激光雷达公司速腾聚创首次发布Smart Sensor system自动驾驶战略体系

4月17日,上海车展,RoboSense(速腾聚创)联手地平线、菜鸟、Sensible 4、autoX等企业,面向自动驾驶乘用车、无人低速小车、RoboTaxi、车路协同四大智慧交通核心应用,首次发布其Smart Sensor System战略体系。同时,推出全新超广角补盲激光雷达RS-Bpearl、超高分辨率激光雷达RS-Ruby两款新品,并揭秘2021年量产车规级固态激光雷达(RS-LiDAR-M1)的最终形态——内部集成感知算法的智能传感器(Smart Sensor)。

Smart Sensor System

对于自动驾驶环境感知,传感器硬件通常只完成了数据收集的工作,而要获取自动驾驶所真正需要的信息,则需要调用智能感知算法进行数据分析

Mobileye因为图像识别智能感知算法的优势,令大量车厂摈弃传统Tier1所提供的前置摄像头,最终EyeQ获得巨大的市场份额;尽管Scala只有四线,但奥迪仍然选择了来自法雷奥提供的系统方案。刚性需求和行业案例,揭露了一个被掩盖在激光雷达硬件光环下的核心需求, 相比信息“收集器”,自动驾驶需要更聪明的信息“理解者”。

面对即将爆发的自动驾驶市场,RoboSense在发布会上首次公开了战略布局:将布局已久的LiDAR硬件传感器、AI点云算法与芯片等核心技术结合,针对四大核心应用场景,推出智能感知传感器(Smart Sensor)。 该传感器能一站式完成环境信息收集和理解,与传统LiDAR硬件厂商形成定位上的差异:由“硬件”升级为“智能硬件”。

地平线达成合作意向,针对L3+量产乘用车打造Smart Sensor

RoboSense从高集成度、高性能、高可靠性、可生产性、低成本等设计理念出发,选择低成本的905nm激光器,推出了革命性MEMS固态激光雷达系统。第一代产品RS-LiDAR-M1Pre在CES 2018上首次公开演示,历时一年之后的CES 2019上,全新升级的RS-LiDAR-M1再次大放异彩,世界领先的120°视场角和200m探测距离,让M1到达OEMs向RoboSense提出的指标,满足L3+自动驾驶乘用车的高速路况TJP与HWP两项核心功能的安全驾驶需求。

作为数据“收集者”传感器硬件只完成了环境感知的第一步,必须融合智能感知算法对数据的分析解读,才能完成安全驾驶的信息获取。“算法需要单独ECU运行, 但所有的OEMs都不希望在量产车上追加一台ECU,占用车辆宝贵的空间与成本。RoboSense COO邱纯潮表示:面向市场需求,将感知算法融入传感器硬件,RS-LiDAR-M1需要成为信息的“理解者“。

2021年,RoboSense向OEMs提供的量产版RS-LiDAR-M1的最终形态将是Smart Sensor。智能感知算法写入芯片,嵌入激光雷达,实时解读三维点云数据,直接向自动驾驶车辆输出目标级环境感知结果。

RoboSense地平线已达成初步合作意向,为RS-LiDAR-Algorithms激光雷达环境感知算法定制芯片。

与菜鸟联手发布全新量产无人低速小车环境感知方案:M1 + Bpearl组合

无人低速小车被广泛应用于无人巡检、无人安保、无人清洁车、无人送货车、无人驾驶小巴等领域,成为自动驾驶商业化的“急先锋”。初期,无人低速小车使用单线激光雷达,对环境感知不够充分。RoboSense提供的RS-P1方案,通过将16线激光雷达(RS-LiDAR-16)与感知算法盒子结合,为无人低速小车赋予LiDAR三维感知能力,实现定位、导航、避障等自动驾驶功能。但由于普通多线激光雷达垂直视场角的限制,车身周边容易出现锥形盲区。

RoboSense推出全新的超广角补盲激光雷达RS-Bpearl,它拥有360°×90°的超广视场角,30m(10%)探测距离,盲区只有10厘米。小巧紧凑的造型,隐藏安装于无人低速小车两侧,扫除车身周边的盲区,并完成侧向环境感知需求。

