近日,阿里巴巴達摩院宣布,其自研感知算法實現(xiàn)了對低線束LiDAR(激光雷達)的高線束模擬,間接將LiDAR線束量提升3倍以上,實現(xiàn)低成本普通激光雷達替代高成本雷達。能探測障礙物的激光雷達是自動駕駛車輛最重要的“眼”,該算法突破相當(dāng)于用“低像素相機拍出單反相機效果”,可大幅降低自動駕駛感知部件成本。
在自動駕駛實際落地場景中,需要高密度的LiDAR才能滿足感知需求,而64線以上LiDAR 成本居高不下,成為自動駕駛大規(guī)模商業(yè)化瓶頸之一。達摩院自動駕駛實驗室環(huán)境感知算法能結(jié)合攝像頭圖像,對低線束LiDAR點云進行深度補全及語義識別,實現(xiàn)更稠密的激光雷達點云圖3D重建效果,不僅可更精確地讀取障礙物距離及形狀等信息,也可更精準(zhǔn)判斷其類別信息。
上圖為低線束LiDAR原始點云,下圖為經(jīng)達摩院算法深度補全后的點云,LiDAR線束量提升了3倍以上,且自動駕駛車輛更好辨別出了障礙物。
在精度指標(biāo)上,達摩院采用低線束激光雷達輸入,實現(xiàn)了業(yè)內(nèi)采用高線束激光雷達輸入的平均水平,50m內(nèi)障礙物距離信息讀取平均誤差為25cm左右,同時,達摩院進行深度補全任務(wù)時可達到100fps(每秒傳輸幀數(shù))的處理能力。
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原文標(biāo)題:阿里達摩院自動駕駛技術(shù)升級
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