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自動(dòng)駕駛路線之爭(zhēng):純視覺(jué)方案vs多傳感器融合方案

江師大電信小希 ? 來(lái)源:江師大電信小希 ? 作者:江師大電信小希 ? 2022-08-27 17:05 ? 次閱讀

自1939年通用汽車公司面向全球展示世界上第一輛自動(dòng)駕駛概念車,此后的八十多年里,全球各大科技公司和車企陸續(xù)將傳感器、攝像頭、計(jì)算芯片、存儲(chǔ)芯片等塞進(jìn)車子里,并不斷在軌道、沙漠等特定場(chǎng)景下去嘗試自動(dòng)駕駛。時(shí)至今日,廠商已經(jīng)在一點(diǎn)點(diǎn)讓自動(dòng)駕駛滲透到家用車市場(chǎng),并致力于在這個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更高級(jí)別的自動(dòng)駕駛。

然而,我們也能看到,在技術(shù)和方案推進(jìn)的過(guò)程中,自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)方式出來(lái)了明顯的“派系之爭(zhēng)”。一派認(rèn)為應(yīng)該走視覺(jué)與雷達(dá)的融合路線;另一派則認(rèn)為純視覺(jué)實(shí)現(xiàn)就足夠了。派系之爭(zhēng)的根源是當(dāng)前每個(gè)廠商對(duì)自動(dòng)駕駛都有自己的理解,且都取得了一定的效果。當(dāng)然,通過(guò)貿(mào)澤電子網(wǎng)站上在售的、各種應(yīng)用于自動(dòng)駕駛的元器件,我們也發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)派系之間的一些共同點(diǎn),比如靈活設(shè)計(jì)和性能冗余等。那么,接下來(lái)就讓我們展開(kāi)聊一聊。

純視覺(jué) VS 多傳感器融合

對(duì)于自動(dòng)駕駛,還有很多其他的叫法,比如無(wú)人駕駛電腦駕駛汽車或者輪式機(jī)器人等等。這些名稱的核心要義是通過(guò)計(jì)算機(jī)與人工智能技術(shù)的融合,代替人類駕駛員,讓車子自行完成完整、安全、有效的駕駛行為。無(wú)疑,這種智能化的駕乘體驗(yàn)將會(huì)成為新時(shí)代汽車一個(gè)重要的賣點(diǎn),吸引全球科技巨頭和車企紛紛投資布局。根據(jù)市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)IHS Markit的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),2022年全球自動(dòng)駕駛汽車市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到1,629億美元,同比增長(zhǎng)14%左右,預(yù)計(jì)2030年全球自動(dòng)駕駛汽車市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到32,197億美元,年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)45.21%。

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圖1:全球自動(dòng)駕駛汽車市場(chǎng)規(guī)模

(數(shù)據(jù)源自:IHS Markit)

在自動(dòng)駕駛的設(shè)想下,當(dāng)選定目的地后,汽車會(huì)利用導(dǎo)航系統(tǒng)規(guī)劃最佳路線,到達(dá)目的地,期間人類駕乘人員不需要為此分心,可以盡情享受科技帶來(lái)的便捷和舒適。然而,當(dāng)人類駕駛汽車時(shí),我們都會(huì)用“眼觀六路耳聽(tīng)八方”來(lái)描述駕駛員的狀態(tài),因此自動(dòng)駕駛汽車需要具備比這更強(qiáng)的感知性能。環(huán)境感知與精準(zhǔn)定位、路徑規(guī)劃、線控執(zhí)行一起并稱自動(dòng)駕駛四大核心技術(shù)。當(dāng)汽車被置于社會(huì)應(yīng)用場(chǎng)景下時(shí)安全可靠的感知是不可或缺的。

