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微步于胜民:打造国内首款高精度4D | 镁客请讲

相比于传统的3D4D还具备垂直方向分辨能力,能够精准识别目标的位置是在地面还是在空中。怎么做才能够让汽车提前识别危险?想必多数人的回答都是为汽车安装“”或者“传感器”。 打造国内首款高精度4D准确识别地面和空中目标?当谈到产品的时候,于胜民自豪的说,他们打造了国内第一款高精度的4D。具体怎么说? “如果当时是一个4D,它就能够准确识别目标的位置,继而给决策系统一个明确的信号,后者就不会‘忽略’的数据,车祸就不会发生了。”? 在于胜民看来,相比于传统的3D,具备垂直方向分辨能力的4D在性能上更上了一个台阶。“这是我们众多技术优势中的一项,另外,高精度的测距和测角能力也具有领先优势。” 届时,基于自主研发的4D产品,凌微步也将与整车厂商或者Tier1供应商进行合作,实现在汽车行业的商业化落地。最后今年4月份时,于胜民曾透露,他们已经开启了A轮融资。

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简析无人驾驶技术,和激光应相辅相成

那么问题来了:是否能够胜任激光的工作,成为一种实现无人驾驶更加低成本的解决方案? 长介于厘和光之间,因此兼有微制导和光电制导的优点,且其引导头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。此外,导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强,相比于激光是一大优势。 受益于技术相对成熟,在单价方面,只能算是激光的九牛一毛,单体价格大约在100美元左右。并且车载的市场需求也相对更多,带来的规模效益有望进一步拉低成本。 固态激光相结合或许是个不错的选择现阶段无人驾驶领域,用于周围环境感测的主流传感器有激光、视觉传感器三种。 而则受益于ADAS的飞速发展,虽然此前由于国外零部件巨头在核心技术后端的控制系统上并不放手,但国内的研发企业近些年已经成功突破核心技术,国产化产品也指日可待。

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    无人驾驶-感知

    无人驾驶-感知包括:摄像头、激光、超声。?1)摄像头:摄像头:可分为数字摄像头和模拟摄像头两大类。 但穿透烟、雾、灰尘的能力强(长越长,穿透性越强),类似于,汽车的卤素大灯与氙气大灯的区别,虽然都觉得氙气灯比卤素灯更高级一些,但在雨雪、雾霾等能见度低的天气里,卤素大灯穿透性却更好。 3)::工作在段探测的。通常是指30~300GHz频域(长为1~10mm)的。长介于微和厘之间,因此兼有微和光电的一些优点。 另外,导引头的抗干扰、反隐身能力也优于其他微导引头 。能分辨识别很小的目标,而且能同时识别多个目标;具有成像能力,体积小、机动性和隐蔽性好,在战场上生存能力强。 与光相比传播时的衰减小,受自然光和热辐射源影响小。?4)超声:超声测距原理是在超声发射装置发出超声,它的根据是接收器接到超声时的时间差,与测距原理相似。

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    无人驾驶感知系统介绍

    聚焦无人驾驶行业动态,引领智能汽车科技创新无人驾驶-感知传感器包括:摄像头、激光、超声。 无人驾驶感知传感器?1、摄像头摄像头可分为数字摄像头和模拟摄像头两大类。 但穿透烟、雾、灰尘的能力强(长越长,穿透性越强),类似于,汽车的卤素大灯与氙气大灯的区别,虽然都觉得氙气灯比卤素灯更高级一些,但在雨雪、雾霾等能见度低的天气里,卤素大灯穿透性却更好。 3、是工作在段探测的。通常是指30~300GHz频域(长为1~10mm)的。长介于微和厘之间,因此兼有微和光电的一些优点。 另外,导引头的抗干扰、反隐身能力也优于其他微导引头 。能分辨识别很小的目标,而且能同时识别多个目标;具有成像能力,体积小、机动性和隐蔽性好,在战场上生存能力强。 与光相比传播时的衰减小,受自然光和热辐射源影响小。?4、超声超声测距原理是在超声发射装置发出超声,它的根据是接收器接到超声时的时间差,与测距原理相似。

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    实现高级自动驾驶,一定要用激光吗?

