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通用汽车新增130辆测试无人车,配激光雷达

通用新增的这批测试车装有激光雷达、摄像头等传感器。 去年3月通用汽车收购了自动驾驶技术公司Cruise不久后,两家公司就一起用Bolt开始了自动驾驶测试,而且不断有扩充车队的消息传出。 再早两个月,更是有消息人士向路透社透露,通用放出豪言说要从2018年开始,部署上千辆自动驾驶测试车。 现在,通用终于有行动了,但新增的测试车数量却并没有此前所说的那么多。 测试车的数量,很大程度上决定了一家公司在固定时间内能跑完多少测试里程,而里程数的积累正是推动自动驾驶技术发展的一个关键因素。 美国智库兰德的报告中认为,自动驾驶汽车要想证明它们在减少交通事故上的可靠性,要测试数亿至数千亿英里。最早开始无人车测试的Waymo(AKA谷歌无人车团队),花了七年时间,也才积累了200万英里。 你看别人家的Waymo,从菲亚特-克莱斯勒弄了600辆Pacifica来测试,不要学学嘛?

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激光雷达目标检测

本文为美团点评无人配送部技术团队主笔,为您带来的是自动驾驶中的激光雷达目标检测。 (本文来源:美团无人配送) 激光雷达原理 现在自动驾驶中常用的激光雷达为机械式激光雷达,其由若干组可以旋转的激光发射器和接收器组成。 图1:一个32线激光雷达的成像原理示意图 以某款32线激光雷达为例,32根线从上到下排列覆盖15.0°到-24.9°。 工作状态时这32根线在水平平面旋转可以采集一周360°的数据。 激光雷达具有不受光照影响和直接获得准确三维信息的特点,因此常被用于弥补摄像头传感器的不足。激光雷达采集到的三维数据通常被称为点云,激光点云数据有很多独特的地方: ? 随着工艺的进步,激光雷达的线数和可视范围会逐渐增加。

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    激光雷达深度补全

    SIGAI特约作者 meteorshowers 研究方向:点云语意分割、点云检测、双目匹配 摘要 对于自动驾驶汽车和机器人,使用激光雷达是必不可少的,以实现精确的深度预测。 [1]工作是较早一篇提出的激光雷达深度补全的工作,将深度补全设定为回归问题。 [2]工作提出了一个新的框架,它提取全局和局部信息,以生成适当的深度图。[2]认为简单的深度完成不需要深层网络。 为了补救嘈杂的激光雷达数据,我们将LiDAR图与全局图融合在一起。一方面,这种引导技术背后的原因是局部网络可以进一步关注正确和有效的LiDAR点。 表3报告了KITTI测试集的结果。我们的表现优于F. Ma等人。此外,当我们在框架中仅使用LiDAR信息(在表3中没有使用RGB图像)时,我们也在基准测试中排名第一。 最后,我们在KITTI数据集中评估了我们的方法 我们在深度完成基准测试中排名第一。

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    激光雷达数学模型

    激光雷达传感器介绍 测距原理 ? 三角测距主要国产雷达:雷神、思岚 ? TOF雷达:SICK ,HoKuyo,雷神,思岚 ? ? 激光雷达数学模型 主要用来做scan-match 光束模型(beam model) (概率机器人) ? ? 似然场模型 对障碍物进行高斯平滑 ? 运动畸变 ? 目前国产激光雷达 10hz,也就是100ms

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    激光雷达运动畸变去除

    [2] LOAM:Lidar Odometry and Mapping in real-time 实现一个激光雷达运动畸变去除模块 位姿的插值可以借用ROS的TF库 ?