在環(huán)境感知上,純視覺(jué)方案僅依靠攝像頭搜集環(huán)境信息,然后將圖片傳輸?shù)接?jì)算芯片進(jìn)行分析,比較像人類駕駛車輛,通過(guò)眼睛來(lái)捕捉周圍的信息,然后傳輸給大腦做決策。當(dāng)然,純視覺(jué)+AI的方案比人眼的視角更廣,通過(guò)大量的圖片信息讓汽車內(nèi)部的計(jì)算系統(tǒng)擁有以車子為中心的“上帝視角”。純視覺(jué)方案的優(yōu)點(diǎn)主要是,實(shí)現(xiàn)成本相對(duì)更低,更接近人類駕駛,通過(guò)高分辨率、高幀率的成像技術(shù)獲取的環(huán)境信息更加豐富;缺點(diǎn)主要是,攝像頭捕捉環(huán)境信息容易受到環(huán)境光的干擾,且純視覺(jué)方案對(duì)于圖像的處理更依賴訓(xùn)練,難免出現(xiàn)環(huán)境認(rèn)知的“死角”。目前,采用純視覺(jué)方案實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的企業(yè)主要有特斯拉、百度和極氪等。

“多傳感器融合”方案則是通過(guò)攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等設(shè)備一起收集車輛的周邊信息。激光雷達(dá)的加入能夠獲取更深度的空間信息,對(duì)于物體的位置、距離和大小感知更準(zhǔn)確,且由于激光雷達(dá)是自發(fā)光并不受環(huán)境光影響。不過(guò),“多傳感器融合”方案也有自己的局限性,激光雷達(dá)容易受到雨雪霧天氣的影響。由于激光雷達(dá)本身數(shù)千美元的硬成本,加上“多傳感器融合”往往對(duì)計(jì)算芯片有更高的算力要求,因此成本沒(méi)有優(yōu)勢(shì)。目前,采用“多傳感器融合”方案實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的企業(yè)主要有小鵬、蔚來(lái)、極狐等。

兩大派系在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上,都是基于硬件來(lái)幫助汽車構(gòu)架自身周圍的3D信息,然后讓計(jì)算芯片提取關(guān)鍵信息來(lái)做出駕駛決定。未來(lái),“純視覺(jué)”要解決的是光致盲和認(rèn)知錯(cuò)誤等問(wèn)題,“多傳感器融合”本身的融合就是一大技術(shù)挑戰(zhàn),且算法本身還得優(yōu)化,也需要更低成本的激光雷達(dá)產(chǎn)品。目前來(lái)看,兩大技術(shù)路線都還有很多潛能值得挖掘。

當(dāng)然,高級(jí)別自動(dòng)駕駛尚未打開(kāi)家用這個(gè)大市場(chǎng),路線之爭(zhēng)不僅是環(huán)境感知層面,還有單車智能和路車協(xié)同之間的爭(zhēng)議。但正如上文所述,元器件廠商對(duì)于自動(dòng)駕駛的支持都選擇了高靈活性和性能冗余等方式,給每一種實(shí)現(xiàn)方案都提供盡可能的支持。下面我們就著重為大家介紹幾款貿(mào)澤電子網(wǎng)站上在售的可應(yīng)用于自動(dòng)駕駛的元器件產(chǎn)品,幫助大家完成各種不同的自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)方案。

為下一代ADAS助力的FPGA

無(wú)論是傾向于怎樣的技術(shù)流派,對(duì)于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛而言,攝像頭都是必要的,它們充當(dāng)著汽車的“眼睛”。那么,我們第一款要推薦的方案就是可應(yīng)用于下一代ADAS開(kāi)發(fā)的FPGA評(píng)估套件——UltraScale+? MPSoC ZCU102開(kāi)發(fā)工具,它在視覺(jué)處理上非常出色,來(lái)自制造商AMD Xilinx,貿(mào)澤電子網(wǎng)站上的制造商編號(hào)為EK-U1-ZCU102-G-J。

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圖2:MPSoC ZCU102評(píng)估套件

(圖源:AMD Xilinx)

MPSoC ZCU102開(kāi)發(fā)工具采用Zynq UltraScale+ MPSoC器件,作為系統(tǒng)核心,該器件在核心配置、工藝架構(gòu)、器件尺寸、系統(tǒng)功耗、軟件支持和圖形處理等方面具有行業(yè)領(lǐng)先的產(chǎn)品特性。

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圖3:Zynq UltraScale+ MPSoC器件系統(tǒng)框圖

(圖源:AMD Xilinx)

