据外媒报道，芬兰自动驾驶汽车初创公司Sensible 4在A轮融资中筹集了700万美元（约合4904.06万人民币）。此轮融资由NordicNinja VC（其资金由日本科技公司 提供）和日本伊藤忠商事（Itochu）领投。
Sensible 4成立于2017年，已经研发了适用于苛刻天气条件的自动驾驶软件。而苛刻天气条件正是自动驾驶汽车面临的主要挑战之一。该软件结合基于激光雷达的软件和传感器，能够让车辆安全地在雪、雾和大雨中自动驾驶。
Sensible 4的技术
Sensible 4的自动驾驶软件模块既可独立使用，也可与其他自动驾驶和ADAS系统集成在一起，或者嵌入至传感器。此类模块包括定位&导航解决方案、基于传感器融合的障碍物检测以及完全自主研发的激光雷达软件。全堆栈解决方案包括4个模块：定位堆栈、障碍物检测、控制堆栈以及车队操作。
定位堆栈模块
为了在所有条件下都可实现精确定位，Sensible 4采用专有3D制图和基于地图的定位算法，利用3D激光雷达数据生成周围环境的3D地图。但是，Sensible 4不采用原始的激光雷达数据或从此类数据中识别物理特征，而将周围环境以“体积概率分布”的方式呈现，可以实现非常像人类的定位。利用3D激光雷达观察周围环境，通过匹配激光雷达的对体积概率分布的测量（3D地图），从而得出所处位置。概率制图与地图匹配会产生几个竞争要素，空气中的雪和雨等异常值不需要进行预过滤就会自动过滤掉。环境中的微小变化，如雪堆、树叶、停放的车辆等都没有关系，因此夏季创建的地图也可以在冬季使用。
Sensible 4的定位堆栈可以在城市、郊区、农村和高速公路使用，用于绘制周围环境的地图并进行定位。实现定位是将全球导航卫星系统（GNSS）、雷达和其他提供全球定位精度的方法等融合，以提供全球高定位精度。即使3D激光雷达是最重要的定位传感器，Sensible 4的算法也只适用于雷达数据。
障碍物检测模块
障碍物检测模块基于多模态传感器数据及定位系统而打造，提供了车辆的精确位置和周围环境的3D模型。激光雷达、雷达和摄像头等传感器能够提升探测概率，定位3D地图可以帮助排除雪和雨等异常值，以及从背景中提前障碍物，同时跟踪移动障碍物的速度。利用深度学习将探测到的障碍物按照类别、位置。大小和速度进行分类，同时预测障碍物未来的运动。最后，将所获得观测内容被集成至多物体交通跟踪器，为控制系统提供最佳的态势感知预测。
控制堆栈模块
自动驾驶汽车需要控制牵引力，Sensible 4通过测量所有车轮来实现对牵引力的控制。采用基于MPC（模型预测控制）轨迹控制的车辆，优化车辆在轨迹点序列的控制动作，意味着可以提前几秒钟预测车辆的运动，从而可以调整转向、加速和减速，达到最高的安全性和舒适性。S4定位堆栈提供了一个自动遍历索引地图，让车辆在需要时可以偏离路线，能够实时检测路况，让车辆能够探测到坑洞和其他道路损坏情况等障碍物，还能够不断地估计道路的摩擦力。
车队操作模块
就目前而言，SAE L4自动驾驶系统仍需要人，不过人类只是后备机制，因此，Sensible 4的解决方案包括一个自动驾驶车队控制和监控系统，能够实时为远程操作人员提供有关车辆状态和位置的信息。安全无线连接可以让操作人员平稳地与车辆通信，所有可视化的相关数据都在本地进行处理，仅传送情景感知视图供管理员检查。远程操作站可24/7接收车队视图，还配备了一个警报系统，能够在安全模式下直接远程控制车队，并有可能重新规划车辆路，还能够实时优化车队路线。
与MUJI合作推自动驾驶接驳车GACHA
去年，Sensible 4与日本零售公司MUJI合作，推出了一款自动驾驶接驳车GACHA。该车在日本广受赞誉，获得了“优秀设计金奖”以及伦敦设计博物馆交通类的年度Beazley设计奖。
该款车型长达4.5米，设计还不分车前和车后，其内部的座椅可容量10名乘客，其他空间尚可供6位乘客站立。该款车型整体呈方形，但采用了圆角设计，可为乘客提供更大的空间，而LED灯条可用作车头灯及外部通信屏幕。用户可以通过智能手机上的网约车应用按需呼叫GACHA，当车靠近时，直接上车即可。此外，该车还可与现有的交通服务连接在一起，从而可根据情况选择最佳的路线和交通方式，方便其在不同的交通服务之间切换。Muji为该款车提供了设计，而Sensible 4提供了无人驾驶技术，其中包括数字地图以及传感器技术，可让车辆探测并避开所有障碍物。
该轮融资预计将于今年夏天结束，届时融资总额可能会增加一倍。此次融资资金将用于进一步开发Sensible 4的软件，其中一部分用于打造更多GACHA巴士，而且该款巴士将于今年年底进入日本和中国市场。该公司还希望在欧洲扩大规模。（文中图片均来自Sensible 4）