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    激光雷达Lidar里面的激光

    雷达作为车辆避障的重要手段,现在已经从最初仅有超声波雷达发展到超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达互补共存的阶段,激光雷达以其分辨率高的优势,迎来快速增长的时期,无人驾驶技术已是大势所趋,车载的激光雷达近几年出现爆发式增长的局面 目前车载激光雷达的光源跟扫地机中的激光雷达一样, 大多采用905 nm的激光器,存在人眼安全问题, 特别是在工作距离达到150 m以上,905 nm的激光器的光功率超过了人眼安全的阈值时,必须采用人眼安全波段的激光器 同时对于高精度的激光雷达方案,激光脉冲的宽度和上升沿质量对后续时间间隔的精确测量具有重要意义。905 nm脉冲激光二极管常见于扫描式激光雷达,包括机械旋转式和MEMS固态激光雷达。    随着激光雷达对905 nm 脉冲激光二极管输出功率及光学点阵云要求的提高,激光雷达所需的芯片结构也由单通道发展到4通道,甚至6通道或8通道。 这样的高度集成光源模块为激光雷达厂商解决了光源使用中的技术难题,降低了使用高功率PLD光源的技术门槛,是远距离车载激光雷达产品的优选光源。

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    主流激光雷达分类及原理

    主流激光雷达的分类及原理 激光雷达分类多种多样 比如按发射波形可分为脉冲型和连续型 按探测方式可分为直接探测和相干探测 按线束可分为单线和多线等 本文将按扫描方式将雷达进行分类介绍 ? 抗冲击可靠性存疑 主要存在的问题: (1)振镜尺寸问题: 远距离探测需要较大的振镜,不但价格贵,对快轴/慢轴负担大,材质的耐久疲劳度存在风险,难以满足车规的DV、PV的可靠性、稳定性、冲击、跌落测试要求 MEMS激光雷达点云数据 (图源:RoboSense) 2.2 旋转扫描镜激光雷达 作为首款量产的L3级别自动驾驶的乘用车——奥迪A8上搭载的激光雷达就是旋转扫描镜激光雷达。 纯固态激光雷达 3.1 Flash激光雷达 Flash激光雷达采用类似Camera的工作模式,但感光元件与普通相机不同,每个像素点可记录光子飞行时间。 全固态激光雷达:长远看,激光雷达的主流趋势会转向全固态。

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    激光雷达避障小车的制作

    主控芯片:STM32F429IGT6 其它主要配件:激光雷达,蓝牙串口,无线射频模块,MPU9250九轴姿态模块,电机驱动芯片l298n.两个自带AB相编码器的电机.履带一对. 激光雷达通过串口通讯,以及pwm控制转速. 射频模块通过uart6通信.使用rt-thread的事件通知消息的到来. master线程负责创建其它子线程,以及处理各种子线程处理后的信息. eaix4线程控制激光雷达上传到消息队列里的消息,将激光雷达的版本信息,状态,以及扫描数据解析出来. mpu9250线程通过dmp姿态解算出 几个主要的命令 命令 功能 eaix4cmd -gvf 输出激光雷达版本信息. eaix4cmd -sc 小车开始扫描,启动避障功能. eaix4cmd -s 激光雷达停止扫描,但是不会停车. carMove

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    Quanergy固态激光雷达工厂首度公开

    据麦姆斯咨询报道,固态激光雷达( LiDAR)制造商Quanergy开设了第一家用于自动驾驶车辆等应用的固态LiDAR量产工厂。 新工厂还具有校准和测试设备,这意味着Quanergy可以有效地监督整个工厂的所有生产过程。值得注意的是,新工厂还预留了足够的厂房,未来市场需求增加时可以及时扩产以满足需求。

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    激光雷达行业深度研究报告

    对比2019与2020的测试数据,各家公司的车均接管次数明显降低,平均每次接管间的总里程显著上升。 自动驾驶车道路测试数据: 自动驾驶商业化步伐开启。 自动驾驶车企发展历程: 尽管自动驾驶仍处初步商业化阶段,离大规模商业化仍有一段距离,但随着Robotaxi从有限的测试场景逐渐走向更多元化的运营场景,从有安全员随时准备接管向完全无人驾驶演进,从免费体验发展到付费运营 激光雷达技术路线差异大,同源性低,目前来看车载激光雷达正沿着机械式—半固态—固态的发展路径不断迭代,机械式激光雷达由于成本高昂,更适用于无人驾驶等研发测试类项目,在量产车、乘用车领域仍待检验,短期内半固态有望率先上车 领军企业Velodyne2007年便推出了64线机械式激光雷达产品,2010年谷歌首测的无人驾驶汽车便采用了Velodyne激光雷达方案,如今产品方案广泛应用于百度、Uber等自动驾驶的测试车型中。 多线束激光雷达在生产制造过程中,需要将多块发射、接收电路板安装到精密构造的金属壳体中,同时在调试过程中,工人需要调试每一束激光的发射与接收,保证其在不同的测试距离上的测距精准度,因此自动化、高精度的检测和追溯设备也至关重要

