao e del Bai+ Plan di Baijiahao, del Baidu Digital Author of the Year 2019, del Baijiahao's Most Popular Author in the Technology Field, del Sogou Technology and Culture Author 2019 e del Baijiahao Quarterly Influential Creator 2021, ha vinto numerosi premi, tra cui il Sohu Best Industry Media Person 2013, il China New Media Entrepreneurship Competition Beijing 2015, il Guangmang Experience Award 2015, il China New Media Entrepreneurship Competition Finals 2015 e il Baidu Dynamic Annual Powerful Celebrity 2018.