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亚博app买球|百度Apollo公布L4无人车方案,纯视觉受宠,其它感知技术落伍了?

2020-10-17 03:32:02

亚博app官网|6月19日下午,在CVPR(计算机视觉与模式识别领域顶级学术会议)2019上,百度阿波罗公开发布了自动驾驶与视觉城市道路闭环解决方案——百度阿波罗Lite。据阿波罗技术委员会主席王良介绍,阿波罗Lite是目前国内唯一的城市道路L4级视觉感官解决方案,需要反对10个摄像头和200帧/秒数据的并行处理。单个视觉链接的最小丢帧亲和力需要控制在5%以下,构建全方位360动态环境感。

顺利探测前方障碍物的视距超过240米。感觉系统作为自动驾驶的一个关键环节,它的技术发展必然与自动驾驶的缺失和以前的发展有关。目前业界使用的无人传感层技术还包括相机、激光雷达、GPS、惯性传感器等技术。在自主驾驶的众多感官技术中,视觉技术仍然是特斯拉、Mobileye等国际知名自主驾驶公司高度期待的。

预示着百度阿波罗首次发布视觉L4无人机方案,自动驾驶视觉感官技术的对立阵营中又有一股最重要的力量。但是这个变化的背后,有很多地方被稍微挖掘了一下。

大厂更注重视觉,其他无人车的感官技术都出来了?在自主驾驶领域,大型企业对视觉感官技术的关注度仍在不断提高。以Mobileye为例,该公司在2016年后仅超估值153亿美元。此外,自动驾驶领域的知名企业——特斯拉所采用的感官技术,也是视觉方案。除了视觉传感技术之外,基于激光雷达、GPS和惯性亚博app官网传感器的多传感器融合技术在自动驾驶传感技术领域应用更加广泛。

针对多传感器融合技术的应用,业内众说纷纭。“对于自主车来说,仅仅使用一个传感器是不可能构建出一个可信的驾驶员的,因此有必要进行传感器融合。

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”但是由于现在很多传感器融合方案比较简单,技术人员往往是从解决问题的角度出发,慢慢得出设计算法,在这个过程中,不可避免的要利用异构数据的优势,扩大缺阶,克服难题。因此,在未来,设计数据与策略深度耦合的传感器融合方案将有利于自主驾驶的环境感知等技术的发展。另一方面,视觉显示技术,一方面,相机是成熟的传感器。

高分辨率、低帧亲和性的光学技术的发展趋势,除了不具备轻、低成本、符合车辆法规等优点外,意味着图像中包含的环境信息更加丰富,视频数据特别类似于人类感官的真实世界。所以视觉技术成为了很好的自由选择,这也是它流行的原因。但必须注意的是,由于视觉技术更好地基于二维图像的信息进行进一步挖掘,其对数据积累的排斥力和算法能力不会更高,在短时间内仍需要时间才能在实际场景中落地,因此多传感器融合技术仍然是当前技术发展的主流方式。

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正如百度阿波罗也说过的:百度一直坚定地坚持多传感器集成的技术路线。在L4级自动驾驶传感器的选择上,激光雷达和相机并不是相互分离的,也不是完全主导有序的。考虑到安全性,它们没有同等的重要性和不可替代性,缺一不可。

视觉技术普及,但自动驾驶的其他感官技术依然火热。宣布L4无人车计划,展示自动驾驶有多近。根据自动化程度,自动驾驶可以分为五个层次:几乎没有智能、功能相近的智能、控制功能多且齐全的智能、允许无人驾驶和只在工作条件下无人驾驶。

百度公布的解决方案属于允许的L4无人驾驶方案。 据会议解释,经过前期的技术研发和半年的路试递归,加上这次公布的纯视觉无人传感系统,百度无人车已经可以在城市道路上构建端到端的闭环自动驾驶,而无需依靠高线旋转激光雷达。

而且2019年上半年,阿波罗Lite已经在北京稻香湖多条道路上测试过。而且在路试过程中,测试车辆数量、总测试里程、车辆在城市道路上的闭环自动驾驶等方面表现突出。根据中国汽车工业信息网的信息,全国自动驾驶领域的32家关联企业已发放智能网路试牌照101张,百度自动驾驶路试牌照多达50张。

此外,在试驾过程中,自动驾驶行业必须收集自动驾驶数据,优化自动驾驶模型,调整算法,从而为之前的模型优化和算法调整获得重要依据。在这方面,百度的前沿开放工具和数据集ApolloScape的数据量是“同类的10倍优势”。可以说,作为中国自动驾驶领域的第二号高手,百度在无人驾驶领域的技术在相当程度上代表了中国自动驾驶领域的技术实力。预示了百度L4无人机方案的公布及其在实际路试过程中的出色展现,坚信以后要测试的技术会在实际应用场景中逐渐落地,进而构建更有价值的商业场景。

尽管如此,业内普遍认为,自动驾驶市场的蓬勃发展至少将在2030年之前。但随着5G商业化进程的加快,新时代政府对科技创新的反对力度急剧加大,百度和大量汽车公司成功研发出无人驾驶技术和落地探索,坚信这个时间节点会提前到来。而且在高速公路、地下货运通道以及一些特定的闭塞场所,无人驾驶的应用和普及不会更早的展开。记录:本文参考文章《百度Apollo首次透露显视觉L4无人车方案:10摄像头,对标Mobileye》 https://mp.weixin.qq。

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