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讓無人駕駛汽車看到路面、閱讀交通標志、檢測物體、分類、感知速度/軌跡和其他車輛并不容易——更重要的是，將它定位在地圖上，以便其確切知道必須去哪里。對于高度自動化的汽車來說，它們必須依靠很多傳感器，包括攝像頭、雷達、超聲波、GPS天線和利用光脈沖測距的激光雷達。每種傳感器都有其自身的弱點和優(yōu)勢。安裝在汽車上的一系列傳感器技術我們首先應弄清楚，如何最好地填補傳感器固有的缺陷。第二步可能更為重要，即制定最好的策略，將不同的數據流結合起來，而不會丟失關鍵信息。每種傳感器以其自身的幀速率傳送數據就相當有問題。傳感器融合則變得更加復雜——因為一些傳感器提供原始數據，而其他傳感器則提供它們自己的對象數據答案。2017年，我們看到了感知技術方面的一系列進步。“感知是自動駕駛汽車軟件棧的一個主要領域，而且這里還有很多創(chuàng)新。”VSI Labs創(chuàng)始人兼負責人Phil Magney表示。科技公司、一級供應商和OEM廠商一直在忙于搶奪它們沒有或無法自主開發(fā)的傳感器技術。與此同時，僅在過去兩年就出現了許多感知傳感器創(chuàng)業(yè)公司，它們中有許多都在關注尚處于萌芽階段的自動駕駛汽車市場。英特爾收購Mobileye2017年最大的汽車行業(yè)交易是英特爾以153億美元收購Mobileye。考慮到Mobileye已經在ADAS和自動駕駛汽車的汽車視覺中占據了明顯的領先地位，Mobileye的收購使英特爾在自動駕駛汽車的競爭中穩(wěn)穩(wěn)地站在了有利地位。 特別是，考慮到視覺是自動駕駛汽車中唯一不可或缺的傳感器技術，這個交易非常重要。英特爾表示，其正在將Mobileye的“計算機視覺、傳感、融合、地圖構建和驅動策略”與英特爾的“開放式計算平臺”相結合。 Magney將攝像頭描述為“必...
發(fā)布時間:
2018
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01
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26