SAECCE 2024丨智能网联汽车多模态融合环境感知定位技术与应用专题论坛成功举办

2024年11月14日，第三十一届中国汽车工程学会年会暨展览会（SAECCE 2024）的“智能网联汽车多模态融合环境感知定位技术与应用”专题论坛成功举办。来自学术界和产业界的专家学者齐聚一堂，深入探讨了多模态融合技术在自动驾驶环境感知定位中的应用与发展。会议由江苏大学李祎承副教授与厦门金龙蒋金总师共同主持。

来自重庆交通大学的赵树恩教授以《考虑感知不确定性的智能车辆安全驾驶决策规划研究》为题，针对当前自动驾驶面临的复杂场景精准感知及周围目标“预行为”理解难等挑战性问题。他提出了考虑感知不确定性的复杂交通场景智能驾驶安全可靠决策规划方法，并从智能车辆控制执行角度，展望了随机不确定环境下车路智能融合控制及车路云多维度赋能环境精准感知技术，以提升高阶智能驾驶的安全性和可靠性。

中国汽车工程研究院智能网联公司副总经理潘登分享了中国汽研自主研发的基于车路融合定位的室内高精度定位测量系统，通过“路侧高速、高精相机集群-车载信标、高精惯导”相结合的方式，实现了雨、雾、光等强干扰、无信号复杂测试场景下的车辆运动高精度测量，技术处于国际领先地位。

蒋金总师介绍了在未来智能交通势在必行的大趋势下，厦门金龙客车开发的智能车载终端高端装备。他展示了该装备能够提供车路协同、高级辅助驾驶、远程交互等服务，并支持拓展其他场景应用，满足在车联网领域的应用需求。

应诺维思（上海）科技贸易有限公司总经理苏淑萍综述了智能网联汽车从L2级迈向L3级甚至更高阶自动驾驶所要面临的技术挑战和技术要求，并向大家展示了应诺维思（Innoviz Technologies）面向L3级自动驾驶所开发的具有高分辨率和视场角的远程激光雷达，以支持L3级别自动驾驶的落地。

武汉理工大学智能交通系统研究中心智能所副所长陈志军研究员作了题为《井下退化环境无人矿卡感知增强与精准定位方法》的报告。他在研究中通过融合多雷达激光点云及物理特征的匹配方法，有效提升了定位精度。同时，提出基于多Lidar融合的定位方法，能够在退化因子的检测下实现前后向雷达的自适应匹配，大幅降低误差，并对未来地下矿区自动驾驶技术发展趋势提出了独到见解。

来自东风商用车技术中心智能网联开发部规控技术负责人殷政发表了题为《井下矿车自动驾驶场景商品化应用研究》的演讲。展示了其团队根据井下矿区运输巷道环境特征简单，卫星信号缺失的特点，提出的基于多激光雷达和IMU传感器融合的定位方案，实现井下的精准定位，解决重复特征和特征退化场景的相关问题，极大提高矿区生产环节的安全性、大大提高了作业效率。

最后，会务组为本次论坛的演讲嘉宾及会议主持颁发了证书。

本次论坛不仅呈现了多模态融合技术的最新研究成果，还为来自不同领域的专家提供了一个互动和学习的机会。与会嘉宾一致认为，多模态融合技术的持续发展和广泛应用将推动智能网联汽车朝着更智能化、安全性更高和效率更优的方向发展。