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自动驾驶新驱动力:点云算法如何释放激光雷达威力?

本文摘要:2015年,当时业界还在争辩:无人驾驶是该用激光雷达还是用摄像头。到2016年,事情再次发生相当大的改变,特别是在某汽车公司Autopilot丧命事故之后,业内慢慢实在激光雷达是十分最重要的。 激光雷达是自动驾驶不可或缺的传感器右图是无人驾驶的偏算法层的系统框架。从左边看,这是一个传感器的输出,如激光雷达、摄像头、毫米波、GPS、编码器和IMU。

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2015年,当时业界还在争辩:无人驾驶是该用激光雷达还是用摄像头。到2016年,事情再次发生相当大的改变,特别是在某汽车公司Autopilot丧命事故之后,业内慢慢实在激光雷达是十分最重要的。

激光雷达是自动驾驶不可或缺的传感器右图是无人驾驶的偏算法层的系统框架。从左边看,这是一个传感器的输出,如激光雷达、摄像头、毫米波、GPS、编码器和IMU。这些传感器的数据输出到系统的感官算法里,对于这个感官算法,我们不会将这些数据展开处置分析,如何将静态的物体分离出来,并如何辨识、分类与追踪动态物体。

无人驾驶的偏算法层的系统框架高精度地图的提供相当大程度倚赖激光雷达以及摄像头。我们提供高精度地图后,融合GPS和IMU、编码器、动态感官环境的特征,展开地图给定展开定位。对于路径规划和运动控制,最后是融合车辆的CAN总线,对车展开掌控。

在感官方面,我们广泛用于的是激光雷达、摄像头、毫米波雷达三个是作为感官外界物体的传感器。其中,激光雷达可以做到物体的辨识、分类、追踪,摄像头也可以做到物体的分类和追踪。毫米波雷达主要用作对物体障碍物辨识。毫米波雷达、摄像头和激光雷达这三个传感器,有一些重合点。

这是由传感器本身的性质要求,他们有各自不可或缺的功能。毫米波雷达主要用还是在障碍物检测;摄像头很难获得三维物体的模型,还包括它对于环境的阻碍也较为倚赖这个光照的影响,但摄像头对物体分类和追踪是十分好的;激光雷达广泛用作定位、障碍物检测、物体分类、动态物体追踪等应用于。

只不过在2016年之前,激光雷达行业的发展还是较为较慢的。但现在来看,还包括上游供应商和下游客户的严峻市场需求,我们极力期望推展构建激光雷达叛成本化、可量产化。


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