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百度Apollo首次披露纯视觉L4无人车方案 对标Mobileye

发布日期:2019-07-11 08:31:05 | 编辑:瑜伽减肥网| 阅读次数:

李,从凹非寺的底部

量子比特报告| 公开号QbitAI

巨人新动作已经到来,风电行业可能不得不改变。

百度阿波罗,中国最大的选手自动驾驶仪,只是在视觉上面AI将CVPR,透露了一个纯粹的视觉城市道路闭环解决方案 - 百度阿波罗精简版。

百度和英特尔的Mobileye在该方案类似于在前期的技术积累和道路的反复测试,阿波罗精简版的性能和Mobileye在在同一维度后的六个月。

据业内人士的先进驾驶辅助Mobileye在纯粹的视觉评估,百度蕴涵的王者地位,但随后明确。

阿波罗精简版

外观CVPR 2019年,新的进展,技术委员会王亮百度阿波罗主席披露。

阿波罗精简版,城市道路L4视觉感知阶段溶液,能够在道路上支撑照相机10,200 / s的并行处理,最高单视链路FER可以低于5‰被控制的数据量,实现完整的360°真实环境的感知,达到阻碍稳定的地平线检测之前240米。

王亮说,早期的R&d投资和道路测试迭代半年后,凭着这10相机系统的感知,百度无人驾驶汽车已经可以实现高线不依赖于在城市道路上旋转激光雷达到底有多少结束闭环自动驾驶仪。

2019年上半年,阿波罗精简版的测试已经降落在北京等地多家稻香路更。在路试,测试车辆的数量,以及城市道路车辆优异的累积里程的测试回路自动驾驶仪性能的过程中。

阿波罗方面的“优秀”标杆引用是Mobileye在,世界上最大的ADAS(高级驾驶辅助技术)供应商在2016年是英特尔的$ 15.3十亿收入麾下,并融入英特尔的自动驾驶仪系。

Mobileye在以前最有名的计划是特斯拉,特斯拉后来自主开发自动驾驶仪,一直遵循一个纯粹的视觉程序。

Mobileye在最新的纯视觉的自动驾驶程序,除了自主研发的芯片EyeQ4处理器,主要依靠12台摄像机。

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阿波罗第一纯粹的视觉

值得注意的是,这是第一次在公开L4自动驾驶仪领域的纯视觉百度阿波罗程序。

百度阿波罗也谈到了原因:

相比旋转激光雷达感测方案,价格低,所获得的程序的容易视觉感知。

这种近乎法规环顾四周感知水平程序,低价车也可以降级为支持ADAS驾驶员辅助应用,以创造更有价值的应用场景,该产品的ADAS能力提高到新水平,提供了一个企业,开发成本低,高品质的解决方案,自动驾驶仪。

不过,百度阿波罗还强调了挑战在于纯粹的视觉方案:

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相机传感器是相对成熟的,具有低成本和按照规定的车轻量化的优点之外,高分辨率高帧频(图像频率)趋势成像技术是指在图像内的环境信息包含了更丰富的,而视频数据也和人眼的感知是最相似的真实世界,但三维点云数据,并与二维图像信息更加难以挖掘,需要设计更强大的算法中,的大量数据和长期R&d投资的积累。

百度技术委员会主席阿波罗说,今天的许多传感器融合的设计更复杂,技术人员往往从设计算法的角度出发,以迅速解决问题,这个过程将不可避免地避免了使用异构数据的补充各自的优势缺陷绕过困难问题。

基于这一理念融合方案虽然能够规避难以解决的问题在短期内单个传感器解决方案一百多个传感器设计。

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从长远来看,数据和政策的设计之间的耦合的深度是不利于环保意识系统真正意义上提供冗余(真正的冗余)。

传感器融合系统可以指多组独立的感知自动驾驶组合每个的长处独立工作验证结果的准确性和完整性,以确保感知的最大概率。

王亮强调,百度决定投入R&d资源纯粹的视觉感知的解决方案并不意味着放弃现有的基于技术路线图激光雷达,而是充分意识到需要对无人系统的技术实践真正的冗余,通过测量压力视觉技术的决定巩固多传感器融合感测帧。

在传统的激光雷达为基础,由传统的视觉整合策略,自己的问题和不足,视觉感知雷达感知不足的掩护下暴露补充。

所以,现在的纯视觉技术阿波罗精简版抛光迭代,我们将继续坚持喂百度多传感器融合解决方案,以提高无人系统的稳定性和安全性。

百度还阿波罗声明:

始终坚持多传感器融合技术路线图。在L4阶段选择自动驾驶仪传感器,激光雷达和摄像机不是排他的,而不是简单依赖互补关系。从安全性考虑,都具有相同的重要性和不可替代的,缺一不可。

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