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感知技術(shù)的融合與協(xié)同是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的前提

作者: 時(shí)間:2019-08-09 來源:汽車電子應(yīng)用 收藏
編者按:在多個(gè)感知設(shè)備使用的情況下,進(jìn)行信息融合,是保證駕駛安全的前提。感知技術(shù)的融合可提高系統(tǒng)的冗余度與容錯(cuò)性,從而保證信息決策的快速與正確。當(dāng)然,最終要實(shí)現(xiàn)感知技術(shù)融合,需要硬件與軟件層面的相互配合。

從技術(shù)角度講,實(shí)現(xiàn)的基本原理可以分成“傳感器、數(shù)據(jù)融合、100%安全的決策”三個(gè)方面。智能感知是智能決策的前提,兩者互不可分。在場(chǎng)景中,自適應(yīng)巡航、主動(dòng)剎車、車道保持等都是通過圖像傳感器、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等各種各樣的感知設(shè)備實(shí)現(xiàn)的。

本文引用地址:http://m.ptau.cn/article/201908/403534.htm

在感知層面,毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)和攝像頭被稱為實(shí)現(xiàn)技術(shù)的“三駕馬車”,每種感知設(shè)備都有各自的優(yōu)勢(shì)和局限,需要取長(zhǎng)補(bǔ)短,進(jìn)行組合,才得以實(shí)現(xiàn)對(duì)車身360度的無縫感知。

的融合方向

多個(gè)不同類的感知設(shè)備可以獲得不同方位與類別的信息,收集的不同信息之間可以相互補(bǔ)充,也可能會(huì)存在冗余與矛盾的情況,這就需要利用控制中心下達(dá)正確的指令,要求其對(duì)多個(gè)不同類的感知設(shè)備收集到的信息進(jìn)行融合與綜合判斷。

在多個(gè)感知設(shè)備使用的情況下,進(jìn)行信息融合,是保證駕駛安全的前提。的融合可提高系統(tǒng)的冗余度與容錯(cuò)性,從而保證信息決策的快速與正確。當(dāng)然,最終要實(shí)現(xiàn)融合,需要硬件與軟件層面的相互配合。

感知技術(shù)融合在自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域?qū)儆谝豁?xiàng)非常關(guān)鍵的技術(shù)。從產(chǎn)業(yè)的角度來看,此前《麥姆斯咨詢》報(bào)道稱,傳感器融合系統(tǒng)需求預(yù)計(jì)將在未來 5 年內(nèi)以約 19.4% 的復(fù)合年增長(zhǎng)率(CAGR)增長(zhǎng),預(yù)計(jì)市場(chǎng)規(guī)模將在 2023 年達(dá)到 75.8 億美元。

以Google 的自動(dòng)駕駛汽車 Google Car為例,就是使用了多種傳感設(shè)備采集感知環(huán)境信息進(jìn)行處理,并對(duì)車輛做出控制。作為最主要的器件,安裝在車頂?shù)腣elodyne Lidar公司生產(chǎn)的HDL-64E64線激光發(fā)射器,可以一邊旋轉(zhuǎn)一邊不間斷的發(fā)射64束最遠(yuǎn)射程可達(dá)120米的激光束,并接收反射回來的光束,依據(jù)返回時(shí)間的差別計(jì)算出物體與汽車之間的距離。從而繪制出汽車周圍實(shí)時(shí)的3D地形圖。

HDL-64E每秒可以為Google Car的處理器提供130萬組數(shù)據(jù),這可以保證提供給Google Car處理器的信息幾乎是實(shí)時(shí)的。Google Car會(huì)將收集到的數(shù)據(jù)與車體內(nèi)置的谷歌地圖已有的信息進(jìn)行整合,從而判斷出相當(dāng)精確的四周的狀況,為做出反應(yīng)打下良好基礎(chǔ)。

為了保證在復(fù)雜的駕駛環(huán)境下的安全性,Google Car還配備了一對(duì)向前的攝像頭,從兩個(gè)攝像頭傳回的畫面,可以幫助車輛判斷自身的位置、行進(jìn)的速度等信息。Google Car的車胎輪轂上同樣帶有位置傳感器,可用于探測(cè)車輪轉(zhuǎn)動(dòng),也能幫助車輛進(jìn)行定位。再與GPS得出的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,共同保證車輛定位的準(zhǔn)確性。

此外,攝像頭還可以辨識(shí)出路上出現(xiàn)的交通標(biāo)志和信號(hào)燈等物體,以保證自身的運(yùn)行會(huì)嚴(yán)格遵守交通規(guī)則。這點(diǎn)是激光發(fā)射器很難辦到的。

雖然HDL-64E具有一定的判斷物體運(yùn)動(dòng)軌跡和速度的能力,但是其獲得的數(shù)據(jù)并非實(shí)時(shí)性的。因此,Google為車輛前后方位都配備了車載雷達(dá),它們可以很精確地測(cè)出前后車輛與Google Car的相對(duì)速度,以此判斷接下來應(yīng)作出的變化。

將所有感知設(shè)備的數(shù)據(jù)都會(huì)匯集起來并傳輸?shù)轿挥谄囉液蠓降闹魈幚砥鳎ˋI處理器)進(jìn)行處理,所有的數(shù)據(jù)都是實(shí)時(shí)的,這要求Google Car的車載計(jì)算機(jī)具備強(qiáng)大的性能。處理器會(huì)參照各傳感器提供過來的數(shù)據(jù),并繪制出一份最終的周邊環(huán)境地形圖。最終車內(nèi)的程序會(huì)對(duì)路況作出判斷,隨時(shí)根據(jù)道路情況決定汽車下一步的行動(dòng)。

