背景与挑战
本方案基于ModelArts平台及Atlas 800 训练服务器(型号:9000)超强算力的支持,在很短的时间内可以对现有的模型进行快速训练。同时依托于昇腾推理服务器离线推理的优势,可以快速的搭建起一套完整的推理应用。 非公共交通区域的低速无人驾驶AI系统的项目是一个平台项目,由线控底盘系统、无人驾驶系统和云智慧管理系统三部分组成。我们的目标是为用户提供软硬件系统,包括标准的线控底盘和无人驾驶系统,让他们可以进行二次开发,从而实现无人驾驶方向上的多种应用。
解决方案
算法/关键配置
| 适配算法/关键配置名称 | 算法/关键配置描述 |
|---|---|
| YOLOV5模型 | YOLOV5模型 |
方案亮点
第一,我们的系统是平台化的。我们提供开放的线控底盘系统平台,用户可以根据需求,通过我们提供的标准图纸,在平台上完成底盘硬件设计,然后在这个基础上实现各种应用。因为底盘设计基于我们的平台,客户的硬件成本会大大降低,研发效率也会显著提高,从而加快产品的研发速度。随着越来越多的应用案例出现,客户和供应商的数量也会不断增加,形成一个良性循环。 第二,我们的无人驾驶系统是标准化的。只要按照我们的企业接口标准接入,任何第三方的无人驾驶系统,都可以和我们的云管理平台以及客户设计的线控底盘进行无缝连接。 第三,我们有智慧化的云管理平台。我们提供标准的API接口,只要能接入我们的平台,就可以享受平台上提供的大数据和AI应用服务。在过去的一年里,我们通过平台开发了两款底盘和三款无人系统,并研发出了三款无人驾驶接驳车。这三款车已经在实际的公园场景内进行了测试和运营,验证了我们平台的可行性和可靠性。
下载资源
非公共交通区域低速无人驾驶AI系统.pdf
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