通過(guò)上方的系統(tǒng)框圖能夠看到,Zynq UltraScale+ MPSoC器件基于四核ARM? Cortex-A53和雙核Cortex-R5實(shí)時(shí)處理器打造,并搭配靈活應(yīng)變的內(nèi)存層級(jí)。異構(gòu)處理的產(chǎn)品設(shè)計(jì)加上器件本身的可編程特性,在提供更好性能的同時(shí),允許工程師朋友多角度優(yōu)化自己的應(yīng)用。

16nm FinFET配合超小型化封裝讓Zynq UltraScale+ MPSoC器件擁有無(wú)與倫比的計(jì)算密度,不受應(yīng)用條件限制,并提供更好的信號(hào)完整性。

支持AI/ML的深度學(xué)習(xí)處理單元以及Mali-400 MP2圖形處理單元的存在,讓Zynq UltraScale+ MPSoC器件可以勝任下一代ADAS系統(tǒng)對(duì)于視覺(jué)系統(tǒng)和相關(guān)算法的高要求,H.264/H.265視頻編解碼器則進(jìn)一步提升了這方面的性能。同時(shí),豐富的外設(shè)接口讓Zynq UltraScale+ MPSoC器件對(duì)支持“多傳感器融合”也是毫無(wú)壓力。

可以說(shuō),異構(gòu)、高性能、超小型、高算力的Zynq UltraScale+ MPSoC器件是一顆用于打造下一代ADAS應(yīng)用的理想器件,該器件所提供的64位處理器可擴(kuò)展性更是為方案設(shè)計(jì)帶來(lái)了無(wú)限可能。想要體現(xiàn)該器件非凡的魅力,MPSoC ZCU102評(píng)估套件無(wú)疑提供了出色的平臺(tái)。

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圖4:MPSoC ZCU102評(píng)估套件系統(tǒng)框圖

(圖源:AMD Xilinx)

MPSoC ZCU102評(píng)估套件針對(duì)采用Zynq Ultrascale+ MPSoC的應(yīng)用原型設(shè)計(jì)進(jìn)行了優(yōu)化,包括下一代ADAS。如上圖所示,該評(píng)估套件支持Zynq Ultrascale+ MPSoC的全部主要外設(shè)和接口,比如PCIe根端口Gen2x4、USB3、顯示端口和SATA等,支持各種方案的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。

可用于ADAS原型設(shè)計(jì)的FPGA

在自動(dòng)駕駛推進(jìn)的過(guò)程中,我們看到,目前基本是廠商在主導(dǎo)技術(shù)路線之爭(zhēng)。而更進(jìn)一步來(lái)講,即便是相同的路線下,由于廠商對(duì)于各個(gè)ECU功能單元的界定不同,系統(tǒng)架構(gòu)和核心芯片的功能也會(huì)有差異。從元器件角度分析,由于每個(gè)公司對(duì)自動(dòng)駕駛的理解不同,產(chǎn)品設(shè)計(jì)理念也有很大差異。那么,如何才能高效找到更有市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的設(shè)計(jì)方案呢?接下來(lái)這款產(chǎn)品能夠幫到你。

下面我們?yōu)榇蠹医榻B的是來(lái)自制造商AMD Xilinx的另一款解決方案——Versal? AI Core系列VCK190評(píng)估套件,貿(mào)澤電子上,該產(chǎn)品的制造商編號(hào)為EK-VCK190-G-ED。

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圖5:Versal? AI Core系列VCK190評(píng)估套件

(圖源:AMD Xilinx)

根據(jù)Xilinx Wiki的介紹,VCK190評(píng)估套件是第一個(gè) Versal? AI Core系列評(píng)估套件,可幫助設(shè)計(jì)者使用AI和DSP引擎開(kāi)發(fā)解決方案。相較于服務(wù)器級(jí)CPU,這款評(píng)估套件的系統(tǒng)核心VC1902器件能夠提供超過(guò)100倍的計(jì)算力。

VCK190評(píng)估套件是一個(gè)“多面手”,工程師朋友既可以借助其廣泛的連接選項(xiàng)進(jìn)行快速應(yīng)用開(kāi)發(fā),包括數(shù)據(jù)中心計(jì)算、5G無(wú)線電與波束成形(DFE)、無(wú)線測(cè)試設(shè)備等。同時(shí),也可以應(yīng)用于ADAS的原型開(kāi)發(fā)。

