让无人驾驶汽车看到路面、阅读交通标志、检测物体、分类、感知速度/轨迹和其他车辆并不容易——更重要的是,将它定位在地图上,以便其确切知道必须去哪里。
对于高度自动化的汽车来说,它们必须依靠很多传感器,包括摄像头、雷达、超声波、GPS天线和利用光脉冲测距的激光雷达。
每种传感器都有其自身的弱点和优势。
因此,我们首先应弄清楚,如何最好地填补传感器固有的缺陷。第二步可能更为重要,即制定最好的策略,将不同的数据流结合起来,而不会丢失关键信息。每种传感器以其自身的帧速率传送数据就相当有问题。传感器融合则变得更加复杂——因为一些传感器提供原始数据,而其他传感器则提供它们自己的对象数据答案。
2017年,我们看到了感知技术方面的一系列进步。“感知是自动驾驶汽车软件栈的一个主要领域,而且这里还有很多创新。”VSI Labs创始人兼负责人Phil Magney表示。
科技公司、一级供应商和OEM厂商一直在忙于抢夺它们没有或无法自主开发的传感器技术。与此同时,仅在过去两年就出现了许多感知传感器创业公司,它们中有许多都在关注尚处于萌芽阶段的自动驾驶汽车市场。
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