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让无人驾驶汽车看到路面、阅读交通标志、检测物体、分类、感知速度/轨迹和其他车辆并不容易——更重要的是，将它定位在地图上，以便其确切知道必须去哪里。对于高度自动化的汽车来说，它们必须依靠很多传感器，包括摄像头、雷达、超声波、GPS天线和利用光脉冲测距的激光雷达。每种传感器都有其自身的弱点和优势。安装在汽车上的一系列传感器技术我们首先应弄清楚，如何最好地填补传感器固有的缺陷。第二步可能更为重要，即制定最好的策略，将不同的数据流结合起来，而不会丢失关键信息。每种传感器以其自身的帧速率传送数据就相当有问题。传感器融合则变得更加复杂——因为一些传感器提供原始数据，而其他传感器则提供它们自己的对象数据答案。2017年，我们看到了感知技术方面的一系列进步。“感知是自动驾驶汽车软件栈的一个主要领域，而且这里还有很多创新。”VSI Labs创始人兼负责人Phil Magney表示。科技公司、一级供应商和OEM厂商一直在忙于抢夺它们没有或无法自主开发的传感器技术。与此同时，仅在过去两年就出现了许多感知传感器创业公司，它们中有许多都在关注尚处于萌芽阶段的自动驾驶汽车市场。英特尔收购Mobileye2017年最大的汽车行业交易是英特尔以153亿美元收购Mobileye。考虑到Mobileye已经在ADAS和自动驾驶汽车的汽车视觉中占据了明显的领先地位，Mobileye的收购使英特尔在自动驾驶汽车的竞争中稳稳地站在了有利地位。 特别是，考虑到视觉是自动驾驶汽车中唯一不可或缺的传感器技术，这个交易非常重要。英特尔表示，其正在将Mobileye的“计算机视觉、传感、融合、地图构建和驱动策略”与英特尔的“开放式计算平台”相结合。 Magney将摄像头描述为“必...
发布时间:
2018
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