Our technology

技术路线

MOMENTA STRATEGY 我们的战略

Momenta的战略是量产自动驾驶(Mpilot)与完全无人驾驶(MSD)两条腿走路,通过数据、数据驱动算法和两者之间的迭代闭环,推动自动驾驶技术落地量产,并最终实现无人驾驶。

数据流
技术流
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CLOSED LOOP AUTOMATION 闭环自动化

闭环自动化是自动驾驶大脑快速迭代的系统化方法,打通整个研发迭代流程、反馈成环,同时减少重复劳动、专注核心价值,将产品研发迭代效率提升至极致。

Deep Learning Foundations 深度学习的基础平台

大计算平台

针对深度学习的GPU训练系统

Momenta团队设计了一种分布式深度学习 训练系统ROCS 跨服务器间高速信息传输 优秀的存储优化

Momenta团队设计了一种分布式深度学习训练系统ROCS跨服务器间高速信息传输优秀的存储优化

大数据平台

百亿公里数据采集能力

收集能力 覆盖城市 >20 个 众包车总数 >20,000 辆 标注物 ~10亿 个

覆盖城市 >20 个,众包车总数 >20,000 辆,标注物 ~10亿 个

模型平台

模型精度几乎不受损

模型提速 10-100 倍 模型尺寸压缩 100 倍

模型提速10-100倍,模型尺寸压缩100倍

支持嵌入式芯片

10-100倍加速

Core Technology 深度学习的核心技术

人、车、路感知

检测人体关键点 姿态估计和动作识别 距离和相对位置估计

1000+类车型识别 3D外边检测 距离、相对位置和速度估计

车道线、路口引导线 交通标识牌、杆检测和识别 红绿灯识别 可行驶区域识别

中国场景

更复杂的VRU行为 车道标志和道路边界更多样 中国特色的车辆

人、车、路感知

检测人体关键点 姿态估计和动作识别 距离和相对位置估计

1000+类车型识别 3D外边检测 距离、相对位置和速度估计

车道线、路口引导线 交通标识牌、杆检测和识别 红绿灯识别 可行驶区域识别

中国场景

更复杂的VRU行为 车道标志和道路边界更多样 中国特色的车辆

高精地图

为自动驾驶而生的“活”高精地图。通过提取众包车辆拍摄的2D图像语义,融合GPS和IMU数据重建周围环境的3D位置。采用量产传感器众包的方式,提供满足自动驾驶需求的“活”地图服务,全流程自动化处理并与下游自动驾驶应用形成闭环。

高精地图

为自动驾驶而生的“活”高精地图。通过提取众包车辆拍摄的2D图像语义,融合GPS和IMU数据重建周围环境的3D位置。采用量产传感器众包的方式,提供满足自动驾驶需求的“活”地图服务,全流程自动化处理并与下游自动驾驶应用形成闭环。

驾驶决策技术

数据驱动的驾驶决策:数据驱动的驾驶决策,类似于建立一个拥有1000亿公里驾驶经验的智能司机。众包路测让我们获得高精地图中的海量驾驶轨迹。通过对驾驶轨迹的学习,算法可以根据当前环境感知和高精地图信息,做出驾驶决策规划。因此可以利用数据而不是规则,解决算法在罕见路况失灵的问题。

驾驶决策技术

数据驱动的驾驶决策:数据驱动的驾驶决策,类似于建立一个拥有1000亿公里驾驶经验的智能司机。众包路测让我们获得高精地图中的海量驾驶轨迹。通过对驾驶轨迹的学习,算法可以根据当前环境感知和高精地图信息,做出驾驶决策规划。因此可以利用数据而不是规则,解决算法在罕见路况失灵的问题。

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