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    激光雷达和相机联合标定

    本次推送给大家带来的是一种激光雷达和相机的外参标定方法,主要利用了ROS中 dynamic_reconfigure 功能包提供的动态配置参数功能(代码在最后)。 设点云在激光雷达定义的坐标系下的空间位置为 ? ,点云在相机坐标系下空间位置为 ? ;K 是相机内参, ? ; ? 是点云投影在图像上的投影点。 将点云由激光雷达坐标系变换到相机坐标系: ? 标定流程 以KITTI数据集为例(转为bag包的形式),先启动标定程序,再播放bag后,通过 dynamic_reconfigure 功能包提供的动态参数配置功能,可以动态地将激光雷达点云投影到相机图像

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    一文看懂激光雷达

    激光雷达技术指标解析 机械式 vs 固态式,未来趋势如何? 根据结构,激光雷达分为机械式激光雷达、混合固态激光雷达和固态激光雷达。 MEMS 激光雷达结构示意图 未来固态激光雷达会代替现有的机械式激光雷达,因为固态激光雷达可以很好的解决机械式激光雷达面临的物料成本高+量产成本高的问题。 固态激光雷达解决机械激光雷达的问题 在固态激光雷达技术演技路线层面,基于 MEMS 方式的固态激光雷达是最有希望快速落地的成熟方案,OPA 与 Flash 则是明日之星。 截至 2019 年底,全国共有 25 个城市出台自动驾驶测试政策;2020 年 2月,中国国家发展改革委牵头发布《智能汽车创新发展战略》,这是继《中国制造 2025》之后又一个重磅的战略发布;2020 大疆激光雷达方案参数表 产业前景:市场增长潜力巨大 CES(2020)展出激光雷达产品梳理显示,大部分激光雷达供应商新推出的激光雷达价格都降至 1000 美元以下,平均每车装载 5 个激光雷达,单车预计

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    实时的激光雷达点云压缩

    ●论文摘要 实时压缩大量的激光雷达点云对于自动驾驶汽车等自动化机器至关重要。虽然目前大多数的工作都集中在压缩单个点云帧上,但是本文提出了一个新的系统,可以有效地压缩一系列点云。 同时,我们的压缩系统的压缩速度与目前激光雷达的点云生成速率相匹配,并优于现有的压缩系统,实现了实时点云传输。 代码开源(有兴趣的可以测试后与我交流和分享): https://github.com/horizon-research/Real-Time-Spatio-Temporal-LiDAR-Point-Cloud-Compression 本文的主要贡献如下: •据我们所知,这是第一次利用空间和时间冗余压缩激光雷达点云的工作。 点云配准:配准的测试使用了基于点云PCL库的ICP算法进行对比测试。 点云目标检测:使用了体素网格的深度学习的方法测试对比。 点云场景的分割:使用了基于DNN的squezeseg方法。

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    【智驾周刊】Google月报关注骑行者安全 | Tesla联合斯坦福测试激光雷达

    【车企动态】Tesla疑似与Stanford联合测试多线激光雷达 ? 【一句话点评】Elon Musk应该把激光雷达和高精地图供应商的电话纹在身上 距离Tesla致命车祸两个月,有人在Tesla总部附近的停车场见到一辆无牌照头顶64线激光雷达的Tesla Model S, 虽然看起来动作跟换道类似,但由于匝道附近的道路经常非常规,而交通流则快慢变化较复杂,虽然已经有小规模的测试,但该功能的效果仍需检验。

