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如何打造基于摄像头的感知定位解决方案?

2018-06-07 18:19 来源: VehicleTrend车势

在研究和实践感知定位的时候,你是否遇到以下这些问题:环境感知、高精定位与高精地图三者之间的关系是什么?为使得自动驾驶落地更可期,环境感知、高精定位与高精地图三者应该如何配合?众包高精地图的构建条件是什么?如何平衡高清定位中各传感器的权重问题?本文为你解答。

本文为DeepMotion联合创始人兼CEO蔡锐讲课的图文实录,主题为《自动驾驶的感知定位与高精地图解决方案》。

主讲实录

蔡锐:大家晚上好,我是DeepMotion的蔡锐。非常高兴有机会和大家交流,也非常开心在周末的晚上能有这么多的朋友来参与公开课,感谢大家。

我今天分享的主题是自动驾驶的感知定位与高精地图解决方案。

自动驾驶的感知定位和高精地图,随便抽取任何一个环节出来都足够讲一天,因此今天在这里就利用时间和大家主要是分享一下我们对这几大块之间的一些想法和认知。

首先介绍一下我们自己,深动科技成立于2017年7月,整个团队专注于为高级别智能驾驶提供安全可靠、可量产的环境感知、高清地图构建以及高精定位的解决方案。

创始团队主要来自微软研究院,均从事了多年的计算机视觉,包括立体视觉以及深度学习相关的一些工作。微软的一些核心产品比如必应搜索、Hololens与微软认知服务也都有我们的贡献,我们在这块有着丰富的经验和积累。

从最早的DARPA智能驾驶比赛到Google在2009年开始做这件事情,再到Waymo以及到目前国内外各种自动驾驶技术的逐渐成熟。我们可以看到,在不计成本的情况下,从技术方面来说,自动驾驶的可行性已经得到了较为充分的验证。所以目前在整个发展过程中,大家更愿意或者更需要花力气去做一些事情,如何在成本和性能之间达到一个更好的平衡,这也是整个商业发展所必然经历的一个过程,类似地,从最早的飞机的发明到商用也是这样的一个过程。深动科技希望在这个过程中,立足于技术创新,推动整个高级别智能驾驶技术的逐步落地和深化。

今天主要和大家分享三个部分的内容:

1,环境感知、高精定位与高精地图,分享一下我们对高级别智能驾驶中环境感知、高精定位与高精地图这三个模块之间的关系的理解;

2,解决方案:众包高精地图构建,讲解一下在众包高清地图构建方面的一些解决方案;

3,基于高精地图的感知与定位。

首先来谈谈第一部分,关于环境感知、高精定位和高清地图之间的关系以及我们的一些思考。

如何打造基于摄像头的感知定位解决方案?

关于智能驾驶,普通大众最了解以及最能直观感受的就是环境感知这部分了,环境感知是智能驾驶中相对于现有的汽车工业来说的一个全新模组,因此也得到了最多的关注。

目前在环境感知方面,大家可能有不同的方案,有激光雷达方案,分为高线束和低线束;也会有传统的视觉方案,使用摄像头;毫米波雷达的微波反射信号等;对于激光雷达,大家最主要的工作就是从点云中快速地分辨出障碍物和有语义信息的物体,比如行人、车辆等;在视觉方面,如上图所示,要判断图像中每个像素的类别,从而达到对环境的语义理解;相对而言,毫米波雷达的信号主要是一些微波反射,现在一些可以成像的毫米波雷达技术也在发展之中。目前还有一些多传感器融合的工作,比如把激光点云信号和图像信号对齐,然后在更高维的特征空间中去做一些事情,这些都是很好的趋势。这里我想强调一点,目前的感知技术基本上也只是用了传感器本身的信息而已,并没有去考虑别的可能有用的信息。

如何打造基于摄像头的感知定位解决方案?

高精定位,可能在相应的科技报道里面提的会比较少,但是相信对于智能驾驶的从业者来说,对这一块都应该是非常熟悉。目前高级别智能驾驶的解决方案,基本上还是采用了最早的测绘级定位手段,主要是依赖专业级的GNSS,再加上一个专业级陀螺仪做的INS来做车辆的姿态估计,为了能达到车道级别的定位准确性,会辅以RTK信号,可以用自建的基站或者是用千寻位置等企业提供的RTK服务。

对于高精定位这种专业级的设备,如果要求在GPS失锁时的精度能达到足够高,那么对惯导本身的要求以及价格成本就会呈指数级增长,市面上大家能用的设备,便宜的可能是数万块钱,如果不计成本,那么价格在30万以上都会是有的。

大部分无人驾驶系统中,高精定位做为一个独立运作的功能模块,主要是通过卫星和惯导信号的组合来得到对车辆位置的独立估计。这在以寻迹为主,或者一些规定路线驾驶中也能达到很好的效果。但是在一些更广阔的使用环境里面,比如城区高楼密集的情况下,也会是有一定的挑战。

如何打造基于摄像头的感知定位解决方案?

现在高精地图领域,主要是以图商为主在做一些高精地图的绘制和采集。目前比较成熟的方式还是采用专业测绘的方式,就是用激光和高精定位结合的方式对环境进行三维扫描和重建。

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