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StradVision发布了自动驾驶摄像头技术,或将赢过激光雷达?

雷锋我想分享4天前

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雷锋网消息,最近软件提供商StradVision发布了先进的自动驾驶仪相机技术。

该公司透露,他们已经开发出一种基于摄像头的SVNet软件,该软件可以在自动驾驶汽车的芯片组上运行,从而显着降低了自动驾驶汽车的成本。

据雷锋网介绍,SVNet软件具有实时快速反馈,盲点监控等功能,并在发生事故前提醒驾驶员,从而避免碰撞事故。

此外,该软件还可实现车道监控,车道突然变化和车速监控。 件下也可以使用这些功能。

与此同时,StradVision公开表示他们正在优化传感器融合技术,并使用摄像头和激光雷达传感器生成更丰富的道路数据,以便车辆能够更好地识别道路上的物体,并且路障识别是实现目标的关键技术之一自动驾驶。

到目前为止,StradVision已在中国,日本和德国扩展。该公司表示,他们目前的计划是在美国和印度市场实现同样的发展。

StradVision指出,他们提供的技术可以为自动驾驶车辆中的驾驶员辅助系统(ADAS)提供更高水平的安全性,准确性和便利性。

该公司此前曾投资过多家公司,包括LG电子和现代汽车。该公司还表示,运行该公司深度学习软件的自动驾驶汽车将很快进入中国市场。

StradVision提到他们目前正在与汽车原始设备制造商和一级供应商合作开发安全系统。

例如,前置摄像头允许车辆采用自动紧急制动,后置摄像头允许车辆实施盲点监控和其他系统。未来,他们的软件还将有助于自动代客泊车系统的开发。

事实上,相机和激光雷达一直在争夺自动驾驶技术。激光雷达是一种昂贵的快捷方式,相机由大量特斯拉支持。

然而,与激光雷达相比,马斯克提出了一种基于摄像头的计算机视觉解决方案,具有明显的优势和劣势。

自动驾驶汽车上的摄像头与人类视觉的工作方式相同。马斯克希望特斯拉能够创造一种比人眼更锐利的“相机眼睛”,以确保安全和智能。

为了实现上述目标,特斯拉确保车周围有足够的摄像头可以从各个方向看到整个世界。凭借相关的机器学习能力,特斯拉汽车的反应速度比人类驾驶员快。

在优点方面,相机比激光雷达便宜得多。这无疑降低了自动驾驶汽车的成本,因此预计普通消费者可以真正负担得起。

此外,摄像机不会受到雾,雪,雨等天气的干扰,适应性更好。从形态学的角度来看,相机可以很容易地融入到汽车的设计中并隐藏在结构中,而不会使汽车的外形看起来笨拙且对消费者更具吸引力。

但是,相机也有其明显的缺点。雷锋网了解到,与直接提供精确物体距离和位置的激光雷达不同,相机只能将原始图像数据反馈给系统。

这要求汽车系统依靠强大的计算机视觉功能来准确处理图像。正如人类大脑处理来自眼睛的反馈一样。

以前,计算机视觉系统的功能不足以处理来自摄像机的大量数据,以便及时处理和做出驾驶决策。然而,特斯拉最近推出了“自动驾驶计算机”(FSD计算机)。

除了8个视觉相机,12个超声波传感器和雷达组件外,每个FSD计算机还包含两个芯片,每个芯片都有两个加速器,用于运行神经网络。结合卓越性能,特斯拉基于相机的自动驾驶仪解决方案具有成功的潜力。

换句话说,马斯克认为相机+数据+神经网络足以挑战激光雷达。在吐槽激光之前,特斯拉已于2018年12月将FSD计算机应用于员工的汽车,并计划在未来将其加载到模型3中。

路径,提高视觉系统,毫米波雷达,激光雷达等设备的性能都是“基本技能”。首先,先进的智能视觉系统是确保自动驾驶汽车安全驾驶的核心部件。提高视觉系统的可靠性尤为重要。因为自动驾驶对视觉传感器的智能(像素,理解和判断)提出了更高的要求。