RS-Bpearl突破性地采用模块化设计,极大降低了成本,同时让产品灵活度变高,可定制化能力变得更强。 

RoboSense全新一代量产无人低速小车环境感知方案,搭载于菜鸟的“新物种”无人物流车亮相车展。新方案使用一台视场角120°的RS-LiDAR-M1,取代原来两台视场角63°的RS-LiDAR-M1Pre,并加入RS-Bpearl负责侧向感知和盲区扫除,实现无死角覆盖。固态激光雷达与短距离补盲雷达的搭配组合,从硬件角度看,产品性能稳定,而且价格极具优势。结合RoboSense结合领先的智能感知算法,RoboSense表示,针对无人低速车的Smart Sensor System的发布,将通过上游与行业伙伴共同发力,推动无人低速小车全面量产。

与AutoX共同展示全新RoboTaxi环境感知方案:Ruby + Bpearl组合

RoboTaxi的高速驾驶场景应用,迫切需要更高垂直分辨激光雷达实现更远的充分探测距离。RoboSense全新的128线激光雷达RS-Ruby,与RS-LiDAR-32相比,RS-Ruby垂直分辨率是前者的3倍以上,达到0.1°,充分探测距离提高2~3倍,有效保证RoboTaxi对环境感知的进一步需求。

全新的RoboTaxi环境感知方案,将使用单台RS-Ruby作为核心传感器安装于车顶位置,负责全方位感知,加入两台RS-Bpearl安装于引擎盖两侧扫除盲区,结合领先的智能感知算法,实现超远距离无死角感知,进一步提升RoboTaxi的行驶安全。

车路协同方案

当我们将想象力从“车辆”延展到“公路”,配备路侧感知系统的车路协同系统,同样让我们感到兴奋。车路协同收集全局驾驶,优化协调车辆行驶路径,将驾驶安全性与道路使用效能最大化。作为Smart Sensor System提供商,RoboSense面向车路协同提供基于激光雷达传感器与感知算法结合的系统技术方案,让自动驾驶车辆可以从中获得鸟瞰路况的“上帝视角”,成为车辆“视觉的延申“,有效应对车载感知难以应对的特殊场景。

低调布局,深耕应用,爆发力十足

RoboSense(速腾聚创)成立于2014年。到目前为止,该公司基于激光雷达传感器硬件、AI点云算法与芯片进行了大量的布局。

据介绍,目前RoboSense(速腾聚创)已经拥有近500名雇员,分布在斯图加特、硅谷、北京、上海、深圳、苏州等六个地区。围绕Smart Sensor System战略布局,RoboSense基于两个激光雷达硬件技术路线与一套核心功能积累,形成了多种应用方案, 5年内发布了18个产品及技术方案,并申请了400多个专利,爆发力十足。

产业激光雷达自动驾驶速腾聚创
相关数据
速腾聚创机构

速腾聚创(RoboSense)是全球领先的自动驾驶激光雷达环境感知解决方案提供商。利用公司自主研发的具有世界领先水平的机器人感知产品,将激光雷达传感器硬件方案、三维数据处理算法和深度学习技术相结合。通过持续的技术创新,让机器人拥有超越人类眼睛的环境感知能力。

地平线机构

地平线作为嵌入式人工智能全球领导者,致力于提供高性能、低功耗、低成本、完整开放的嵌入式人工智能解决方案。面向智能驾驶、智能城市和智能商业等应用场景,为多种终端设备装上人工智能“大脑”,让它们具有从感知、交互、理解到决策的智能,让人们的生活更安全、更便捷、更美好。

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。

激光雷达技术

自动驾驶车辆传感器的一种,采用激光扫描和测距来建立车辆周围环境的详细三维模型。Lidar 图像具有高度准确性,这使得它可以与摄像头、超声波探测器和雷达等常规传感器相提并论。然而激光传感器面临体积过大的问题,同时,它的机械结构非常复杂。

数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

360机构

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