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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?

2017-07-21 11:13
kumsing
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2015 年,当时业界还在争论:无人驾驶是该用激光雷达还是用摄像头。到 2016 年,事情发生很大的转变,尤其某汽车公司 Autopilot 致死事故之后,业内渐渐觉得激光雷达是非常重要的。

激光雷达是自动驾驶不可或缺的传感器

下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入,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入到系统的感知算法里,对于这个感知算法,我们会将这些数据进行处理分析,如何将静态的物体分离出来,并如何识别、分类与跟踪动态物体。

无人驾驶的偏算法层的系统框架

高精度地图的获取很大程度依赖激光雷达以及摄像头。我们获取高精度地图后,结合 GPS 和 IMU、编码器、实时感知环境的特征,进行地图匹配进行定位。对于路径规划和运动控制,最终是结合车辆的 CAN 总线,对车进行控制。

在感知方面,我们普遍使用的是激光雷达、摄像头、毫米波雷达三个是作为感知外界物体的传感器。其中,激光雷达可以做物体的识别、分类、跟踪,摄像头也可以做物体的分类和跟踪。毫米波雷达主要用于对物体障碍物识别。

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决定,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;摄像头很难得到三维物体的模型,包括它对于环境的干扰也比较依赖这个光照的影响,但摄像头对物体分类和跟踪是非常好的;激光雷达普遍用于定位、障碍物检测、物体分类、动态物体跟踪等应用。

其实在 2016 年之前,激光雷达行业的发展还是比较缓慢的。但现在来看,包括上游供应商和下游客户的紧迫需求,我们极力希望推动实现激光雷达降成本化、可量产化。

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