几何伙伴辅助驾驶系统特色

全天候全天时

“视觉+4D成像雷达”融合感知看得远更看得清,无惧恶劣天气影响,复杂场景轻松掌握

超高性价比

行泊复用360°融合感知系统,低成本实现端到端算法架构,打造更好用、更爱用的辅助驾驶系统

软硬件一体

软硬件深度融合、高效适配,为规模化量产而生,全栈能力驱动汽车智能化驶向终局

高安全高可靠

软硬件冗余“双保险”,4合1高安全
流程体系全面护航,实现稳定、安全、高效的智能出行解决方案

可拓展ODD

全天候多模态数据集赋能,L2到L4多场景自主泛化、随机应变,车位到车位通勤无难事

菜单式交付

强大系统架构能力打底,“搭积木式”定制化方案灵活适配多元需求,全栈可选更可控

应用场景

不依赖高精地图,即可实现车位到车位辅助驾驶

几何伙伴行泊一体辅助驾驶系统

推动辅助驾驶规模化普及,加速科技平权时代到来
Gaia 2.0 Gaia 3.0 Gaia 4.0
Gaia 2.0辅助驾驶系统以全天候高可靠性及卓越性价比为核心优势,在优化城际领航辅助驾驶(城际NOA,Navigate on Autopilot)体验的基础上,可实现城区记忆领航辅助驾驶等复杂场景的拓展应用。该系统通过"视觉感知+4D毫米波成像雷达"的深度融合技术,构建了稳定可靠的环境感知体系,可精准应对匝道汇入/驶出、施工路段避让、事故车辆规避等多维度场景挑战,显著提升复杂路况下的决策可靠性。在自动辅助泊车领域,本系统开创性采用4D毫米波成像雷达与环视摄像头的多传感器融合方案,取消了在传统车型上对超声波雷达的依赖。这种创新架构不仅增强了环境适应性,更通过硬件配置的优化实现了功能与成本的平衡突破,为辅助驾驶技术的普惠化应用树立了行业新标杆。
Gaia 3.0辅助驾驶系统构建了全天候、高可靠性的驾驶体验新范式,通过全栈技术升级可将辅助驾驶能力边界拓展至全场景领航辅助驾驶领域。该方案依托"视觉相机+4D毫米波成像雷达"的前融合技术,不仅实现了高精度环境建模,在行人鬼探头预警、静止障碍物规避、暴雨浓雾等极端工况中展现出优秀识别能力。通过升级道路拓扑解析算法,系统在城区道路理解与实时决策效率方持续提升,为城市领航辅助驾驶(城市NOA,Navigate on Autopilot)功能提供了可靠的技术支撑。作为业内首个搭载五颗4D毫米波成像雷达的辅助驾驶方案,Gaia 3.0系统在保证环境感知精度的同时,构建了更具成本效益的硬件配置。该设计不仅实现城市NOA的核心功能,还通过雷达与相机冗余布局增强了系统容错能力,为辅助驾驶驾驶技术的规模化落地提供了新的工程化解决方案。
Gaia 4.0辅助驾驶系统采用全域冗余架构,通过多模态传感器融合方案实现更全面的环境感知。系统集成高分辨率摄像头、4D毫米波成像雷达与激光雷达,配合主副双域控制器的实时数据互验机制,构建了硬件层面的双重保障体系。支持三层功能安全监控架构,满足最严苛的ASIL-D级别要求。

有条件的无人驾驶

11V5RNL双冗余域控平台(J6P/Orin X*2/MDC 810)
面向全场景辅助驾驶应用的旗舰级芯片,强大的计算性能和图像处理能力使该套方案成为支持当下先进端到端驾驶路线的可靠选择

编队行驶

点到点通行

远程驾驶

智能调度

安全冗余

车路协同

4D成像前雷达 x1

4D成像角雷达 x4

前视长焦摄像头 x1

前视广角摄像头 x1

后视摄像头 x1

环视摄像头 x4

侧视摄像头 x4

固态激光雷达 xN

域控制器 x1

11V

 ​前视 800万像素*2

 ​后视 300万像素*1

 ​环视 300万像素*4

 ​侧视 300万像素*4

5R

 前雷达 4D成像雷达(FR6C)*1

 ​角雷达 4D成像雷达(CR6C)*4

NL

 ​固态激光雷达 *N

*注:
传感器为推荐配置,可支持定制搭配
“4D毫米波成像雷达”简称“4D成像雷达”

软件架构

创新技术

世界模型与大模型耦合驱动的端到端技术

将世界模型的场景生成及泛化能力引入辅助驾驶功能开发过程,实现模型的高效自动化迭代。世界模型可基于数采数据进行场景泛化,生成感兴趣的长尾场景,降低对实车数据采集量的需求。 基于混合专家策略(Mixture of Experts, MoE)的端到端模型架构,降低模型训练激活参数量,提升模型训练速度,降低训练成本。 通过模型蒸馏,进一步降低端到端模型参数量,实现实车部署。

GGPNet通用感知网络

以一张神经网络实现4D成像雷达与相机联合输出多任务结果,达成动、静态环境感知多任务合一。通过Transformer架构中的交叉注意力机制,高效处理视觉和4D成像雷达数据间的复杂关联,全方位提升系统对周围环境的精准识别与理解能力,为下游预测决策筑牢坚实的感知基础。

预测决策一体化网络模型+MCTS(蒙特卡洛树搜索)决策树策略校验

高效率的多目标联合策略模型,可快速生成场景级目标策略初解,显著提升决策响应速度与准确性。具备可解释的后端决策机制,为多车策略提供安全看护,有效增强系统安全性与可靠性。

360°“视觉+4D毫米波成像雷达”动静态感知及通用障碍物检测

雷视BEV特征融合+规则混合策略,提升全域感知性能。在不同天气、道路、交通参与者等场景下,实现更高的准召率,同时提升探测目标的位置精度、速度精度、航向精度等,为复杂环境下决策规划提供更加可靠的支撑。此外,通过视觉+4D毫米波成像雷达融合Occupancy框架,为3D场景提供完整表征,对于处理不规则形状障碍物及特殊道路结构具备更好的泛化能力,在进一步降低复杂规则设计的同时,进一步提升对全域通用障碍物的感知性能。

高鲁棒高可靠规划控制框架

预测决策一体化网络与可解释规控组件结合的统一规控框架,通过数据驱动的策略网络提升策略拟人度系统天花板,并通过鲁棒可靠的规控模块进行功能下限看护,兼顾策略拟人性与可量产性,为客户提供全场景下高效舒适的驾乘体验。

舱驾一体多平台中间件EkaRT

异构平台全域兼容,无缝适配seL4, QNX, Linux, Android等多种操作系统。轻量级消息通信架构保障多传感器数据高效协同,旨在为智能系统提供低延时、高负载的通信方式。基于支持PTP/gPTP协议构建全局时钟同步网络,为跨域协同提供时空一致性基础。独创确定性调度架构,支持硬实时任务优先级动态分配。配套全链路调试工具链,可实现BAG数据录制回放、可视化分析与异常溯源,助力开发效率提升。
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注:几何伙伴辅助驾驶系统所涉功能为组合辅助驾驶
所有功能演示都由专业人员在保证安全的前提下拍摄,请勿随意模仿

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