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    GitHub开源:100美元自制激光雷达

    近期俄罗斯一位 Github 主开源了一款DIY激光雷达项目,从 PCB 到上位机软件全部开源,激光雷达实物效果图如下所示: ? 该激光雷达性能指标如下所示: 扫描速度:每秒 15 次 分辨率:大约检测距离的 1%,但不会优于±2 cm 最小检测距离:5 cm 最大检测距离:大约 25 米(白色反射平面) 角分辨率:0.5 度 扫描频率 :大约 11 kHz 扫描角度范围:大约 230 度,改变相应结构还有一定提升空间 功率:5 V/0.1 A(也就是 0.5 瓦),刚启动时电压可能会超过 0.8A 尺寸:50x50x120 mm 激光雷达结构效果图如下所示 激光雷达采用的是 TOF(Time-of-Flight)测距原理,这种类型的测距仪被军队积极使用,它们被用于大地测量学、地球遥感、工业、自动驾驶汽车等领域中,它们被安装在无人机上可以在需要长距离测量的任何地方

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    激光雷达的强度标定及路标提取

    摘要 自动驾驶对高精地图的需求日益重要,本文主要是研究3D激光雷达传感器如何进行强度标定,能够利用标定后的强度信息实现路标的提取和识别, 典型的激光雷达传感器测量值包含了距离信息和强度信息,所谓的强度信息即是从物体表面反射的强度 通过对激光雷达的强度标定,确保对同一物体的具有相同的强度值。 可用于道路路标检测的典型的车载传感器主要是相机和激光雷达,相机相比较于激光雷达更是廉价很多,且更容易获取道路信息,但是相机是更容易受光照的影响,在一些场景下很难或者准确的度量信息,相反,激光雷达却是可以获取更为准确的距离信息 激光雷达强度标定 一般情况下,使用3D LiDAR收集的3D点云的密度对车辆速度的依赖性较小。由于点云越是密集对提取道路标线更有优势,因此选择了3D激光雷达进行强度校准。 采集到的强度可视化图如下: 图4 LUT是根据左右激光雷达传感器标定的结果,左右激光雷达传感器特性是略有不同的,与距离和入射角相对应的平均强度和标准偏差存储为LUT作为强度校准的过程。

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    在 ArcGIS 中由激光雷达创建强度图像

    强度以及强度图像 强度是反映生成某点的激光雷达脉冲回波强度的一种测量指标(针对每个点而采集)。该值在一定程度上基于被激光雷达脉冲扫到的对象的反射率。 强度可用于帮助要素检测和提取以及激光雷达点分类,还可以在无可用航空影像时用于替代航空影像。如果激光雷达数据中包含强度值,则可使用这些强度值绘制出类似黑白航空照片的图像。 原始值特定于用来捕获激光雷达的传感器。数据供应商也可以将强度值规范化到 0–255 范围内。) ? ? 保存后在ArcSence中加载LAS 数据集,可以看出这是一片村庄 ? 如果指定的输出像元大小相对于激光雷达点的强度而言过小,则会产生大量的 NoData 像元。可通过在栅格图层属性 对话框的符号系统选项卡上为 NoData 像元指定颜色来查看这些像元。

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    相机+激光雷达重绘3D场景

    激光雷达与相机结合,再通过深度学习的方式获得场景的3D模型——Ouster首席执行官在博客中介绍了相机OS-1,并装有激光雷达。LiveVideoStack对原文进行了摘译。 我们的OS-1激光雷达现在可以实时的输出固定分辨率的深度图像、信号图像和环境图像,而所有这些都不需要摄像头的参与。 固件更新页面:https://www.ouster.io/downloads Github和样本数据:www.github.com/ouster-LIDAR 这不是噱头 我们已经看到多家激光雷达公司推出激光雷达 任何从事激光雷达和视觉测距的人都会掌握这个结果中所体现的冗余的价值。激光雷达测距仪只在隧道和高速公路等几何均匀的环境中使用,而视觉测距仪则在无纹理和光线不足的环境中使用。 而OS-1的相机/激光雷达融合将为这个长期存在的问题提供多模式解决方案。 以上这些结果令我们相信,融合的激光雷达和相机数据远远超过其各部分的单纯总和,我们期望未来激光雷达和相机之间能够有进一步融合。

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