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Q采集到的传感器数据与计算平台的实时性是多少
A 处理时间不能超过100ms
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Q传感器，感知系统，在自动驾驶发生事故前，灵敏度和应对措施靠哪些因素来反应？
A 主要靠规控功能单元模块。
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Q汽车识别是避免撞车还有哪些用途？
A 变道、超车等都需要
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Q在自动驾驶的过程中，算法上采取了哪些安全措施
A 软件算法也需要符合车规级的功能安全要求
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Q传感器采集的数据传输对周围环境有哪些要求？
A 数据采集对环境没有要求。
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QLeddarTech会提供融合算法库吗？
A 是的
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Q什么是多传感器信息融合？
A 多个传感器的原始数据的融合方法
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Q不同厂家的产品集成在一起，兼容性、稳定性怎么样？
A 我们只提供多传感器数据输出感知算法，独立于传感器硬件, 如果一个传感器出现故障，我们的算法仍然可以继续运行, 并继续提供自动驾驶数据.
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Q自动驾驶的过程中，如何减少外界因素对于系统的干扰
A 自动驾驶系统应该主动去适应各种环境因素； 如果出现极端现象，则作为一种corner case在下一次的产品升级出尽可能解决。
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Q感知算法是基于哪个平台进行的？
A我们不挑平台的，客户定好平台，我们会做软件移植 前期测试是在工控机上跑的
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Q激光雷达能适应融合哪些传感器数据？
A 我们支持摄像头，毫米波雷达，激光雷达等的融合
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Q前融合感知算法提供的是开源算法还是打包模块？
A 打包模块为主
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Q全环境模式感知是否也会受哪些因素的干扰或制约？
A 极端的天气情况致使传感器不能工作的情况。
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Q算法引擎可以做到的最快响应速度是多少
A 没有最快这种说法吧，根据传感器种类和数量，平台的处理能力等都有关，最慢不能超过100ms
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Q车前活体运动状态，是怎样识别的？
A 首先由激光雷达、摄像头、毫米波雷达感知, 然后通过数据融合, 并从数据库中检测这是什么类型的物体, 然后使用边界框圈出来并展示出来
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QLeddarVision感知算法可以应用于那些领域？
A 可用于乘用车、自动送货车、穿梭巴士、开放空间工地车辆、集装箱港口车辆 ...等等
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Q请问能够适合多大的温差，潮湿环境会影 响到使用么
A 这与汽车行业标准相同
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Q多传感器的数据是怎么传输的？会不会相互干扰？
A 数据传输是单独进行的，然后在处理器上作融合
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Q风雨等天气情况下，如何解决视觉发现的障碍排除呢？
A 前融合就是为了解决这些问题，其他传感器可以弥补摄像头这缺点
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Q环境感知模型，主要包括哪些部分？
A定位，自车运动，可行驶区域，车道线，目标检测分类、跟踪和预测 ，障碍物检测等
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