谈起自动驾驶,不能不提到激光雷达。事实上,激光雷达以其独有的KNM级别的指向性,展示着更精准的探测能力。这种不会发生水平或者垂直线上位移的特征,可大幅度提升驾驶过程中探测能力的精准性,让车辆面对千变万化的行驶环境时,能识别路面情况。这些让激光雷达成为了自动驾驶系统中不可或缺的硬件配置。

从目前多家科技公司的发展技术路径和共识观察来看,要实现L4乃至L5级别的自动驾驶除了激光雷达之外,靠的是成套且丰富的软件配套设施。从多线束的激光雷达,4D成像的毫米波雷达,高精地图再到千万级像素的车载摄像头;同时,软件层面配备有高算力的芯片以及持续迭代升级的驾驶算法;最后再到低延迟高协同的网络环境达成的车车协同/车路协同的基础设施都是缺一不可的。

今年8月,集度联合禾赛科技举办了一场技术交流会,主题为“机器人眼中的世界”,会议主要研究,激光雷达是如何识别和看透世界,从而协助车辆安全稳定的进行高级别的自动驾驶。

全球市值第一的汽车企业特斯拉和研究自动驾驶多年的百度Apollo和在自动驾驶实现路径上则另辟蹊径。凭借上亿公里的自动驾驶数据的辅助以及双方在AI层面较强的技术壁垒,坚持采用“纯视觉”辅以后台AI数据学习提升识别准度的技术路径。

同时,其公司的产品Appollo lite和FSD已多次在公开场合证明了自身的技术领先性和成熟度。

汽车已经慢慢成为可自由活动的机器人,而根据已知信息,机器人的环境感知系统的发展方向是多传感器融合,互为补充的。伴随着感知摄像头的发展,从DARPA Grand Challenge到搭载Apollo系统的ROBOTAXI上路运营,从全车配置1 颗直至11-27颗,从车载单颗0.3M个像素点,到8M个像素点甚至上亿个像素点,车载摄像头近年来也急速迭代。

那么,你知道一台能实现L4级别自动驾驶的智能汽车需要多少颗摄像头才能“看”清世界吗?你知道它们是怎么进行分工的吗?你知道要成为一颗车规级的摄像头需要满足多少苛刻的条件吗?

本周六11月13日,集度邀请了环境感知领域的知名企业-欧菲光,作客集度技术分享交流会“J-MEETUP”,和世界共同征服自动驾驶的星辰大海!为各位呈现:汽车机器人如何用“机器之眼”看清世界!

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图:官方、网络

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