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国内热点新闻_CVPR2019,百度Apollo初次发表纯视觉L4无人车方案

  美国本地时间6月16日-20日,全球计算机视觉及模式辨认领域顶级学术会议CVPR 2019(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)于美国长滩召开。百度Apollo在CVPR 2019暗地了国内唯一的自动驾驶纯视觉都会道路闭环打点方案--百度Apollo Lite。

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  CVPR作为行业最顶级的研究型会议,每年被收录的论文均来自计算机视觉领域顶级团队,代表着国际最前沿的科研技术,并指引行业未来生长的研究方向。在本地时间6月17日,百度Apollo在CVPR上举办技术讲座,Apollo技术委员会主席王亮就L4级全自动驾驶(Fully Autonomous Driving)环境感知技术方案进行了讲解,并暗地了环视视觉打点方案百度Apollo Lite。

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  王亮介绍,Apollo Lite是目前国内唯一的都会道路L4级视觉感知打点方案,能够支持对10路摄像头、200帧/秒数据量的并行从事惩罚,单视觉链路最高丢帧率能够控制在5‰以下,实现全方位360°实时环境感知,前向障碍物的不变检测视距到达240米。王亮表示,经过前期的技术研发投入和2019年上半年的路测迭代,依靠这套10相机的感知系统,百度无人车已经可以在都会道路上实现不依赖高线数旋转式激光雷达的端到端闭环自动驾驶。

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  据了解,Apollo Lite已经在北京稻香湖等多地多路段落地测试。在路测过程中,测试车辆数目、累计测试里程和车辆在都会道路上的闭环自动驾驶默示优异,已达国际领先程度,可与全球最大的ADAS(高级接济驾驶技术)供应商Mobileye提供的纯视觉打点方案相媲美。比拟旋转式激光雷达感知方案,视觉感知方案价格低且便于获得。这套低资本近车规级环视感知方案也能够降级支持ADAS接济驾驶应用,缔造更多有价值的应用场景,将ADAS产品的身手提升到一个新的高度,为企业、开发者们提供了一个低价、优质的自动驾驶打点方案。


国内热点新闻_CVPR2019,百度Apollo初度颁发纯视觉L4无人车方案

  摄像头是相对成熟的传感器,除了具备粗笨低资本和符合车规的优势外,高鉴别率高帧率(成像频率)的成像技术生长趋势意味着图像内蕴含的环境信息更丰富,同时视频数据也和人眼感知的真实世界最为相似,

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,但和三维点云数据比拟,二维图像中的信息更难挖掘,须要设计更强大的算法、大量数据的积累和更长时间的研发投入。


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  王亮表示,百度Apollo始终连结多传感器融合的技术路线。在L4级自动驾驶传感器选型上,激光雷达和摄像头不是排它的的也不是纯挚的附属和互补关系。从安详性考虑,二者具备相同的重要性和不成替代性,缺一不成。


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  现今不少传感器融合的方案设计较为复杂,技术人员往往从快速打点问题的角度动身设计算法,这个过程中不免拈轻怕重的支配异构数据各自的优势进行缺陷互补从而绕过困难的问题。基于这种思路设计的多传感器融合方案虽然能够在短期规避单传感器方案难以打点的问题,久远看,数据和计谋间深度耦合的设计倒霉于为环境感知系统提供真正意义上的冗余(true redundancy)。传感器融合意味着多套能够独立撑持全自动驾驶的感知系统强强联手,独立工作彼此校验,最大要率的担保感知成效的准确性和完备性。王亮强调,百度下决心投入资源研发纯视觉感知打点方案其实不虞味着放弃现有基于激光雷达的技术路线,而是在技术实践过程中空虚意识到无人驾驶系统true redundancy的需要性,决定通过压强环视视觉技术来夯实多传感器融合感知框架。在传统激光雷达为主,视觉为辅的传统融合计谋中,视觉感知本身的问题和缺陷在雷达感知的掩盖下暴露不敷空虚。本日通过Apollo Lite打磨迭代的纯视觉技术正在继续反哺百度连结的多传感器融合打点方案,提升无人驾驶系统的鲁棒性和安详性。


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  技术的生长无疑是自动驾驶财富的必备要素,而在技术进步的同时,为企业和开发者打造低价、易获取的打点方案,更是鞭策财富生长的重要一环。可以看出,百度Apollo作为国际领先、中国最强的自动驾驶开放平台,在不竭推进本身技术进步的同时,正为自动驾驶的规模化、量产化提供层见叠出的全新技术。只有让优质技术在更多人手中得以支配,自动驾驶财富能力愈发蓬勃,展现其应有的光芒。

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