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速腾CEO邱纯鑫:激光雷达 自动驾驶不可或缺的传感器 | CCF-GAIR 2017

本文作者:恒亮 2017-07-09 15:45 专题:GAIR 2017
导语:关于激光雷达。

速腾CEO邱纯鑫:激光雷达 自动驾驶不可或缺的传感器 | CCF-GAIR 2017

7 月 9 日,由 CCF 中国计算机学会主办、雷锋网与香港中文大学(深圳)共同承办的第二届 CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰会进入最后一天的议程。当天下午,速腾聚创 CEO 邱纯鑫为大会带来了题为《LiDAR - More Than What You See》的演讲。

嘉宾介绍

邱纯鑫,哈尔滨工业大学控制科学方向博士,移动机器人环境感知技术专家。曾在JFR(Journal of Field Robotics)等国际顶级机器人刊物上发表多篇论文,完成过包括国家自然科学基金在内的多个机器人相关项目的研发工作。2014年创办深圳速腾聚创(RoboSense),开发用于自动驾驶领域的高端激光雷达技术,目前该公司已经成为国内激光雷达技术领域的先行者。

三种探测技术

邱纯鑫首先简单介绍了激光雷达在整个自动驾驶技术中的定位,即一款不可或缺的重要传感器。他表示,在目前的自动驾驶技术中,主要有三种探测方案:

  • 毫米波雷达;

  • 摄像头;

  • 激光雷达。

其中毫米波雷达因为低分辨率的原因,所以目前主要用于障碍物识别。而摄像头由于易受光照影响,很难形成周边的物体精确的三维建模,所以用得比较多的是障碍物的分类和跟踪。而激光雷达受光照影响小,它输出的是包括物体三维坐标和激光反射强度在内的四组信息(即所谓点云数据),因此可以得到物体精确的三维建模。

这三种传感器各有长短,就像邱纯鑫强调的:“目前这三种传感器不是谁替代谁的关系,而是相互补充的关系”。

激光雷达的应用

邱纯鑫表示,目前激光雷达的应用主要集中在以下几个方面:

  • 实时定位;

  • 生成高精度地图;

  • 障碍物的检测和分类;

  • 动态物体跟踪;

这些应用都得益于激光雷达独特的点云数据。

例如,由点云集成得到的高精度地图,当车辆在 GPS 信号覆盖不好的地方,就可以通过实时采集的点云数据和云端地图比对,精确定位此时的车辆位置,这对于传统 GPS/IMU 定位方案是一种重要的补充。

其次,还是因为点云的三维识别与摄像头识别相比不依赖光照,且计算量小,空间定位精度高,也是一种非常重要的障碍物检测方法。

激光雷达的现状和发展

邱纯鑫认为,目前来讲激光雷达还是一款比较新的传感技术,量产低,成本高,而且和摄像头技术相比,无论在研发投入还是曝光率上都不在一个数量级,因此业界普遍存在重复造轮子的现象,这使得激光雷达无法发挥全部的潜力。

他说,未来无论是速腾聚创还是整个激光雷达行业,发展趋势都应该是向着软硬件相互结合、低成本、可量产化的方向努力。近期,速腾团队的普罗米修斯计划正是为了达成这一目标而提出,他希望通过这一计划,与行业内的伙伴分享技术和数据,推动激光雷达技术更快更好地向前发展。

更多详细的演讲内容参见雷锋网(公众号:雷锋网)后续的深度报道。

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