厘米级定位！不依赖GPS信号！阿里达摩院、之江实验室又新出了哪些“黑科技”？
疫情期间，我们见到了无人驾驶车辆
运送医疗物资、配送快递等
人工智能、大数据在交通领域的应用
越来越广泛
下面和小余儿一起看看
余杭又有哪些黑科技诞生吧！
近日
阿里达摩院自研高精定位系统
完成了最新一次迭代
基于多传感器融合的紧耦合算法
实现了不依赖GPS信号的厘米级定位
这是阿里巴巴在自动驾驶领域
取得的又一新突破
定位是自动驾驶系统的核心功能之一，自动驾驶车辆通常借助GPS和车辆传感器等信号获取自身位置和姿态信息。但GPS仅能提供米级精度的绝对定位，若要将精度提升到厘米级，业界通用的解决方案是借助RTK（载波相位差分技术），而RTK通常需要搭配高精惯导使用，存在成本高昂、无法克服卫星信号不稳或丢失等问题。
阿里达摩院自动驾驶实验室负责人介绍，主流的多源融合定位技术分为松耦合和紧耦合两类，前者对传感器数据的处理结果进行融合；后者先对传感器原始数据作融合，再进行集中式计算，效果更好，难度也更高。
此次迭代，阿里达摩院正是采用了紧耦合算法，该算法首先对传感器原始数据作融合，再进行集中式计算，实现了GPS、惯导、轮速、相机、激光雷达等多模态传感器的融合，用低精度的传感器实现了厘米级定位。值得一提的是，即使是在没有GPS信号的隧道、地库等场所，该定位系统也能正常运行。
目前，该处理器已经用于自动驾驶物流车，通过软硬件一体化设计，以10%的成本达到业界领先定位水准。
早在2018年，阿里达摩院便开始正式布局自动驾驶业务，并以物流场景作为切入点，布局以来，已有多次突破。
今年4月8日，阿里达摩院宣布将推出搭载独家3D降噪和图像增强算法的ISP图像处理器。路测结果显示，该处理器在夜间和高速运动等具有挑战性的环境下，图像识别准确率比业界主流产品可提升10%以上。
随后，阿里达摩院又于4月22日发布了全球首个自动驾驶“混合式仿真测试平台”，模拟一次极端场景仅30秒，系统每日虚拟测试里程可超过800万公里。
在高速公路上
从发生事故到事故被发现
原本需要5-10分钟左右
现在这一过程缩短到了30秒以内
这是之江实验室的智慧算法
在沪杭甬高速公路试验路段上
取得的成果之一
浙江省将智慧高速公路列为数字经济十大标志性引领性数字化项目之一。同时，之江实验室积极谋划支持浙江数字经济“一号工程”建设，智慧交通正是首批布局的重要领域之一。经过半年时间紧锣密鼓地研发投入，以及与浙江省交通投资集团的紧密合作，之江实验室在智慧交通领域的布局率先在沪杭甬智慧高速项目中取得成效。
四套算法 提效增速
“我们在沪杭甬的云控平台上布局了四套算法——短时交通预测算法、交通事件预警算法、应急疏导效果仿真算法、车流诱导效果评价算法，融合了门架、卡口、视频、毫米波雷达等多种数据源，进行车辆轨迹还原、交通流量速度统计等分析，从而提升高速公路的管理水平和运行效率。”之江实验室智能网络研究中心负责人介绍。
团队成员从左到右依次为：宋晓峰、吴戡、李道勋、季玮、黄倩、季欣凯
四套算法，使用了时序分析模型、深度学习、多元数据融合、元胞传输模型等算法模型，并根据高速公路管理业务对算法结果的时效性与可靠性的要求，在算法与工程上进行拓展。经过多轮验证，算法整体准确率在90%以上。
全维度提供智慧方案
从投入研发，到算法落地，团队仅用了半年时间，对6位年轻成员来说，除了收获亮眼的成绩，也对从基础研究到产业落地的过程有了切身体会。
团队花费了大量的时间和精力，进行数据清洗，尝试通过各种方法保证算法在边界场景中的适应性。“虽然耗时耗力，但对科研人员来说，‘走出象牙塔’才能将研究落到实处。”目前，四套算法主要针对高速公路管理的业务需要。
接下去，团队计划进一步丰富现有平台的业务功能。同时，与之江实验室智能网络研究中心的车联网团队协同配合，实现云-车-路的全链路、全维度的智慧高速公路功能提升，并将服务对象拓展到司乘人员，针对人员和车辆的个性化需求，提供全方位的伴随式服务。
在7月即将发布的之江实验室天枢人工智能开源平台上，智慧交通相关算法将与平台深度耦合，利用天枢平台提供的模型压缩、模型炼知、联邦学习等工具组件，全面提升算法性能。同时，之江实验室还将联合天枢平台的生态伙伴，共同打造之江智慧交通生态圈，进一步助力浙江数字经济的发展。
聚焦智慧交通
建设交通强省
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内容来源/未来科技城、阿里达摩院、之江实验室、钱江晚报
编辑/孟婷