針對(duì)ADAS的原型開(kāi)發(fā),AMD Xilinx提供專門(mén)的目標(biāo)參考設(shè)計(jì),幫助實(shí)現(xiàn)汽車應(yīng)用的多傳感器視頻分析。在參考設(shè)計(jì)中,VCK190評(píng)估板上的圖像傳感器模塊能夠?qū)崟r(shí)接收信息傳遞并加速和攝像頭掛鉤的圖像傳感器信息,同時(shí)該評(píng)估板還支持其他汽車應(yīng)用中常見(jiàn)的AI/ML工作負(fù)載。

S32G2處理器幫助打造下一代網(wǎng)關(guān)

如上文所述,環(huán)境感知與精準(zhǔn)定位、路徑規(guī)劃、線控執(zhí)行并稱自動(dòng)駕駛四大核心技術(shù)。在具體實(shí)現(xiàn)時(shí),“純視覺(jué)”是多組ECU對(duì)應(yīng)多組攝像頭,提取有用信息之后匯總到計(jì)算芯片上做決策;“多傳感器融合”則是不同的傳感器對(duì)應(yīng)不同的ECU模塊單元,最終依然需要將提取之后的信息發(fā)送到計(jì)算芯片上進(jìn)行運(yùn)算。在車輛外部,車聯(lián)網(wǎng)的概念讓部分信息需要上傳到云端,實(shí)現(xiàn)汽車作為邊端的邊云通信。那么,在此過(guò)程中,網(wǎng)關(guān)配置就顯得尤為重要,用來(lái)幫助提高實(shí)時(shí)性處理和安全性。

接下來(lái),我們要重點(diǎn)介紹的這款元器件便是可用于實(shí)現(xiàn)下一代汽車網(wǎng)關(guān)和架構(gòu)的S32G2汽車網(wǎng)絡(luò)微處理器,來(lái)自制造商NXP Semiconductors,大家可以通過(guò)搜索制造商編號(hào)S32G274AABK0VUCT在貿(mào)澤電子網(wǎng)站上精準(zhǔn)找到它。

S32G2微處理器是NXP在汽車網(wǎng)關(guān)設(shè)備系列中的升級(jí)產(chǎn)品,基于四核Arm? Cortex?-A53應(yīng)用處理器打造,性能和網(wǎng)絡(luò)加速能力是該公司此前產(chǎn)品的10倍以上。能夠?qū)崿F(xiàn)如此大的性能跨越,得益于該器件先進(jìn)的設(shè)計(jì)理念。S32G2處理器帶可選的兩兩鎖步功能,用于處理高算力的應(yīng)用和服務(wù),其中3個(gè)Arm Cortex-M7全鎖步內(nèi)核,用于處理實(shí)時(shí)應(yīng)用。以太網(wǎng)數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)引擎(PFE)、低延遲通信引擎(LLCE)以及硬件安全引擎(HSE)三大硬件加速器的存在,讓汽車網(wǎng)絡(luò)傳輸更快、更安全。

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圖6:S32G2汽車網(wǎng)絡(luò)微處理器系統(tǒng)框圖

(圖源:NXP)

安全是S32G2處理器的一大產(chǎn)品特色,除了所提到的硬件加速器,還提供支持實(shí)現(xiàn)ASIL D功能安全的片上硬件模塊和軟件庫(kù)。在可選的高級(jí)軟件方案中,還提供可用于功能安全實(shí)現(xiàn)的S32安全軟件框架和用于Cortex-A53內(nèi)核的結(jié)構(gòu)內(nèi)核自測(cè)(SCST),帶來(lái)更高級(jí)的信息安全和功能安全體驗(yàn)。

總體而言,在域控制器、汽車網(wǎng)絡(luò)和安全處理器等方面,多功能的S32G2處理器都是絕佳選擇。

滿足多種汽車應(yīng)用的圖像傳感器

在技術(shù)路線的解讀中我們看到,無(wú)論走怎樣的發(fā)展路線,攝像頭都是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中必須要有的一部分,統(tǒng)稱為視覺(jué)系統(tǒng)。接下來(lái),我們?yōu)榇蠹医榻B的這款器件是可用于ADAS、自動(dòng)(找元器件現(xiàn)貨上唯樣商城)駕駛、環(huán)視、倒車攝像頭、車艙內(nèi)監(jiān)測(cè)等諸多汽車應(yīng)用的圖像傳感器,來(lái)自制造商安森美(onsemi),貿(mào)澤電子上的制造商編號(hào)為ASX340AT2C00XPED0-DPBR2。

