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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?

发布时间:2021-07-07 04:13   浏览次数:次   作者:亚美体育app
本文摘要:2015年,当时业界正在争论无人驾驶是使用激光雷达还是照相机。2016年再次发生了相当大的变化。尤其是一家汽车公司Autopilot的死亡事故后,业界慢慢地,激光雷达发挥了最重要的作用。 (威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)激光雷达是自动驾驶不可缺少的传感器右侧是无人驾驶编织层的系统框架。从左侧看,这是激光雷达、相机、毫米波、GPS、编码器、IMU等传感器的输出。 这个传感器的数据是用系统的感官算法输出的。

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2015年,当时业界正在争论无人驾驶是使用激光雷达还是照相机。2016年再次发生了相当大的变化。尤其是一家汽车公司Autopilot的死亡事故后,业界慢慢地,激光雷达发挥了最重要的作用。

(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)激光雷达是自动驾驶不可缺少的传感器右侧是无人驾驶编织层的系统框架。从左侧看,这是激光雷达、相机、毫米波、GPS、编码器、IMU等传感器的输出。

这个传感器的数据是用系统的感官算法输出的。对于这种感觉算法,我们不展开处置分析,分离静态物体,分析识别、分类和跟踪动态物体的方法。无人驾驶偏法层的系统帧高精度地图的提供在很大程度上依赖于激光雷达和相机。

提供高精度地图后,融合GPS和IMU、编码器和动态感觉环境的特点,展开地图的指定展开位置。对于路径规划和运动控制,最后融合车辆的CAN总线对车进行控制。

就感官而言,我们广泛使用激光雷达、照相机和毫米波雷达作为感官外部的物体——传感器。其中激光雷达可以识别、分类、跟踪物体,相机可以对物体进行分类和跟踪。毫米波雷达主要用于物体的障碍物识别。

毫米波雷达、相机和激光雷达这三个传感器有几个重合点。这是传感器本身的性质所要求的,它们有各自的必要功能。

毫米波雷达主要用于障碍物检测。照相机很难获得三维物体的模型,对环境的干扰也更依赖于这种光的影响,但照相机对物体的分类和跟踪非常好。

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激光雷达广泛用于定位、障碍物检测、物体分类、动态物体跟踪等。只是到2016年为止,激光雷达行业的发展比较缓慢。但是目前还包括上游供应商和下游客户的严重市场需求,我们积极期待推动激光雷达的反向成本化、量产化。

(威廉莎士比亚,《北方执行报》(Northern Exposure))。


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