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CES 2019创新奖得主RoboSense将携全面升级车规级MEMS固态激光雷达M1亮相CES

2019 年 1 月 4 日,CES 2019 创新奖得主自动驾驶激光雷达感知系统提供商 RoboSense 宣布将在 CES 2019 上公开演示全面升级后的 MEMS 固态激光雷达 RS-LiDAR-M1。它是 RoboSense 专门为自动驾驶量产车而设计的车规级固态激光雷达,能为自动驾驶车辆提供突破性智能感知能力。

早在 CES 2018 上,RoboSense 就率先展出了第一代 MEMS 固态激光雷达 RS-LiDAR-M1Pre。2018 年 5 月,该产品首次搭载到菜鸟的无人物流车上,亮相阿里菜鸟全球智慧物流峰会,成为全球首款搭载到无人驾驶车辆的固态激光雷达。目前这款固态激光雷达产品已经开始向全球顶级 Tier1 & OEMs 进行送样。

经过一年潜心研发,将在 CES 2019 上公开演示的 RS-LiDAR-M1 通过全新光机系统设计进一步激发出 MEMS 技术的巨大潜能,让 M1 在探测距离、分辨率、视场角、可靠性等全方位取得突破性「进化」,进一步印证了 RoboSense 在 LiDAR 感知技术的能力。

水平视场角提升一倍,达到 120°

全新光机系统的设计令 RS-LiDAR-M1 水平视场角相比前代产品 M1Pre 提升近 100%,达到惊人的 120°。通过不同的安装方式可满足 L3-L5 级别的自动驾驶需求。使用 5 个 RS-LiDAR-M1 合理分布即可实现汽车无盲区 360°感知覆盖,并在汽车前方获得双 LiDAR 感知冗余,满足 L5 级别自动驾驶需求。以目标量产成本 200 美元计算,5 颗 RS-LiDAR-M1 硬件成本只要市场上最高线束的机械式 LiDAR 的 1/100,更加符合自动驾驶量产车对 LiDAR 的成本要求。

RS-LiDAR-M1 视场角提升至 120°,分辨率之高可清晰分辨栏杆、栅栏等细小物体

距离达 200 米,点云效果实现飞跃

1550nm 与 905nm 的激光器光源之争更多在于成本与性能的博弈。对于低成本的 905nm 光源激光雷达来说,要做到足够的探测距离是需要攻克的技术关卡。RS-LiDAR-M1 在 905nm 激光器基础上实现了探测距离极限的突破,距离达到 200 米。

RS-LiDAR-M1 匠心独具的 LiDAR 系统带来巨大量变,在最终输出的点云效果上表现显著。

光机系统与信号处理技术方面的大幅升级,让 M1 的探测能力大幅提升。即使栏杆、栅栏等细小物体,RS-LiDAR-M1 也能清晰分辨。

 RS-LiDAR-M1 以低成本的 905nm 光源达到 200 米探测距离

「RoboSense 的 RS-LiDAR-M1 激光雷达感知技术是一次巨大飞跃,」RoboSense 联合创始人 Mark Qiu 表示。「我们坚持开发低成本高性能的车规级激光雷达,推动 LiDAR 市场结构发生改变——LiDAR 不仅仅应用在全无人驾驶车辆,它也可以在辅助驾驶上发挥优势,让车辆低成本探测外界环境信息,保障驾驶安全。」

RoboSense 在 CES 2019 上展出

RoboSense 获得 CES 2019 创新奖。RS-IPLS 是针对更安全的自动驾驶量产车而推出的首个基于硬件和软件算法的解决方案,它包括第一代 RoboSense MEMS 固态激光雷达 RS-LiDAR-M1Pre 和 AI 算法。RoboSense 将在 2019 年 CES 上展出全新升级的 MEMS 固态激光雷达 RS-LiDAR M1,在北馆 9310 号展位。CES 于 2019 年 1 月 8 日至 11 日在内华达州拉斯维加斯的拉斯维加斯会议中心举行。有关 RoboSense 的更多信息,请访问 https://www.robosense.ai

产业CES 2019速腾聚创激光雷达
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自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

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信号处理技术

信号处理涉及到信号的分析、合成和修改。信号被宽泛地定义为传递“关于某种现象的行为或属性的信息(如声音、图像和生物测量)”的函数。例如,信号处理技术用于提高信号传输的保真度、存储效率和主观质量,并在测量信号中强调或检测感兴趣的组件。我们熟悉的语音、图像都可以看做是一种信号形式。因此,对于语音、图像的增强、降噪、识别等等操作本质上都是信号处理。

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