自动驾驶拓扑算法

本篇文章给大家分享自动驾驶拓扑算法，以及自动驾驶算法框架对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、卓驭科技低算力城区智驾方案揭开了新势力的遮羞布?
• 2、Topomlp网络:理解车道线与交通标志的关系
• 3、安波福:SVA架构解析

卓驭科技低算力城区智驾方案揭开了新势力的遮羞布?

1、其实，卓驭科技成行平台之所以能够做到低算力，主要的原因是把需要车端计算芯片干的一些活甩到了云端，有云端替车端负重前行而已。在不明真相的群众眼里，卓驭科技之所以可以在100T的算力上实现城区NOA，主要得益于其智驾团队具备极致压榨硬件算力的能力。

Topomlp网络:理解车道线与交通标志的关系

TOPOMLP：一个用于驾驶拓扑推理的强大流水线，旨在全面理解道路场景，为自动驾驶提供可行驶路线的信息。它通过检测车道和交通元素，进一步推理它们之间的拓扑关系，如车道与车道、车道与交通元素的关系。此过程的关键在于检测性能，尤其是对车道和交通元素的准确识别。

安波福:SVA架构解析

1、安波福的SVA架构解析如下：核心目的：满足高要求：SVA架构旨在满足自动驾驶和电气化对整车E/E架构的高安全性、高数据吞吐能力等要求。关键特性：供电安全：通过至少两份蓄电池和供电电路确保关键部件的供电安全。网络稳定性：优先考虑安全相关的数据流量以保证网络稳定性。

2、车东西1月9日消息，据外媒FutureCar报道，1月7日，汽车科技公司安波福在***举行的国际消费电子展（CES）上发布了其全新智能汽车架构（SVA）。这种智能汽车架构灵活且容易扩展，组装过程十分简单，可以提升使智能网联汽车和自动驾驶汽车的安全性，同时也在后期为汽车架构更新支持软件。

3、而当智能汽车架构（SVA）将输入输出端移出计算机，由数据动力中心统一管理，面向未来的中央计算架构由此诞生。通过开放式服务器平台，新架构可以根据车辆内工作负荷的整体计算需求定制协同处理器。

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