    众所周知,目前自动驾驶汽车的传感器系统主要包括摄像头、、激光、超声等,而激光几乎被公认为其中的“C位”担当。 当然,除了纯视觉计算方案,一些硬件企业也在尝试利用来代替激光。我们知道,高频的在探测距离上面要优越于激光,但在角分辨率上弱于激光。 据报道,Corvus在探测范围、仰角分辨率和扫描面积等方面超过了目前市场上主流,能够在水平±45°和垂直±7°,300范围,对多个目标进行探测。 探测距离要远远高于激光的200的水平,在角分辨率上到激光的水平。在L4级自动驾驶上,Corvus车用已经到可以代替激光的能力。 Corvus最直接的研发动力,就来自于车企的直接需求。即使新一代的成本比市场上通用的短距略高,但也将远低于激光

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    坚持使用普通,特斯拉是不是在“舍本逐末”?

    据汽车信息安全专家、360攻防实验室负责人刘健晧表示,特斯拉是通过三种传感器来实现自动驾驶功能的:ADAS功能的Mobileye摄像头、77G以及车身8个超声传感器。 而在此次2.0升级中,已经明确表示前置将会保留下来,只是增加更多的,因而我们或许可以猜测,马斯克所说的普通就是。?我们先来说说激光在自动驾驶上都起了些什么作用。 与激光相比,马斯克坚持的普通在精度等细节方面就不如激光了,只能算普通,不过,正如马斯克所言,相对于在糟糕天气会“失明”的激光的确靠谱多了。 上文已经讲过了,虽然在糟糕天气中可以正常运行,但在精确度方面,在激光面前真的是不够看。 从整体来看,与激光正好起到一种相辅相成、取长补短的作用,正如速腾CEO邱纯鑫所言:“虽然精度不高、视场小,但测量距离远,可以到200,也可以在雨天及下雪天气使用。

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    一文详解基本技术与应用

    技术概览工作原理的工作原理类似于声反射。使用电磁能脉冲(在无线频谱中),发射源发射无线电,无线电被表面反射后,会被接收器系统接收和处理。 发射器:使用形发生器产生信号,并由放大器供电导:有利于传输发射器产生的信号天线:将发射器的能量作为电磁传输到空气中接收器:放大和解调接收到的信号信号处理器:处理捕获的信号以计算距离、速度和其他有用信息汽车系统有垂直或水平天线 由于以下几种原因,全球汽车生态系统正在向77GHz频段转变: 与较长长相比,短长的高频率由于降雨、积雪、灰尘颗粒的散射而遭受的传播损失较小。 短长(与 24GHz 频段相比,长短于 77GHz 的三分之一)可以使用较小的组件,例如收发器和天线,从而减小了的外形尺寸,易于在车身中安装和隐藏。 脉冲技术脉冲多普勒架构采用传统方法,即在短时间内(脉冲重复间隔-PRI)在整个区域内传输具有高峰值功率的短脉冲。脉冲多普勒可以轻松地在大杂背景下检测出小幅度移动目标。

