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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。
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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
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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。
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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。
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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！
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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
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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
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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。
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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.
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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
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