Pony.ai 在多传感器感知上积累了很多的经验,尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试.我们有不同的传感器配置,以及不同的场景,对多传感器融合的一些新的挑战,有了更深刻的认识,今天把这些经验,总结一下,分享给大家,与大家一起讨论. 本次分享分为三部分: 为什么需要多传感器融合? 传感器融合的一些先决条件 如何做传感器融合? ▌为什么需要多传感器融合? 首先,单一传感器在自动驾驶中,都有各自的挑战,所以先了解下常用的传感器的挑战是什么: 1. Camera data 照相机数据遇到的挑战: ① 没…

案例教学,把“问题”讲清楚了,赞 Pony.ai 在多传感器感知上积累了很多的经验,尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试.我们有不同的传感器配置,以及不同的场景,对多传感器融合的一些新的挑战,有了更深刻的认识,今天把这些经验,总结一下,分享给大家,与大家一起讨论. 本次分享分为三部分: 为什么需要多传感器融合? 传感器融合的一些先决条件 如何做传感器融合? ▌为什么需要多传感器融合? 首先,单一传感器在自动驾驶中,都有各自的挑战,所以先了解下常用的传感器的挑战是什么: 1. Camera dat…

大家好,今天我们主要介绍一下轨迹规划的探索和挑战,我主要从四个方面介绍: 轨迹规划的概念 决策 横向规划 纵向规划 轨迹规划的概念: 轨迹规划的核心就是要解决车辆该怎么走的问题.比如我们知道了附近有行人.骑自行车的人以及前方的卡车,如果我们现在将要左转,该怎么办?这就是轨迹规划该解决的问题. 轨迹规划的输入包括拓扑地图,障碍物及障碍物的预测轨迹,交通信号灯的状态,还有定位导航(因为要知道目的地是哪才能规划路径).车辆状态等其他信息.而轨迹规划的输出就是一个轨迹,轨迹是一个时间到位置的函数,就是在…

今天为大家分享下,自动驾驶在复杂环境下的高精度定位技术. 定位/导航负责实时提供载体的运动信息,包括载体的:位置.速度.姿态.加速度.角速度等信息. 自动驾驶对定位系统的基本要求: 1. 高精度:达到厘米级. 2. 高可用性:保持它的稳定性,自动驾驶测试已经从封闭的场景转移到更开放的场景,这要求我们定位系统能处理更多更复杂的情况. 3. 高可靠性:整个定位的输出是感知,规划与控制的输入,如果定位系统出现偏差将会导致很严重的后果. 4. 自主完好性检测:因为我们系统的可靠性只能做到非常接近100%…

随着自动驾驶技术的发展,一辆新车从被改装到上路需要经过的调试流程也有了许多提升.今天,我希望结合自己之前的调车经验来跟大家分享一下我们是如何将系统的各个模块逐步上车.调试.集成,进而将一辆“新手”车培养成“老司机”的. ▌自动驾驶简介 这是一段来自维基百科的关于自动驾驶的定义:自动驾驶汽车,又称无人驾驶汽车.电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,为一种运输动力的无人地面载具.作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人类操作即能感测其环境及导航. 随着自动驾驶技术的发展,行业内涌现出了许多为了应对不同需求不同场…

本次分享聚焦于高精地图在自动驾驶中的应用,主要分为以下两部分: 1. 高精地图 High Definition Map 拓扑地图 Topological Map / Road Graph 3D栅格地图 3D Grid Map 2. 定位 Localization 一． 高精地图 High Definition Map ★ 拓扑地图 Topological Map / Road Graph 1. 传统地图 我们先看下传统地图,这是从百度地图里截出来的图,从这张图我们可以看到很多信息: 拓扑信息:我…

日前,Uber 开源了基于 web 的自动驾驶可视化系统(AVS),称该系统为自动驾驶行业带来理解和共享数据的新方式.AVS 由Uber旗下负责自动驾驶汽车研发的技术事业群(ATG)开发,目前该系统已在 Voyage.Applied Intuition 等多家公司应用.Uber 在其官网上发布了这一开源消息,雷锋网 AI 科技评论编译如下. 自动驾驶汽车数据不再封闭,Uber 开源新的数据可视化系统 当自动驾驶汽车在城市环境中驾驶时,了解它们感知到了什么对于开发使其能够安全运行的系统至关重要.并…

本次分享的大纲: Perception Introduction Sensor Setup & Sensor Fusion Perception Onboard System Perception Technical Challenges 1. Perception Introduction Perception系统是以多种sensor的数据,以及高精度地图的信息作为输入,经过一系列的计算及处理,对自动驾驶车的周围的环境精确感知.能够为下游模块提供丰富的信息,包括障碍物的位置.形状.类别及速度信…

自动驾驶传感器比较:激光雷达(LiDAR) vs. 雷达(RADAR) 据麦姆斯咨询报道,2032年全球范围内自动驾驶汽车的产量将高达2310万辆,未来该市场的复合年增长率(CAGR)高达58%.届时,与自动驾驶汽车生产相关的市场营收将达到3000亿美元,而其中26%将来自激光雷达(LiDAR).雷达(RADAR).摄像头.惯性测量单元(IMU)等. 激光雷达(LiDAR)成像(左) vs. 高分辨率雷达(RADAR)成像(右) RADAR和LIDAR区别分析 如果一直关注自动驾驶汽车的新闻,可…

Waymo的技术在公开道路上.封闭测试场.仿真器进行了广泛的测试,所以可以保证自动驾驶系统的每一部分在其ODD内都有强大.可靠.安全的处理能力. Waymo的自动驾驶系统由三个相互独立.严格测试的子系统组成: 1)经过OEM认证的基础车辆系统: 2)传感器和计算机等内部硬件系统: 3)做出所有驾驶决策的自动驾驶软件系统: 这些子系统组合起来构成一个完整的自动驾驶系统,然后我们对其进行进一步的测试和验证.对各个系统的测试和验证可以确保自动驾驶车辆满足我们对系统设定的所有安全要求. 3. Testi…