目标识别:例如,如何可靠地检测和预测附近的障碍物,特别是在极端和紧急情况下,对于复杂的交通密集地区的城市地区。
自主导航:激光撞击或视觉SLAM及其低成本导航精细积分;
信息融合的多传感器信息融合是如何进行的?
三。在未来的发展趋势是什么?
目前,由于各种原因,不同厂家对自动驾驶技术仍存在争议,并强调传感器的组合方式。然而,未来业界的主流观点是,毫米波雷达、激光雷达和摄像机传感器是实现自动驾驶的唯一途径。显然,innoviz CEO keilaf,以色列首创公司,联合创始人和Omer David,也支持这个观点。
他认为,毫米波雷达技术、摄像机和激光雷达传感器数据融合,是保证车辆全球定位对周边环境和理解必不可少,提供必要的技术储备和水平三级5自动驱动方案。在环境感知,每个传感器都有其独特的优势和弱点。例如,毫米波雷达可以完成测距在低分辨率的情况下,以及受天气因素影响;和相机具有更高的分辨率,能够感知的颜色,但强烈的影响;激光雷达可以提供三维遥感信息,环境的重建可以更强。
在这种情况下,只有多个传感器的融合,才能更准确地提供车辆周围环境的图纸信息,并满足OEM主机厂所需的安全标准。目前,高性能激光雷达的生产和成本仍然是多传感器融合技术方案乃至全自动驾驶技术的障碍之一。