传感器融合技术将带来更安全的自动驾驶汽车

我们通过身体的各种感觉器官感知周围环境。虽然我们的视觉是日常生活中的主导传感器,但通过这种单一传感器获取的信息极为有限。例如,在获取视觉信息方面存在盲点,准确度也因阳光或天气而异。因此,除了视觉之外,我们还需要利用所有的传感器来完成我们周围环境的信息,比如听觉和嗅觉。 

对各种传感器的需求同样适用于自动驾驶技术。目前,自动驾驶汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 技术中使用的传感器范围从摄像头到激光雷达、雷达和声纳。这些基于不同技术的传感器各有优势,但它们与人类感觉器官一样具有有限的能力。因此,最近很多自动驾驶技术公司都在关注“传感器融合”技术,它利用各种类型的传感器来全面了解周围环境。 

为什么我们关注传感器融合技术? 

汽车领域是安全价值结合最紧密的行业。由于它是现在和未来人类生活中必不可少的交通工具,它对我们的日常生活产生了巨大的连锁反应。事实上,大多数汽车相关企业通过自动驾驶技术所追求的最终价值,无非就是实现更安全的驾驶环境。 

传感器融合技术与我们利用身体各种感觉器官的方式非常相似。 每个传感器专门用于获取和分析特定信息。 因此,在识别周围环境方面优劣分明,也存在难以解决的局限性。 

例如,摄像头在对车辆、行人等进行分类,或识别道路标志和交通灯方面非常有效。 然而,它们的能力可能会受到环境因素的限制,例如雾或灰尘、光与暗、雪和雨。 雷达和激光雷达可以准确检测物体的位置和速度,但缺乏对物体进行详细分类的能力。 特别是它有一个明显的缺点,就是不能识别道路上的各种标志,因为它们不能对颜色进行分类。 

传感器融合技术侧重于通过集成各种类型的采集数据来消除每个传感器可能发生的数据失真或缺失。 传感器融合算法对单个传感器无法检测到的盲点信息进行补充,或将多个同时检测到的重叠数据进行整合,平衡信息。 有了这些全面的信息,这项技术可以提供最准确、最可靠的环境建模,并实现更智能的驾驶。 

是什么让相机和激光雷达的融合更具吸引力? 

传感器融合是实现汽车行业追求的安全驾驶环境的终极价值的关键技术之一。那么,在各种传感器中,为什么业界持续关注摄像头和激光雷达的结合? 

答案在于将来自相机和激光雷达的数据集成在一起时可以获得的信息的完整性。事实上,雷达和激光雷达具有相似的优势,它们可以精确测量到物体的距离,并且由于气候变化导致的检测性能变化很小。然而,这两种传感器最大的区别在于它们能够植入物体的形状。与发射电磁波的雷达不同,激光雷达使用直线传播的光,能够通过使用物体激光反射面的坐标来识别精确的形状。这与相机的颜色识别能力相结合,以展示高精度。 

相机和激光雷达之间的传感器融合产生直观有效的结果,就像在计算机上创建 3D 图形一样。激光雷达通过打印在激光反射面坐标上的无数3D点云来把握物体的三维形状,并将其与相机的精确2D图像信息同步,对周围环境进行精准的呈现,就像在上面放置纹理一样。一个3D对象。 

如何将自动驾驶汽车带入我们的日常生活 

基于多传感器的传感器融合,尤其是摄像头和激光雷达,作为实现更精准自动驾驶技术的有效解决方案备受关注,但仍存在挑战需要解决。 

要将自动驾驶汽车带入我们的日常生活,它们必须具有完美保障人类安全的技术可靠性,以及可应用于从子系列到各种车型的多功能性。 

如上所述,随着车辆中传感器数量的增加,周围环境识别的准确性和可靠性增加。 另一方面,随着技术处理数据量的增加,需要具有更高计算能力的昂贵硬件。 

为了实现这两个对立的目标,StradVision 专注于使对象识别软件更轻巧、更高效,以便即使在嵌入式平台上也可以实现基于 AI 的对象识别。 SVNet即使在50%的计算速度下也表现出与业内竞争对手相同的能力,并在性能低一两个阶段的平台上提供具有竞争力的性能。 

通过提供硬件余量来实现更高级的功能(例如传感器融合)来降低成本并提高性能。StradVision宣布与激光雷达识别领先公司Vueron Technology基于这种高性能和高效率的摄像头识别技术推出传感器融合技术,并计划在未来继续开发创新技术以普及自动驾驶汽车。 

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