作者 | WayneGo 编辑 | 汽车人
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/658106554
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理想科技日上自动驾驶部分介绍了通勤NOA的技术路线，尝试在复杂的城市场景中先基于通勤路线落地（个人感觉是很好的商业思路，理想的产品定义能力果然NB）。
1、系统架构和关键点
采用NPN特征和TIN网络，增强BEV大模型，准确识别城市中的复杂路口和信号灯通行意图，从而实现去高精地图的能力
采用模仿学习的规控算法做出更类人性的动作
全闭环自动训练平台持续驱动大模型进化
2、感知模块
在复杂路口BEV大模型结果不是很稳定，使用NPN（NeuralPriorNet）神经先验网络提取和使用复杂路口特征，和车端的实时感知结果相融合，得到更加完美的感知结果。
用TIN（TrafficIntentionNet）端到端的信号灯意图网络，不需要人为设定规则和识别红绿灯的具体位置，网络直接给出车辆直行/左转/右转/停止的概率意图。
使用Occupancy网络识别通用障碍物。
NPN特征的训练状态决定城市NOA是否允许开启的条件。
3、规控模块
基于模仿学习的决策规划，让规控做出更类人性的判断（技术方案没有展开）。
采用真实驾驶员的行为习惯训练。
4、训练平台
拥有1200PFLOPS的训练平台，6亿自动驾驶里程。
闭环架构：样本采集->样本挖掘->样本标注->模型训练->测试验证。
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