未来谁主自驾沉浮?

   2020-03-03 工业品商城192
核心提示:无论是从长久发展还是人类社会进步的矛盾来考虑,人们必然不会对生活必需品之一的汽车只想向一个方向速度方向发展,对其他注点的追求也是必然的:美观度、舒适性、操作简易、安全性等。汽车可以说是改变了我们的生活,承载了我们的很多幻想。近几年我们正在努力落实自动驾驶这个曾经的幻想,而近一个月,有关自动驾驶的新闻层
     无论是从长久发展还是人类社会进步的矛盾来考虑,人们必然不会对生活必需品之一的汽车只想向一个方向——速度方向发展,对其他注点的追求也是必然的:美观度、舒适性、操作简易、安全性等。汽车可以说是改变了我们的生活,承载了我们的很多幻想。近几年我们正在努力落实自动驾驶这个“曾经”的幻想,而近一个月,有关自动驾驶的新闻层出不穷,这也是自动驾驶少有的热闹。
  众所周知,企业对自动驾驶的研究正在逐年深入。随着新能源汽车的崛起,不仅仅是在能源上进行革新,在机器视觉等技术上也有所突破,自动驾驶也是被看作是汽车技术发展的重大方向之一,更多的科技团队也加入了相关研究中。也正是在这样的环境下,国内诞生了诸如旷视科技、商汤科技、极链科技Video++、依图科技等计算机视觉初创企业。
  我们说“提升传感器性能是提升自动驾驶的必经之路”,而近日软件供应商StradVision发布的自动驾驶摄像头技术也引人注目,那么问题来了,究竟是自动驾驶摄像技术更强还是激光雷达更加方便呢?二者之间究竟谁会成为未来自动驾驶的大势?让我们来听听他们的自述。
  我是激光雷达,我是一个以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。从工作原理上讲,与我的兄弟微波雷达并没有根本的区别,也就是我们向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较。进行比较后作适当处理,这样就可获得目标的有关信息。比如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对目标进行探测、跟踪和识别。
  过程是这样的:通过激光雷达获取到三维点去数据后,进行点云分离,然后进行聚类(一般都是通过计算相邻两个激光点间的距离来决定是否属于同一类)。聚类完之后进行障碍物识别,之后,进行前后两频对比,可以识别是静态障碍物还是动态障碍物。如果是动态障碍物也可以计算出运动速度等。结合无人驾驶汽车当前的位置信息,计算出避障所需的小安全距离,达到避障功能。直接提供物体距离和位置就是我的优势。
  我是软件供应商StradVision旗下的新推选,我们公司开发完成了基于摄像头的SVNet软件,这个软件可以运行在自动驾驶汽车的芯片组上,从而使自动驾驶汽车的成本得到显著的降低。我具备实时提示反馈、盲点监测等功能,并且在可能发生事故之前对驾驶员进行提醒,从而避免碰撞事故的发生。此外,还能够实现车道监测、突然的车道变化和车辆速度监测等功能。
  同时,我还在包装发展自己,正在对传感器融合技术进行优化,利用摄像头和激光雷达传感器生成更丰富的道路数据,从而让车辆更好地识别道路上的物体,而你们也知道路障识别正是实现自动驾驶的关键技术之一。
  我拥有比人类眼睛更敏锐的“摄像头眼睛”,以保证安全性和智能性,即汽车周围有足够的摄像头,可以从各个方向看到周围整个世界。通过相关的机器学习功能,所拥有我的汽车可比人类驾驶员更快地做出反应。
  我的优点可以说是非常的多,,摄像头比激光雷达便宜得多,这无疑降低了自动驾驶汽车的成本,让其有望真正被普通消费者所承受。第二就是摄像头不会被雾、雪、雨等天气干扰,适应性更好。我还很好看!摄像头可以轻松融入汽车的设计中并隐藏结构中,不会让汽车外形显得突兀,对消费者更具吸引力。
 
 
 
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