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全球首個在自動駕駛汽車傳感器上運行的2D/3D感知系統問世

放大字體  縮小字體 發布日期:2019-11-21  來源:傳感器專家網  瀏覽次數:132
核心提示:AEye的成就是其靈活的iDAR™平臺,該平臺可實現智能和自適應感應。iDAR平臺基于仿生技術,通過靈活的激光雷達、融合攝像頭和人工智能的組合,復制了人類視覺的優雅感知設計。

據外媒報道,11月20日,人工智能感知先驅企業AEye宣布推出全球首個可在自動駕駛汽車的傳感器中運行的2D / 3D感知系統。這是第一次基本感知可以分布到傳感器網絡的邊緣。這使得自主設計人員能夠使用傳感器搜索和檢測對象,還可以獲取、分類和跟蹤這些對象,實時收集這些信息的功能既可以減少延遲、降低成本和確保功能安全,又能增強現有的集中式感知軟件平臺。

這種傳感器感知系統旨在在人類參與的所有SAE級別上提高車輛自主功能的可用性,從而使汽車制造商能夠針對任何所需用例(包括最具挑戰性的極端情況)實現適當的自主性,為ADAS、移動性和鄰近市場提供“按需”自治。

AEye的成就是其靈活的iDAR™平臺,該平臺可實現智能和自適應感應。iDAR平臺基于仿生技術,通過靈活的激光雷達、融合攝像頭和人工智能的組合,復制了人類視覺的優雅感知設計。這是第一個采用融合感知方法的系統——利用iDAR獨特的動態體素,它將傳感器內部的2D攝像機數據(像素)和3D激光雷達數據(體素)結合在一起。這種獨特的軟件可定義感知平臺允許不同的傳感器模式相互補充,使攝像機和激光雷達協同工作,使每個傳感器更強大,同時提供“信息冗余”,確保功能安全的系統。

AEye的方法解決了自動化行業在以速度和距離傳遞感知方面面臨的最大挑戰之一:提高檢測和分類的可靠性,同時擴大對象的檢測、分類和跟蹤范圍。越早對目標進行分類并準確預測其軌跡,車輛就越需要及時剎車、轉向或加速以避免碰撞。

AEye_iDAR_Object_Classification.jpg

AEye的感知系統是第一個在傳感器中融合2D和3D感知的系統,可以在速度和范圍上提供空前的分類

“按需”實現自治

第一代機器人視覺系統試圖通過捕獲盡可能多的數據來解決全自動駕駛的挑戰,而這需要時間和力量來處理。第二代機器人視覺系統旨在智能地收集、管理數據并將其轉換為可操作的信息。

iDAR平臺獨特的智能功能可用于ADAS安全增強、選擇性自主(高速公路車道變更)、閉環地理圍欄或開環場景中的完全自動化用例等各種應用。

工程師現在可以使用軟件可定義的傳感器進行實驗,而無需等待數年即可使用下一代硬件。他們可以在不到一秒鐘的時間內調整射擊模式,并模擬沖擊以找到最佳性能;他們還可以通過模塊化設計來定制功能或電源使用情況,例如使用較小的激光器和利用無相機來創建低于1000美元的專用ADAS系統;或者將短距離和遠程激光雷達攝像頭和雷達混合搭配,以用于更先進的360度系統,其成本不到15,000美元。與行業的前幾代傳感器不同,OEM和Tier 1s現在也可以在適當的時候將算法轉移到傳感器中。

AEye總裁Blair LaCorte表示:“我們相信iDAR平臺的功能和智能將改變企業圍繞自主性創建和發展業務模型的方式,而不必等到完整的5級Robotaxis系統的創建。汽車制造商現在將自主性視為一個連續體,并已確定在整個連續體中利用技術的機會。隨著資產變得更加智能,OEM可以決定何時升級和利用這種智能,提供軟件可定義和模塊化硬件平臺的技術公司現在可以支持這一汽車行業趨勢。”

iDAR的2D / 3D感知系統

AEye的系統更快速、更準確地搜索、檢測和分割對象,并在獲取特定對象時使用速度和方向信息驗證該分類。這使系統能夠預測對象的行為,包括推斷意圖。通過提供智能以更快地捕獲更好的信息,該系統能夠實現更準確、及時、可靠的感知,比傳統的感知解決方案使用的功率要少得多。

此2D / 3D感知系統基于AEye的iDAR平臺,該公司將通過軟件參考庫廣泛提供其感知進步。該參考庫包含以下功能,這些功能將駐留在AEye的AE110(移動性)和AE200傳感器(ADAS)中:

檢測:識別3D點云和攝像機中的對象(例如汽車、行人等)。該系統可以精確地估計物體的質心、寬度、高度和深度,從而生成物體的3D邊界框。

分類:對檢測到的對象類型進行分類。這有助于進一步了解這些物體的運動特性。

分割:進一步對場景中的每個點進行分類,以識別這些點所屬的特定對象。這對于準確識別更精細的細節尤其重要,例如道路上的車道分隔線標記。

跟蹤:通過空間和時間跟蹤物體。這有助于跟蹤可能與車輛路徑相交的對象。

范圍、方向:確定對象相對于車輛的位置,以及對象相對于車輛的方向。這有助于車輛將周圍的場景關聯起來。

真實速度:利用靈活的激光雷達的優勢來捕獲物體相對于車輛的運動速度和方向。這為運動預測提供了基礎。

運動預測:預測物體在將來不同時間的位置。這有助于車輛評估發生碰撞的風險并制定包車安全路線。

Navigant Research的首席分析師Sam Abuelsamid說:“將能夠實時測量速度、距離、方向和語義理解的傳感器模式結合起來,可以實現更強大的虛擬駕駛系統。與基于2D圖像的系統相比,在傳感器級別上創建感知系統可以潛在地提供更多的深度、細微差別和關鍵信息,以提高預測的準確性,從而將其輸入到路徑規劃系統中,這將是ADAS和自動駕駛汽車計劃的福音。”

 
關鍵詞: AEye 傳感器 智能傳感器 智能制造 智能化 人工智能

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