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DeepWay自动驾驶：
数据-算法-产品闭环的思考与实践
2021/11/27
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DeepWay简介
DeepWay成立于2020年底，是由百度和狮桥合资的专注于商用车自动驾驶的科技公司。DeepWay是百度Apollo X计划的第一位落
地公司，百度通过人才、技术、资本、生态等各个维度投入，与狮桥的场景、金融、资本等优势结合，打造DeepWay成为货运自动
驾驶赛道的独角兽。目前DeepWay已经在商用车高速辅助驾驶、高速L4无人驾驶以及限定区域无人驾驶业务展开布局。
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DeepWay简介
DeepWay首款产品——星途1代智能新能源卡车，将于2023年6月量产，具备L3级自动驾驶能力。
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目录
1. 干线物流自动驾驶的典型技术问题
2. DeepWay自动驾驶能力介绍
3. 构建数据-算法-产品闭环的思考与实践
4
1.干线物流自动驾驶的典型技术问题
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干线物流场景
实际场景：
想象中的场景： 1.异形目标的识别与行为决策；
1.车流稀疏，全程畅通无阻； 2.隧道、路面干扰等定位、车道线识别挑战；
2.路面良好， 一马平川； 3.雾天、夜间会车光照条件影响；
3.天气晴朗，一目千里。 4.挂车决策规划、动力学控制的显著差异；
……
6
1.1 典型问题一：感知
➢ 视觉感知：目标检测
分类错误 误识别 漏识别
Person 91%
典型的目标检测分类错误： 漏识别/误识别引起的问题：
1.高速公路路牌误识别为行人； 1.误识别：可能引起幽灵刹车；
2.大型车辆误识别为小型车。 2.漏识别：可能引起漏制动。
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1.1 典型问题一：感知
➢ 视觉感知：测量
测距误差 尺寸误差 航向角误差
测距/测速误差引起的典型问题：
尺寸误差引起的典型问题： 航向角误差引起的典型问题：
1.导致加减速不及时，影响跟车体验，可能引起
1.引起AEB紧急制动的误触发/漏触发； 1.车辆切入/切出状态的判断错误；
碰撞风险；
2.导致换道/避障路径规划的横向偏离 2.行人横穿/非横穿的判断错误；
2.测速不准，导致对目标运动状态估计错误，引
过大/过小，影响实际体验
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