ASX340AT圖像傳感器是安森美圖像傳感器解決方案中的一個(gè)系列,主要面向汽車應(yīng)用市場(chǎng),適用于后視攝像頭、盲點(diǎn)監(jiān)控和環(huán)視等應(yīng)用。

ASX340AT系列是VGA格式的單芯片CMOS有源像素?cái)?shù)字圖像傳感器,具有優(yōu)質(zhì)圖像傳感器的內(nèi)在優(yōu)點(diǎn),比如低噪聲、低功耗和集成優(yōu)勢(shì)等,提供了多種攝像頭功能,包括自動(dòng)聚焦、自動(dòng)白平衡和自動(dòng)曝光。值得注意的是,ASX340AT系列是一款完整的片上攝像系統(tǒng),在片上集成了復(fù)雜的攝像頭功能,讓集成商能夠在無(wú)需額外處理芯片的情況下設(shè)計(jì)后視攝像頭系統(tǒng)。

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圖7:ASX340AT系列內(nèi)部框圖

(圖源:安森美

除了ASX340AT系列,整個(gè)安森美圖像傳感器解決方案是全面的圖像檢測(cè)產(chǎn)品組合,支持VGA至超過(guò)50MP的分辨率以及CMOS和CCD技術(shù),可覆蓋汽車、工業(yè)、消費(fèi)領(lǐng)域的各種應(yīng)用。目前,該組合中新款5個(gè)系列圖像傳感器都在貿(mào)澤電子分銷,幫助工程師朋友實(shí)現(xiàn)前沿應(yīng)用創(chuàng)新。

路線之爭(zhēng)持續(xù),但目標(biāo)只有一個(gè)

無(wú)疑,在未來(lái)很長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi),關(guān)于如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,依然會(huì)存在派系之爭(zhēng),無(wú)論是環(huán)境感知,還是整體方案的實(shí)現(xiàn)。不過(guò),純視覺(jué)方案在未來(lái)將逐漸丟失先發(fā)優(yōu)勢(shì),且由于方案的局限性較為明顯,預(yù)計(jì)會(huì)有越來(lái)越多的廠商擁抱“多傳感器融合”方案,尤其是在更高階的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。當(dāng)然,無(wú)論如何實(shí)現(xiàn),最終目標(biāo)只有一個(gè)——讓汽車駕駛更安全。為實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo),廠商需要用更好的硬件方案去適配更智能的軟件算法,而這正是貿(mào)澤電子能夠幫到廣大工程師朋友的地方,通過(guò)海量的原廠授權(quán)器件,讓大家高效、優(yōu)質(zhì)地實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛或輔助駕駛的硬件部分。

審核編輯:湯梓紅

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    的頭像 發(fā)表于 09-29 10:47 ?516次閱讀

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    特斯拉作為全球智能駕駛領(lǐng)域的技術(shù)先鋒,其FSD(Full Self-Driving)方案選擇了獨(dú)特的視覺(jué)自動(dòng)駕駛
    的頭像 發(fā)表于 09-12 08:57 ?4116次閱讀
    特斯拉智能<b class='flag-5'>駕駛</b>|從<b class='flag-5'>視覺(jué)</b>優(yōu)先的技術(shù)路徑到未來(lái)的挑戰(zhàn)?

    FPGA在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有哪些優(yōu)勢(shì)?

    領(lǐng)域的主要優(yōu)勢(shì): 高性能與并行處理能力: FPGA內(nèi)部包含大量的邏輯門(mén)和可配置的連接,能夠同時(shí)處理多個(gè)數(shù)據(jù)流和計(jì)算任務(wù)。這種并行處理能力使得FPGA在處理自動(dòng)駕駛中復(fù)雜的圖像識(shí)別、傳感器數(shù)據(jù)處理等
    發(fā)表于 07-29 17:11

    FPGA在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有哪些應(yīng)用?

