openpilot自动驾驶系统v0.9.8版本技术解析
项目概述
openpilot是由comma.ai开发的开源高级驾驶辅助系统(ADAS),它能够为兼容的车辆提供自适应巡航控制、车道保持辅助等自动驾驶功能。作为一个开源项目,openpilot持续迭代更新,不断优化其核心算法和功能体验。
核心更新内容
1. 全新驾驶模型升级
本次更新引入了全新的驾驶模型,在Chill(舒适)模式下实现了更智能的加速度控制逻辑。新模型会根据当前驾驶模式动态调整加速度应用策略,特别是在Chill模式下会限制正加速度的输出,使驾驶体验更加平稳舒适。这一改进显著提升了系统在不同驾驶模式下的行为一致性。
2. 驾驶员监控系统优化
驾驶员监控模型(DMS)得到了重要改进,有效减少了因乘客活动导致的误报问题。新模型通过增强的视觉识别能力,能够更准确地区分驾驶员和其他乘员的面部特征,降低了系统对非驾驶员活动的敏感度。同时,新增了"持续监控"功能选项,允许用户在openpilot未激活时仍保持驾驶员状态监测。
3. 图像处理管线重构
本次更新将图像处理管线迁移到了ISP(图像信号处理器)上执行,这一架构优化带来了多重好处:
- 释放了GPU计算资源,为更大规模的驾驶模型预留了处理能力
- 系统功耗降低了约0.5W,设备运行温度显著下降
- 处理延迟降低,系统响应更加及时
4. 定位系统重写
定位模块(Localizer)进行了彻底重构,移除了运行时对GPS的依赖。新实现提高了系统在GPS信号弱或无信号环境(如隧道、地下车库)中的定位稳定性,同时减少了对外部传感器的依赖,使系统更加鲁棒。
新增功能与支持
1. Firehose数据上传模式
新增的Firehose模式允许用户最大化训练数据上传量,为模型训练提供更多真实场景数据。这一功能特别适合希望为开源项目贡献数据的用户,有助于加速模型迭代。
2. 车辆支持扩展
本次更新扩展了对多款车型的支持:
- 福特Q3车型现在支持openpilot纵向控制
- 丰田TSS2系统获得新的纵向调节参数
- 新增Rivian R1S和R1T支持(由社区贡献者lukasloetkolben实现)
- 扩展支持多款福特车型:F-150(包括混动版)、Mach-E和Ranger
技术影响与展望
v0.9.8版本的发布标志着openpilot在多个关键技术方向上的进步。图像处理管线的优化不仅提升了系统效率,也为未来更复杂模型的部署奠定了基础。定位系统的重构增强了系统可靠性,使其在复杂环境中表现更加稳定。
驾驶员监控系统的改进和持续监控功能的加入,体现了对驾驶安全性的持续关注。而新增的车型支持则进一步扩大了系统的适用性,让更多用户能够体验到openpilot带来的便利。
这些更新共同推动了openpilot向更安全、更可靠、更高效的自动驾驶系统迈进,同时也展示了开源社区在自动驾驶技术发展中的重要作用。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00