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激光雷达加速自动驾驶汽车发展

导读: 作为人工智能的重要应用方向之一,近年来自动驾驶汽车的远距离深度相机激光雷达作为汽车理解三维空间的主流方案备受认可,不过激光雷达目前大且贵,这使得该技术的进一步普及充满挑战。那么,如何才能破解这些难题,从而让激光雷达更进一步推动汽车与人工智能之间的结合与发展呢?

身处人工智能的第三波浪潮,AI的概念如今已人尽皆知,并正向多领域加速渗透。不过,目前我们依旧处于弱人工智能阶段,想要实现强人工智能,物体识别升级为场景理解是关键,而实现场景理解首先需要理解物体与物体之间的关系,比如最基本的三维空间关系。作为人工智能的重要应用方向之一,近年来自动驾驶汽车的远距离深度相机激光雷达作为汽车理解三维空间的主流方案备受认可,不过激光雷达目前大且贵,这使得该技术的进一步普及充满挑战。那么,如何才能破解这些难题,从而让激光雷达更进一步推动汽车与人工智能之间的结合与发展呢?

深度相机实现物物关系理解 激光雷达在自动驾驶中必不可少

人工智能从“弱”到“强”,最基本的是要理解三维空间关系,利用基于深度相机的视觉系统进行视觉导航、识别外界的环境、规划路径、实现避障等工作,已经成为包括自动驾驶、AR/VR、机器人等人工智能领域公认的解决方案。当然,深度相机还分近距深度相机和远距深度相机,近距深度相机精度高,工作距离短,可用于工业检测、无序分拣、人脸识别等。远距深度相机识别精度低,工作距离远,可用于手势、动作和姿态识别,无人驾驶避障、路径规划等,其中自动驾驶系统中常用的激光雷达就属于远距深度相机。

激光雷达加速自动驾驶汽车发展

在《第三届智能硬件创新创业互动论坛 人工智能及3D视觉》上,深圳速腾聚创科技有限公司合伙人王嗣翔表示:“对于自动驾驶的发展,业界普遍认为需要激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器的融合,摄像头虽然在强光等环境下效果不佳,但凭借高性价比被广泛应用于汽车ADAS系统,激光雷达目前价格高,不过却是自动驾驶必不可少的传感器。”

激光雷达加速自动驾驶汽车发展

深圳速腾聚创科技有限公司合伙人王嗣翔

他进一步表示,在自动驾驶中,激光雷达可以发挥生成高精度地图、实时定位、障碍物分类、动态物体跟踪、障碍物检测等功能。具体来说,激光雷达在自动驾驶中基于视觉SLAM地图创建、定位的优点是稳定、数据量少,并且定位及地图创建精度高,唯一的缺点就是传感器贵。基于激光雷达的障碍物检测则具有不依赖光照、先定位后识别、单传感器全视角、空间定位精度高、计算量小的优点,但同时也有识别粒度低的缺点。因此,自动驾驶不仅离不开激光雷达,还需要多传感器的融合、深度学习的应用来提升自动驾驶的水平。但首先需要解决的就是成本问题。

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