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    世界上首次用实测数据反演W和Ka段的融化层衰减

    融化层的信号衰减:应用的“阿喀琉斯之踵”电磁在大气中传输时会经历一定的信号衰减。当长较长时(例如S段),云雨造成的衰减往往可以忽略不计。然而,当长减小到量级,信号衰减逐渐明显。 其中,冰晶对W和Ka段信号造成的衰减往往很低,降雨造成的衰减可通过已知的雨滴谱分布进行估计。融化层虽然在空间尺度上只有几百,但在段引起的电磁信号衰减可到雨衰的量级。 麦吉尔大学的Bellon等用垂直指向的X和UHF风廓线的反射率因子数据估计了X段的融化层衰减。4)基于反射率因子数据的差分衰减方法虽然简单易行,但是在段并不适用。 因为大多数雨滴和雪晶在段并不满足Rayleigh散射的条件。基于此,我们提出在速度谱上寻找满足Rayleigh散射的小粒子。该方法的思路如图2。?3. 研究方法如图3所示。?4. 结果与讨论1)如图4所示,该工作首次实现了W和Ka段融化层衰减的定量反演,验证了Matrosov对段融化层衰减的模拟结果。?

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    详解Uber自动驾驶汽车传感器系统,什么样的配置才能避免撞人事件! | 镁客网深度

    显然,和摄像头就是这些问题的重中之重。· 方面,当前已在自动驾驶领域广泛应用的有三种:激光、超声,是工作在段探测的,可穿透雾、烟、灰尘,具有全天候(大雨天除外)、全天时的特点,对金属异常敏感。 因为成本低,且技术相对成熟,是当前自动驾驶传感器中应用最普遍的。 很明显的,特斯拉的硬件系统滞后于Uber,由+摄像头+超声传感器组成。从这一搭配看,整体投入成本较低,不仅没有激光加持,还以摄像头为主,全自动无人驾驶系统售价仅8000美元。 这种情况下,这有摄像头和就有些不够用了,必须搭载高精度激光,甚至不止一个。“目前自动驾驶汽车搭载激光,大部分是为了满足功能性需求。”

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    matlab利用检测器模块对驾驶场景中的车辆进行识别仿真

    创建含有的驾驶场景首先,输入:drivingScenarioDesigner进入 Driving Scenario Designer 应用程序。 结果为:该驾驶场景表示主车辆自南向北行驶,执行穿过十字路口,包含一个。另一辆车在十字路口的左侧车道驶来,在十字路口进行左转弯,且行驶在主车前面。 生成Simulink模型选择“Export”➡“Export Simulink Model”选项,生成驾驶场景和的Simulink模型。

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    视觉神经网络算法突破之前,激光是高级自动驾驶唯一解决方案

    激光本身特性,决定其在自动驾驶中不可或缺熟悉自动驾驶的朋友知道,自动驾驶的感知部分,位置传感器通常使用视觉传感器、与激光,特斯拉汽车同时使用了视觉传感器与。 激光、视觉传感器与来特性对比与前两种传感器相比,激光技术上能够精确获得指向方向信息以及距离信息,因此能够对周围环境进行检测、建模、识别。 在ADAS领域,视觉传感、传感与超声传感是当前感知部分所应用的三种方式,所涉及的设备包括激光、摄像头、红外夜视和组合导航设备等。各种传感器单独使用,存在一定局限。 譬如,摄像头成本低可融入算法,但测距较短易受环境影响;穿透性好不受环境影响,但成本较高无法识别路标和行人;激光精度高但无法识别路标,顶级激光成本太高,且仍停留在试验阶段。 视觉传感在ADSD领域应用的优劣势Bosch 公司自动驾驶传感器配置方案,就包含6个摄像头+1个红外夜视系统+6个+1个激光+4 个超声。这个应用模型,已得到的众多厂商的认可。

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    业界 | Uber自动驾驶撞死行人视频公布:无人车环境感知解决方案该如何优化?

