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为什么传感器原始级融合和感知解决方案是未来ADAS和AD应用的关键? 2021-11-23 10:00:00
  • Q传感器的安全寿命远大于汽车使用寿命吗?

    A 您好,这个不好说,比方我们的纯flash激光雷达的MTBF差不多15万小时,而一般家用车也就用10-15年,实际使用时间远小于15万小时。但这也不代表传感器一定不坏,您自己的车可能在生命周期里,温度传感器或者雨量传感器会坏的情况还是有可能发生的。

  • Q融合算法能进行学习进化吗?

    A您好,融合算法是不会进化的,AI的算法是可以training的,或者说是可以越来越Cover长尾场景的。 谢谢

  • QLeddarTech传感器原始级融合和感知平台有哪些优点?

    A 您好,1.跟硬件解耦,容易扩展到不同的传感器配置和不同的算力平台。2. 更容易处理corner case,就像视频里提到的,感知结果更可靠精确。

  • Q怎样评估传感器融合算法的好坏?

    A 您好,这个可以跑kitti 或nuscene 之类的数据集,或者跟自己的真值做比较,看看KPI。谢谢

  • QADAS包涵哪些有效实用的安全应急项目?

    A 您好,这个看您是哪里级别的,L2+,一般就是ACC,AEB,LKA,FCW 等等,当然每家车企,每个车型项目都不同,因为每个车型的传感器,算力平台,算法等配置都不一样,为了实现特定的主动安全功能,谢谢

  • QLeddarVision--LeddarTech传感器如何购买?

    A 您好,我们是一套基于传感器的算法,有兴趣可以和我们联系,jk.wang@leddarTech.com  

  • Q对于实现安全驾驶决策需要通过哪些方面来体现

    A 您好,决策的前提是很高鲁棒性的感知,所以原始级前融合感知算法是个趋势,当然决策,执行算法也非常重要。谢谢

  • Q融合算法能进行学习进化吗?

    A 您好,融合算法是不会进化的,AI的算法是可以training的,或者说是可以越来越Cover长尾场景的。 谢谢

  • Q感知方案是如何解决使用一个传感器同时传递两个参数的呢?

    A 您好, 不是一个传感器传递两个参数,是不同传感器传递不同参数,然后我们做时空同步,耦合成RDBD的3D信息,谢谢

  • QADAS包涵哪些有效实用的安全应急项目?

    A  您好,这个看您是哪里级别的,L2+,一般就是ACC,AEB,LKA,FCW 等等,当然每家车企,每个车型项目都不同,因为每个车型的传感器,算力平台,算法等配置都不一样,为了实现特定的主动安全功能,谢谢

  • Q其工作温度的范围是否需要相应的提高?

    A 您好,您所问的温度范围是指什么?传感器的工作温度范围吗?这些都是要过车规的。谢谢

  • Q机器眼是原始融合的产物嚒?

    A您好, 您成功的难倒我了,您说的机器眼是什么鬼? 原始融合是把不同传感器的信息做时空同步,生成高密度的3D重构RGBD模型,谢谢

  • Q对于自动驾驶,在复杂的行驶环境,融合算法怎么去判断驾驶决策?

    A 融合提供感知结果的输出,然后驾驶决策根据这些结果来做判断

  • Q传感器原始级融合和感知解决方案解决了哪些现实问题?

    A请参考本次研讨会的第二三部分内容。  如果还有未说明问题,欢迎和我们联系。

  • Q传感器原始级融合和感知解决方案可以改进传统多少误差?

    A 这是一个好问题,简单的讲,在不同的corner case下有所不同,不能一言以蔽之。谢谢!

  • Q其原始级融合和感知平台是怎么进行通信的?

    A 由传感器接口决定,硬件上各种接口都可以,软件上会有些格式的要求,需要原始级的数据格式

  • Q传感器原始级融合和感知解决方案,环境局限哪里?

    A 环境局限基本上来源于传感器的物理局限,多传感器原始数据融合就是为了弥补各种传感器的局限,达到互补的效果

  • Q传感器原始级融合和感知解决方案有成功的案例吗?

    A 是的,有一些国际Tier1/OEMs的合作项目,但是由于NDA的限制,暂时还无法公布具体细节,欢迎关注我们的网站了解最新“PR”内容。

  • Q感知算法有案例吗?

    A已向知名一线乘用车制造商, 开放道路建设服务车展示, 并收到积极和良好的评价, 与我们继续下一步密切合作.

  • Q保障自动驾驶需要哪些类型的传感器?

    A  如分享会中提及的,有lidar,radar,camera, IMU, GP,Ulta-sonic,, 等等