深度学习在京东物流无人配送车感知的应用.pdf

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1、深度学习在京东物流无人配送车感知的应用许新玉，架构师京东物流X研究部智能驾驶部 2020-12-16 confidential GTC China 2020 CONTENT 1 JDX无人配送车发展历程和功能概述目录 2 JDX无人配送车感知系统架构 3 JDX无人配送车感知中的人工智能应用 4 未来挑战和下一步展望 confidential JDX无人配送车-发展历程 confidential JDX无人配送车-研发历程京东配送机器人主要应用于城市最后一公里配送业务，从站点配送至写字楼、高校园区、居民社区、商业区等地。配送机器人在配送站完成商品装载，根据目的地进行自主路径规划

2、。 1 在行驶过程中遇到行人、车辆等障碍物，能够避障行驶。 2 遇到十字路口时能够识别红绿灯，做出行驶决策。 3 到达指定位置后通过电话、短信方式通知用户收货, 支持验证码、人脸识别方式取货。 4 JDX无人配送车-功能介绍 confidential 模块化设计的自动驾驶平台激光雷达摄像头计算单元定位单元自动驾驶传感器套件 Autopilot Sensor Kit 业务单元 Service Unit 底盘控制 Chassis control 自动驾驶平台核心套件与底盘和业务单元解耦，可快速部署到不同型号车辆，搭载不同业务单元执行不同任务。 confidential 底盘平台阿

3、克曼底盘差速底盘硬件平台底盘控制单元组合惯导激光雷达相机超声波传感器套件计算单元算法平台定位感知规划控制安全模块预测自主充电自动驾驶算法架构应用平台仿真平台导航服务平台数据标注平台监控平台可视化调试工具机器人管理平台业务调度平台地图生产平台数据清洗平台数据管理平台 API对接外部服务 JDX无人配送车软件平台 confidential 3D目标检测识别（Detection） - 估计障碍物的3D 位置，姿态，大小和类别。 - 基于深度学习的物体层面和信号层面的多传感器融合。 -激光雷达和视觉优势互补，360度全视野覆盖，近距离无盲区 3D目标跟踪（Tracking) - 跟踪障碍物运动（速度，加速度，角速度，TrackID） - 基于深度学习的多模态轨迹预测应对物体运动复杂性 - 非线性融合滤波确保物体运动状态精确估计可行驶域分割（Drivable Ar

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