    现有无人驾驶技术路线优缺点目前,国际上自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种:一种是以高成本激光为主导,典型代表如Uber、谷歌waymo。另一种以特斯拉为代表的主导的多传感器融合方案。 我们来分析一下这两条线路对前方路况分析所使用的传感器:Uber、谷歌的方案基本上是以激光为主,为辅,可见光摄像头几乎不参与。 特斯拉的无人驾驶方案以+可见光摄像头为主,最开始有MobileEye的参与,以可见光摄像头为主,作为辅助。出现撞卡车事件后,Tesla改为为主,可见光摄像头为辅。 从上面我们可以看出目前市面上主流的前向路况检测主要依靠以下三种传感器:、激光以及可见光摄像头,且只是两个传感器融合。 下面我们来分析一下这三种传感器的优劣势:上表中可以看出,目前主流的针对前向的传感器融合方案都有一个显著的缺点:在恶劣天气情况下,只有一个单传感器可以起到作用,而自身又难以识别行人。

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    解析百度Apollo 2.0代码

    :用于探测前方,安装在车辆前端,为大陆集团的ARS408-21,连接至CAN卡。除去以上这些,还需要鼠标键盘显示器,当然就是平常用的那种。 calibration:校准模块,使用前必须对系统进行校准和标定,包括激光与摄像头、与摄像头等。 所谓校准就是要对齐激光、摄像头以及获得的信息,我们知道激光可以获得详细的3D信息,但是不能获得颜色信息,摄像头可以获得颜色信息,但是无法获得深度等3D信息,不能获得颜色信息, 下图就是对齐后的激光和摄像头画面,下下图为对齐后的和激光画面。??canbus:管理CAN卡和CAN通讯,把接受到的信号传递给相应模块,同时将Control模块的命令下发到车辆。 drivers:此模块包含CAN卡、激光、GPS以及摄像头等相关设备的驱动程序。

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    智能网联已成为新风尚,车企将如何应对消费者的需求?

    普通超声单价低,高端泊车需求增长快超声在自动驾驶中基础应用是泊车辅助预警,后期在自动泊车应用中。未来超声的国内市场竞争格局可能会呈现两极分化态势。 超声的供应商有博世、法奥、日本村田、尼塞拉、日本电装、三菱电子、日本松下,国内供应商有同致电子、航盛电子、豪恩、辉创、上富等。 一个激光价格上万,只有L3 级别以上车型才需要配置激光,目前 L3 级别大规模量产尚需相关法律出台,所以激光出货量较少。 行业有望迎来快速增长是感知端重要硬件,成本相对较低,使用范围广。77GHz 是行业发展趋势。渗透率提升,国内行业快速增长。 华泰证券分析师预计21-22 年,ADAS 系统渗透率每年有望提升 5pct,国内行业增速分别为 20%、18%。仍以外资供应为主。

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    哥伦比亚大学的这款新型循环器,将彻底改变无线VR技术 | 黑科技

    这种循环器可能彻底改变新兴的5G蜂窝网络,虚拟现实的无线链路和汽车。 而这一新设备在更高的频率上工作,开启了目前尚未使用的新带宽,在一定程度上解决了采用全双工通信方式存在的问题。 据了解,这一技术带来的影响是非常大的,如在自动驾驶领域,该器件可以用于制造低成本的全集成,自动驾驶的设施建构中,这些的全双工通信传输与自动驾驶汽车中的超声和基于摄像机的传感器一起工作,且它们可以在所有天气条件下进行 此外,该新型循环器也可用于构建VR耳机的全双工无线链路,而目前,该耳机依赖有线连接或系统到计算设备。 我们的CMOS循环器支持的全双工收发器可能是一个有希望的解决方案,因为它提供低延迟的高速数据,且具有低成本、小尺寸的特点。”

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    【智驾深谈】撑起自动驾驶半壁江山:剧学铭谈Ibeo激光