軟、硬件協(xié)同的開發(fā)趨勢(shì)

感知技術(shù)融合的路線已成為主流,這也與車規(guī)級(jí)激光雷達(dá)尚未大規(guī)模出現(xiàn)有關(guān)。具體到一些細(xì)節(jié)上,各廠商各有所長(zhǎng),在搭載芯片、攝像頭以及高精地圖等方面各有側(cè)重。但無論是車企采取自主研發(fā),又或是由供應(yīng)商提供技術(shù)支持,最終都是為了搶食自動(dòng)駕駛這塊大蛋糕。

在激光雷達(dá)方面,近日,據(jù)外媒報(bào)道,初創(chuàng)公司Voyant Photonics創(chuàng)造了一個(gè)能夠放置在大頭針上的激光雷達(dá)系統(tǒng),更加緊湊的方式可大幅度節(jié)省空間,并且功耗也會(huì)更低。

Voyant開創(chuàng)了一種將硅光電子用于激光雷達(dá)的技術(shù),具體來看,其推出的“光學(xué)相控陣”,是通過改變穿過芯片的光的相位來回避該問題,從而產(chǎn)生了一束強(qiáng)大的、人眼無法看到的光,可以在沒有任何移動(dòng)部件的高速環(huán)境中,掃描過大片區(qū)域,而且光是從一個(gè)比指甲尖還要小的芯片中發(fā)出來的。

據(jù)Voyant所說,其推出的激光雷達(dá)系統(tǒng)解決了干擾問題,還采用了調(diào)頻連續(xù)波技術(shù),能夠測(cè)量速度和距離,而且還將發(fā)射器與接收器結(jié)合在一起,非常緊湊。

月初,激光雷達(dá)感知系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商RoboSense與韓國汽車電子系統(tǒng)提供商ControlWorks宣布了一項(xiàng)合作,ControlWorks將把 RoboSense的激光雷達(dá)智能傳感器系統(tǒng)引入到韓國汽車制造商與一級(jí)供應(yīng)商體系。

近日,也有知情人士表示,蘋果公司已與至少四家公司進(jìn)行談判,該公司正在尋求比現(xiàn)有技術(shù)更小,更便宜,更容易批量生產(chǎn)的激光雷達(dá)裝置。據(jù)知情人士透露,除了評(píng)估潛在的外部供應(yīng)商之外,蘋果公司還被認(rèn)為正在開發(fā)自己的內(nèi)置激光雷達(dá)傳感器。

另外一個(gè)趨勢(shì),就是越來越多的激光雷達(dá)廠商積極涌入ADAS市場(chǎng)。比如美國激光雷達(dá)公司Velodyne推出的激光雷達(dá)軟件系統(tǒng) Vella主要配合 Velodyne 的固態(tài)激光雷達(dá) Velarray 使用,Velodyne曾表示,“相較于攝像頭+毫米波雷達(dá)系統(tǒng),其實(shí)現(xiàn)的 ADAS 性能將發(fā)生革命性變化。”

為了將激光雷達(dá)技術(shù)和高清地圖相結(jié)合研發(fā)更安全的ADAS系統(tǒng),今年7月,Velodyne收購了位于舊金山的高清地圖創(chuàng)業(yè)公司Mapper.ai的知識(shí)產(chǎn)權(quán)資產(chǎn),雙方將合作開發(fā)更安全的ADAS系統(tǒng)。

Mapper.ai公司創(chuàng)建的高清(HD)地圖對(duì)于幫助自動(dòng)駕駛汽車(AV)安全運(yùn)行至關(guān)重要。該公司的高清地圖和定位技術(shù)將會(huì)促進(jìn)其Vella軟件開發(fā),幫助Vella軟件支持更先進(jìn)的ADAS技術(shù),包括車道保持輔助(LKA),自動(dòng)緊急制動(dòng)(AEB)和自適應(yīng)巡航控制(ACC)等。

今年 6 月,新一代激光雷達(dá)公司Luminar 推出了一個(gè)整合硬件和軟件的激光雷達(dá)平臺(tái) Iris(虹膜),這是Luminar 調(diào)動(dòng)了60 位軟件工程師進(jìn)行配合研發(fā)得到的成果。據(jù)了解,Luminar 的車載激光雷達(dá)和軟件將于 2022 年開始大規(guī)模交付,其中新款激光雷達(dá)體積只有現(xiàn)在產(chǎn)品三分之一,而且能無縫整合進(jìn)量產(chǎn)車前格柵、車頂或車頭大燈中。

近期,Luminar獲投1億美元新投資,這筆資金到賬后,Luminar 的總?cè)谫Y額將達(dá) 2.5 億美元。資金落袋、藍(lán)圖已成,Luminar正在攻克現(xiàn)階段最關(guān)鍵的工作:使得新的小型化激光雷達(dá)達(dá)到車規(guī)級(jí)別,同時(shí)滿足其它車輛的要求。

總結(jié)

感知技術(shù)融合難以分離,其在硬件層面并不難實(shí)現(xiàn),算法上的難點(diǎn)相對(duì)來說更高。軟件、算法充當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車的“大腦”,擁有很高的技術(shù)壁壘,將占據(jù)價(jià)值鏈的主要部分。目前,除了特斯拉等極少數(shù)自主研發(fā)芯片的公司,想要做一個(gè)好的自動(dòng)駕駛系統(tǒng),頭部公司仍應(yīng)加大對(duì)于平臺(tái)、算法和芯片等的研發(fā)力度。



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