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？

在自动驾驶汽车中，对环境的可靠和准确的感知对于实现安全驾驶决策至关重要。各种传感器的输出需要在不损失信息的情况下进行融合，以产生一个准确的环境模型，捕捉到周围的每一个物体。目前ADAS和AD市场上的感知平台所使用的标准方法是目标级融合，即把每一种类型的传感器所进行的目标检测信息汇集起来，以支持驾驶决策。

 

在这个演讲中，我们将探讨LeddarVision--LeddarTech传感器原始级融合和感知平台--如何将人工智能和计算机视觉技术以及深度神经网络与计算效率相结合，以提高对规划驾驶路径至关重要的AV传感器和硬件的性能。

 

这种方法可以通过更好的检测实现更安全的自动驾驶，并有助于克服其他单一传感器方法中的一些限制。随着这种情况的不断发展，汽车制造商意识到，他们的具体设计要求往往需要一个更加开放、灵活和可扩展的传感器融合和感知解决方案，以适应大量的传感器选项。 请参加这个一小时的网络研讨会，我们将探讨ADAS和AD汽车的前景、挑战以及目前正在采用的技术。