雷锋网原创文章,禁止擅自复制。有关详细信息,请参阅重印说明。

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雷锋网消息,最近软件提供商StradVision发布了先进的自动驾驶仪相机技术。

该公司透露,他们已经开发出一种基于摄像头的SVNet软件,该软件可以在自动驾驶汽车的芯片组上运行,从而显着降低了自动驾驶汽车的成本。

据雷锋网介绍,SVNet软件具有实时快速反馈,盲点监控等功能,并在发生事故前提醒驾驶员,从而避免碰撞事故。

此外,该软件还可实现车道监控,车道突然变化和车速监控。 件下也可以使用这些功能。

与此同时,StradVision公开表示他们正在优化传感器融合技术,并使用摄像头和激光雷达传感器生成更丰富的道路数据,以便车辆能够更好地识别道路上的物体,并且路障识别是实现目标的关键技术之一自动驾驶。

到目前为止,StradVision已在中国,日本和德国扩展。该公司表示,他们目前的计划是在美国和印度市场实现同样的发展。

StradVision指出,他们提供的技术可以为自动驾驶车辆中的驾驶员辅助系统(ADAS)提供更高水平的安全性,准确性和便利性。

该公司此前曾投资过多家公司,包括LG电子和现代汽车。该公司还表示,运行该公司深度学习软件的自动驾驶汽车将很快进入中国市场。

StradVision提到他们目前正在与汽车原始设备制造商和一级供应商合作开发安全系统。

例如,前置摄像头允许车辆采用自动紧急制动,后置摄像头允许车辆实施盲点监控和其他系统。未来,他们的软件还将有助于自动代客泊车系统的开发。

事实上,相机和激光雷达一直在争夺自动驾驶技术。激光雷达是一种昂贵的快捷方式,相机由大量特斯拉支持。

然而,与激光雷达相比,马斯克提出了一种基于摄像头的计算机视觉解决方案,具有明显的优势和劣势。

自动驾驶汽车上的摄像头与人类视觉的工作方式相同。马斯克希望特斯拉能够创造一种比人眼更锐利的“相机眼睛”,以确保安全和智能。

为了实现上述目标,特斯拉确保车周围有足够的摄像头可以从各个方向看到整个世界。凭借相关的机器学习能力,特斯拉汽车的反应速度比人类驾驶员快。

在优点方面,相机比激光雷达便宜得多。这无疑降低了自动驾驶汽车的成本,因此预计普通消费者可以真正负担得起。

此外,摄像机不会受到雾,雪,雨等天气的干扰,适应性更好。从形态学的角度来看,相机可以很容易地融入到汽车的设计中并隐藏在结构中,而不会使汽车的外形看起来笨拙且对消费者更具吸引力。

但是,相机也有其明显的缺点。雷锋网了解到,与直接提供精确物体距离和位置的激光雷达不同,相机只能将原始图像数据反馈给系统。

这要求汽车系统依靠强大的计算机视觉功能来准确处理图像。正如人类大脑处理来自眼睛的反馈一样。

以前,计算机视觉系统的功能不足以处理来自摄像机的大量数据,以便及时处理和做出驾驶决策。然而,特斯拉最近推出了“自动驾驶计算机”(FSD计算机)。

除了8个视觉相机,12个超声波传感器和雷达组件外,每个FSD计算机还包含两个芯片,每个芯片都有两个加速器,用于运行神经网络。结合卓越性能,特斯拉基于相机的自动驾驶仪解决方案具有成功的潜力。

换句话说,马斯克认为相机+数据+神经网络足以挑战激光雷达。在吐槽激光之前,特斯拉已于2018年12月将FSD计算机应用于员工的汽车,并计划在未来将其加载到模型3中。

路径,提高视觉系统,毫米波雷达,激光雷达等设备的性能都是“基本技能”。首先,先进的智能视觉系统是确保自动驾驶汽车安全驾驶的核心部件。提高视觉系统的可靠性尤为重要。因为自动驾驶对视觉传感器的智能(像素,理解和判断)提出了更高的要求。

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