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達摩院自動駕駛增加了眼(激光雷達)更為安全

2020-8-17 10:45  發布者: chy825

閱讀 11067
導讀:阿里巴巴達摩院宣布,在自動駕駛領域再次實現核心突破,其自研感知算法實現了對低線束LiDAR(激光雷達)的高線束模擬,間接將LiDAR線束量提升3倍以上,實現低成本普通激光雷達替代高成本雷達。能探測障礙物的激光雷 ...
阿里巴巴達摩院宣布,在自動駕駛領域再次實現核心突破,其自研感知算法實現了對低線束LiDAR(激光雷達)的高線束模擬,間接將LiDAR線束量提升3倍以上,實現低成本普通激光雷達替代高成本雷達。能探測障礙物的激光雷達是自動駕駛車輛最重要的“眼”,此算法突破相當于用“低像素相機拍出單反相機效果”,可大幅降低自動駕駛感知部件成本。

在自動駕駛實際落地場景中,往往需要高密度的LiDAR才能滿足感知需求,而64線以上LiDAR 成本居高不下,成為自動駕駛大規模商業化瓶頸之一。達摩院自動駕駛實驗室環境感知算法能結合攝像頭圖像,對低線束LiDAR點云進行深度補全及語義識別,實現更稠密的激光雷達點云圖3D重建效果,不僅可更精確地讀取障礙物距離及形狀等信息,也可更精準判斷其類別信息。

達摩院自動駕駛增加了眼(激光雷達)更為安全


在精度指標上,達摩院采用低線束激光雷達輸入,實現了業內采用高線束激光雷達輸入的平均水平,50米內障礙物距離信息讀取平均誤差為25厘米左右,同時,達摩院進行深度補全任務時可達到100fps(每秒傳輸幀數)的處理能力。
自動駕駛技術,我們聽得比較多的是百度的 Apollo(阿波羅)自動駕駛系統,但是其實阿里在背后一直做得相關的研究和試驗。
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發表評論
引用 sz007 2020-10-8 10:06
在精度指標上,達摩院采用低線束激光雷達輸入,實現了業內采用高線束激光雷達輸入的平均水平,50米內障礙物距離信息讀取平均誤差為25厘米左右,同時,達摩院進行深度補全任務時可達到100fps(每秒傳輸幀數)的處理能力
引用 li1045147169 2020-10-4 18:23
666666666666666666
引用 kblfh 2020-9-28 17:23
自動駕駛,未來的發展趨勢
引用 airsupply007 2020-9-8 16:48
噠噠噠噠噠噠噠噠噠噠噠噠的
引用 mounthill 2020-9-8 16:45
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引用 hartzhou01 2020-9-7 16:47
大大大大大大
引用 sz007 2020-8-28 10:56
自動駕駛,感覺還是不好
引用 hartzhou01 2020-8-27 20:02
大大大大大大
引用 trith 2020-8-27 14:37
厲害了我滴打磨院
引用 hartzhou01 2020-8-26 21:15
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引用 mounthill 2020-8-24 13:47
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引用 airsupply007 2020-8-24 13:30
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引用 airsupply007 2020-8-20 12:36
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引用 mounthill 2020-8-20 12:24
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引用 mounthill 2020-8-19 13:00
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引用 airsupply007 2020-8-19 12:11
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引用 hartzhou01 2020-8-18 21:32
mark ,學習學習下
引用 airsupply007 2020-8-17 13:12
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引用 youthboy 2020-8-17 13:00
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引用 mounthill 2020-8-17 12:52
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