1. 国内唯一的城市道路 L4 级视觉感知解决方案
感知系统作为自动驾驶最为关键的环节,其技术发展的程度直接关系到自动驾驶的有无以及后续发展。
今年在 CVPR 2019,百度 Apollo 公开了国内唯一的纯视觉 L4 级自动驾驶解决方案——百度 Apollo Lite,能够支持对10路摄像头、200帧/秒数据量的并行处理,单视觉链路最高丢帧率能够控制在5‰以下,实现全方位360°实时环境感知,前向障碍物的稳定检测视距达到240米。
相比旋转式激光雷达感知方案,视觉感知方案价格低廉且便于获得,为企业、开发者们提供了一个低价、优质的自动驾驶解决方案。
2. 增强现实的自动驾驶仿真系统研制成功
我们以计算机视觉和 AR 技术研发了一种增强现实的自动驾驶仿真系统(AADS),使用激光雷达(LiDAR)和相机扫描街景。根据获得的轨迹数据,为汽车和行人生成了看似合理的交通流,并将其合成到背景中。合成图像也可以基于不同视角和传感器模型(相机或 LiDAR)进行再合成。生成的逼真图像添加了完整注释,可用于从感知到规划的自动驾驶系统训练和测试。
该系统相较于现有仿真系统,在真实感、扩展性等方面都实现了突破性的技术进展。论文发表于《科学》杂志《机器人学》子刊。
TOP
切换版块
肯定审批手续很多
自动驾驶已经陆陆续续上路了
不知道现在发展成什么样子了
赞
可以单独发帖子讲讲你们的最新技术
这个肯定需要大量的工作
总要有一些铺垫是吧 嘿嘿
现在所谓的L4自动驾驶主要还是借助硬件来实现,而如何把一个好司机的驾驶习惯和预判植入到无人驾驶的技术中才能实现真正的AI!
如:规划好的路线,无人驾驶只会按照导航的路线行驶,不能变通规避交通堵塞、前方施工等特殊情况,只会守着自己的行车道行驶。如何能让硬件感知所行驶的车道前方正在堵车,而在安全感知左右车道可以变道的前提下迅速变道绕过塞车车道完全需要驾驶人预判的技术。包括车辆在行进过程中硬件如何判断行人、车辆的移动方向,从而躲避或绕过物体,这些都需要有驾驶人的预判经验。
我正在研究此课题,需要大量的数据来推导、训练。
未来会比人类司机安全,现在是尝鲜
这么先进了吗,在管理上呢,
长沙,手机APP可以叫自动驾驶出租车
很想去体验一下,不知哪里有
自动驾驶已经开始落地了
越来越期盼了
非常厉害
世界前列
百度自动驾驶这么牛吗
很多已经实际应用了
是啊,非常好
百度的驾驶技术很先进