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CES 2018:速騰聚創(chuàng)再次亮出兩項激光雷達(dá)領(lǐng)域突破性技術(shù)

MEMS ? 2018-01-11 14:00 ? 次閱讀
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據(jù)麥姆斯咨詢報道,2018年1月10日星期三,拉斯維加斯CES上北館5603展臺上,來自中國深圳的速騰聚創(chuàng)(Robosense)再次亮出兩項全球領(lǐng)先的激光雷達(dá)領(lǐng)域突破性技術(shù):

- MEMS激光雷達(dá)和攝像頭的底層融合技術(shù)

- 基于高精地圖的激光雷達(dá)整體感知系統(tǒng)

這是繼CES首日秀出驚艷眾人的MEMS固態(tài)激光雷達(dá)RS-LiDAR-M1 Pre 后,速騰聚創(chuàng)(Robosense)再次奉上自動駕駛激光雷達(dá)最新研發(fā)成果。

1. MEMS激光雷達(dá)和攝像頭的底層融合技術(shù)(LCDF)速騰聚創(chuàng)(Robosense)所展示的LCDF( Lidar-Camera-Deep-Fusion) 技術(shù),創(chuàng)新性在于,把MEMS固態(tài)激光雷達(dá)RS-LiDAR-M1 Pre與攝像頭進(jìn)行硬件上的底層融合,從而讓自動駕駛車輛能全方位感知真實世界的三維空間色彩信息。據(jù)了解是全球首例MEMS激光雷達(dá)和攝像頭的深度融合技術(shù)。這樣的技術(shù)提供了一個巨大優(yōu)勢 ——解決了多傳感器數(shù)據(jù)的時空一致性難題。傳統(tǒng)的做法是把多個分立傳感器的數(shù)據(jù)分別收集與處理,每一個下游的廠商都需要單獨將分立的傳感器進(jìn)行標(biāo)定,這樣的處理不僅費時費力,而去很難做到時間上的同步與空間上的校準(zhǔn)。 LCDF技術(shù)讓兩者預(yù)先融合,保證了兩者的時空一致性。高速的三維空間色彩數(shù)據(jù)讓自動駕駛車輛在做決策算法之前,實時感知并處理相關(guān)信息,應(yīng)對復(fù)雜的道路情境。

MEMS激光雷達(dá)和攝像頭的底層融合演示

2. 基于高精地圖的激光雷達(dá)整體感知系統(tǒng)高精度地圖與激光雷達(dá)環(huán)境感知的融合壁壘尚未打通,導(dǎo)致多數(shù)自動駕駛研發(fā)團隊在應(yīng)用中出現(xiàn)了極大的困難。高精度地圖與激光雷達(dá)實時環(huán)境感知結(jié)合的一站式解決方案,在全球范圍內(nèi)目前也未出現(xiàn)商業(yè)化供應(yīng)商。速騰聚創(chuàng)(Robosense)所展示的“基于高精地圖的激光雷達(dá)整體感知系統(tǒng)”,該方案是由速騰聚創(chuàng)與高德地圖合作研發(fā)。速騰聚創(chuàng)(Robosense)表示,希望通過強強聯(lián)合,讓自動駕駛研發(fā)團隊在融合方案的基礎(chǔ)上,減少開發(fā)難度。

基于高精地圖的激光雷達(dá)整體感知系統(tǒng)實測

回顧:MEMS 激光雷達(dá) RS-LiDAR-M1 Pre

RS-LiDAR-M1 Pre采用的MEMS技術(shù)方案,替代了傳統(tǒng)的機械旋轉(zhuǎn)方式,使得機器更加緊湊,可完美嵌入任何車體。該款雷達(dá)探測距離高達(dá)200米、角高分辨率達(dá)到0.09°x0.2°, 同時具備低成本、高量產(chǎn)能力、車規(guī)級別的質(zhì)量與穩(wěn)定性等多項優(yōu)勢。RS-LiDAR-M1 Pre 在 CES 的現(xiàn)場演示效果也是相當(dāng)驚艷,展臺上實時顯示的點云畫面效果讓來往的賓客圍觀驚嘆。

值得一提的是,本次CES,部分全球領(lǐng)先的MEMS方案激光雷達(dá)廠商也展出了相應(yīng)的產(chǎn)品。但橫比各項數(shù)據(jù)而言,速騰聚創(chuàng)仍然占優(yōu)。

總結(jié):CES 2018 ,“中國智造” 崛起的縮影

MEMS激光雷達(dá)RS-LiDAR-M1 Pre、MEMS激光雷達(dá)與攝像頭的底層融合技術(shù)(LCDF)、基于高精地圖的激光雷達(dá)整體感知系統(tǒng)…

本次CES,中國激光雷達(dá)企業(yè)展出的技術(shù)成果,讓我們看到 “中國智造”的力量正在快速崛起。我們有理由相信,新一代的中國高新技術(shù)企業(yè),將持續(xù)從底層設(shè)計進(jìn)行創(chuàng)新,讓中國的零部件技術(shù)更加強大,讓“中國智造”走向全球。

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原文標(biāo)題:與高德地圖合作、傳感器深度融合,速騰聚創(chuàng)再發(fā)兩彈黑科技

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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