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阿里达摩院自动驾驶技术升级:模拟线 倍以上

  8 月 13 日消息,阿里巴巴达摩院宣布,其自研感知算法实现了对低线束 LiDAR(激光雷达)的高线束模拟,间接将 LiDAR 线 倍以上,实现低成本普通激光雷达替代高成本雷达。能探测障碍物的激光雷达是自动驾驶车辆最重要的 “眼”,此算法突破相当于用 “低像素相机拍出单反相机效果”,可大幅降低自动驾驶感知部件成本。

  在自动驾驶实际落地场景中,往往需要高密度的 LiDAR 才能满足感知需求,而 64 线以上 LiDAR 成本居高不下,成为自动驾驶大规模商业化瓶颈之一。达摩院自动驾驶实验室环境感知算法能结合摄像头图像,对低线束 LiDAR 点云进行深度补全及语义识别,实现更稠密的激光雷达点云图 3D 重建效果,不仅可更精确地读取障碍物距离及形状等信息,也可更精准判断其类别信息。

  ▲ 上图为低线束 LiDAR 原始点云,下图为经达摩院算法深度补全后的点云,LiDAR 线 倍以上,且自动驾驶车辆更好辨别出了障碍物。

  在精度指标上,达摩院采用低线束激光雷达输入,实现了业内采用高线束激光雷达输入的平均水平,50 米内障碍物距离信息读取平均误差为 25 厘米左右,同时,达摩院进行深度补全任务时可达到 100fps(每秒传输帧数)的处理能力。

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