    【新智元导读】上图是美国Darpa无人车比赛的参赛车,车上犄角样的设备,全是激光。作为自动驾驶最重要的传感器之一,激光无疑问成为业界关注的重点。 我做自动驾驶有些年头,研发过程中也接触过许多主流激光产品(惭愧讲用坏过好几个),深知目前自动驾驶技术对激光的依赖:一方面激光为自动驾驶的感知系统提供了强有力的准确支持;另一方面相比和相机 把你周围的车辆的信息、车线的信息和其他的环境信息全部捕捉,这样测量完以后可以通过软件后处理,进行一个回放,然后就可以把之前驾驶场景中存在一些误识,存在一些未发现的风险,把这些因素进行重新的分析考量,可以对其他的摄像头、进行测评 这个回答可以说是给很多团队坚定了选用激光的信息,对供应商一个很大的冲击。因为跟激光相比,的准确度会差一些。当然有它的优点,就是对于在不同天气情况下鲁棒性会略微好一些。 结语如果我设计自动驾驶系统,跟博士的看法比较一致,会推荐选用+摄像头+前置4线激光的做法,这样既能保证产出有价格优势,还可以对未来有所预期。

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    自动驾驶之多传感器融合-硬件篇()

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    作为无人驾驶汽车的眼睛,视觉识别的进步正越来越快

    无人驾驶一般包括五个等级,但是不管哪个等级都会包含环境感知、规划决策和执行控制等三个方面,其中环境感知方式主要有视觉识别、感知和激光感知。 感知和激光镁客君在《简析无人驾驶技术,和激光应相辅相成》一文中有过分析,今天我们就来说一下视觉识别。 具体分析如下:美国的车祸中,由于特斯拉车上的装位置较低,无法检测卡车高的车厢,而摄像头当时应该已经能检测到卡车了。 国内的车祸中,特斯拉在跟车过程中,前车突然变道,前方工程车辆速度较慢,与特斯拉之间距离迅速缩短,无法扫描到近距离的侧向车。 一个足够强大的视觉识别系统,其实是可以替代激光的作用,从而降低自动驾驶成本。但是由于技术特性的不同,也会带来一定的可靠性问题。

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    【智驾深谈】Tesla致命车祸的必然性:谈自动驾驶的三个命门

    其中,行动层包括转向、油门和制动三大控制器(以及执行机构);感知部分包括两方面,感知环境的激光、摄像头、组合导航设备,感知车辆自身的包括轮速计和三大控制器的反馈量;而认知部分,包括决策和规划 是位与挡风玻璃上后视镜下方的Mobileye摄像头,3是安装在前格栅中部的77G。? 其中,超声传感器负责检测车辆周围5以内的障碍物,负责前端150以内的障碍物距离和车速。那么,为什么三类传感器都没有看到这么大的卡车呢? 关于漏检,我们大概计算了一下倒是有个不同的看法,按照+5度向上,安装位置接近地面的情况,只要超过20的距离,还是能够有回的,当然当时具体的情况还要看后面的数据,但是我们倾向于实际上看到了卡车车厢 从Conti给出的示意图来看,为了保证前方的安全,它在左前和右前安装了两个短距。 ?从Delphi来看也是有这样的设计,还多了激光。 ?

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    安智汽车郭健:ADAS是一个链条式的系统,每个模块都必须做好丨镁客请讲

    安智汽车CEO郭健认为,最初业内由于对ADAS和汽车行业的认知不足,导致切入的方向有所偏差,许多企业虽说做其实只是在做天线、数字信号处理等组件而非一个完整的产品或者解决方案,这与整车厂的需求并不匹配 还要从77GHz说起。据悉,安智汽车最早就是以入手,发展出包括77GHz、单目多功能摄像头以及多传感器融合技术在内的全栈ADAS解决方案。 但由于77GHz在天线设计等方面有很高的技术门槛,生产环节要求高,如果不严格把控,会降低产品的良品率,直接影响交付给客户的产品质量和产品整体成本。因此,与可靠的供应商合作非常关键。? 图 | 安智77GHz目前,对于国内市场而言,77GHz的芯片门槛已经放开,生产能力逐步提升,核心供应链搭建的市场条件日趋成熟。 郭健认为,当前ADAS同类产品竞争的关键在于:“一方面是产品交付的完整度,这可能将很多只专注做探头、做摄像头的公司挡在门外;另一方面,则包括产品是否能够量产、能够落地以及对汽车产业和应用的理解。”

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