8 月 14 日訊,阿里巴巴達(dá)摩院宣布,其自研感知算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)低線束 LIDAR(激光雷達(dá))的高線束模擬,間接將 LiDAR 線束量提升 3 倍以上,實(shí)現(xiàn)低成本普通激光雷達(dá)替代高成本雷達(dá)。

能探測(cè)障礙物的激光雷達(dá)是自動(dòng)駕駛車輛最重要的 “眼”,此算法突破相當(dāng)于用 “低像素相機(jī)拍出單反相機(jī)效果”,可大幅降低自動(dòng)駕駛感知部件成本。

在自動(dòng)駕駛實(shí)際落地場景中,往往需要高密度的 LiDAR 才能滿足感知需求,而 64 線以上 LiDAR 成本居高不下,成為自動(dòng)駕駛大規(guī)模商業(yè)化瓶頸之一。達(dá)摩院自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室環(huán)境感知算法能結(jié)合攝像頭圖像,對(duì)低線束 LiDAR 點(diǎn)云進(jìn)行深度補(bǔ)全及語義識(shí)別,實(shí)現(xiàn)更稠密的激光雷達(dá)點(diǎn)云圖 3D 重建效果,不僅可更精確地讀取障礙物距離及形狀等信息,也可更精準(zhǔn)判斷其類別信息。

經(jīng)達(dá)摩院算法深度補(bǔ)全后的點(diǎn)云,LiDAR 線束量提升了 3 倍以上,且自動(dòng)駕駛車輛更好辨別出了障礙物。

在精度指標(biāo)上,達(dá)摩院采用低線束激光雷達(dá)輸入,實(shí)現(xiàn)了業(yè)內(nèi)采用高線束激光雷達(dá)輸入的平均水平,50 米內(nèi)障礙物距離信息讀取平均誤差為 25 厘米左右,同時(shí),達(dá)摩院進(jìn)行深度補(bǔ)全任務(wù)時(shí)可達(dá) 100fps(每秒傳輸幀數(shù))的處理能力。

自動(dòng)駕駛技術(shù),我們聽得比較多的是百度的 Apollo(阿波羅)自動(dòng)駕駛系統(tǒng),但是其實(shí)阿里在背后一直做得相關(guān)的研究和試驗(yàn)。

編輯:魯?shù)蟻碓?EEWORLD