    低,適合用于實(shí)現(xiàn)高效的圖像算法,如車道線檢測(cè)、交通標(biāo)志識(shí)別等。 雷達(dá)和LiDAR處理:自動(dòng)駕駛汽車通常會(huì)使用雷達(dá)和LiDAR(激光雷達(dá))等多種傳感器來(lái)獲取環(huán)境信息。FPGA能夠協(xié)助完成這些傳感器
    發(fā)表于 07-29 17:09

    自動(dòng)駕駛傳感器技術(shù)介紹

    自動(dòng)駕駛傳感器技術(shù)是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的核心組成部分,它使車輛能夠感知并理解周圍環(huán)境,從而做出智能決策。以下是對(duì)自動(dòng)駕駛傳感器技術(shù)的詳細(xì)介紹,內(nèi)
    的頭像 發(fā)表于 07-23 16:08 ?2377次閱讀

    自動(dòng)駕駛汽車傳感器有哪些

    自動(dòng)駕駛汽車傳感器是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能的關(guān)鍵組件,它們通過(guò)采集和處理車輛周圍環(huán)境的信息,為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供必要的感知和決策依據(jù)。以下是對(duì)自動(dòng)駕駛
    的頭像 發(fā)表于 07-23 16:00 ?2388次閱讀

    自動(dòng)駕駛雷達(dá)15W高導(dǎo)熱絕緣片

    之爭(zhēng)往大了看有單車智能和車路協(xié)同之爭(zhēng)、有視覺(jué)傳感器融合
    的頭像 發(fā)表于 07-21 08:11 ?410次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>雷達(dá)15W高導(dǎo)熱絕緣片

    自動(dòng)駕駛激光雷達(dá)及非硅15W高導(dǎo)熱絕緣氮化硼材料介紹

    路線之爭(zhēng)。技術(shù)路線之爭(zhēng)往大了看有單車智能和車路協(xié)同之爭(zhēng)、有
    的頭像 發(fā)表于 04-24 10:00 ?619次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>激光雷達(dá)及非硅15W高導(dǎo)熱絕緣氮化硼材料介紹

    未來(lái)已來(lái),傳感器融合感知是自動(dòng)駕駛破局的關(guān)鍵

    駕駛的關(guān)鍵的是具備人類的感知能力,傳感器融合感知正是自動(dòng)駕駛破局的關(guān)鍵。昱感微的雷視一體
    發(fā)表于 04-11 10:26

    自動(dòng)駕駛發(fā)展問(wèn)題及解決方案淺析

    汽車的發(fā)展提供有益的參考。 ? 自動(dòng)駕駛汽車發(fā)展的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn) (一)技術(shù)難題 自動(dòng)駕駛汽車的核心在于通過(guò)先進(jìn)的傳感器、算法和控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)車輛的自主駕駛。然而,在實(shí)際應(yīng)用中,
    的頭像 發(fā)表于 03-14 08:38 ?1195次閱讀

    康謀方案 | L2進(jìn)階L3,數(shù)據(jù)采集如何助力自動(dòng)駕駛

    ,寶馬的自動(dòng)駕駛研究一直堅(jiān)持傳感器融合的方式,其L3級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)套件能夠集成更多高性能傳感器
    的頭像 發(fā)表于 01-25 18:06 ?571次閱讀
    康謀<b class='flag-5'>方案</b> | L2進(jìn)階L3,數(shù)據(jù)采集如何助力<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>

    康謀技術(shù) | 自動(dòng)駕駛傳感器數(shù)據(jù)融合方法

    現(xiàn)象進(jìn)行觀測(cè),采集的數(shù)據(jù)構(gòu)成被測(cè)對(duì)象的模態(tài)信息。模態(tài)信息可以實(shí)現(xiàn)不同傳感器之間數(shù)據(jù)互補(bǔ),并在相同學(xué)習(xí)任務(wù)獲取更豐富的特征,從而實(shí)現(xiàn)比單一模態(tài)更好的性能。 在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,
    的頭像 發(fā)表于 01-24 18:02 ?632次閱讀
    康謀技術(shù) | <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>多</b><b class='flag-5'>傳感器</b>數(shù)據(jù)<b class='flag-5'>融合</b>方法
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