激光雷达高精地图都不要,视觉AI边缘计算才是自动驾驶的王道?

2019-10-09来源: AutoLab关键字:激光雷达  视觉智能  AI  自动驾驶

前些天,和公司的小伙伴们体验了一下某品牌新车的自动泊车功能,说实话,这款车的表现像极了我练科目二倒库的样子。我就纳闷了,好歹是个具有L2级别的自动驾驶,咋就连个白线和黄线都分不清楚呢?当然,我不是在刻意黑这个品牌,因为自动驾驶汽车识别能力差的问题还是普遍现象。



自动驾驶汽车的识别能力主要还是来自于视觉智能系统,视觉智能系统则是需要不断地进行学习才能拥有正确识别的能力。而现阶段视觉智能系统与其他AI相同,都需要采用大量的人工标记数据,而人工标注数据的方式既费时,又昂贵。


为解决这一问题,以色列Cartica AI公司开发了一款可进行无监督学习的视觉智能系统平台,并且已在9月4号获得了宝马与丰田两家车界大佬的投资。



为什么要无监督学习?


监督学习与无监督学习最大区别就在于,无监督学习不需要大量的数据标记,而监督学习就如上,需要进行大量的人工标注数据。因此无监督学习常常被用于数据挖掘,能在没有被标记的数据中进行样本识别分类。


通俗来说,监督学习就是手把手教学,把一条狗放在AI面前并告诉它这是一条狗,那么下次AI见到狗就能分辨出来。而无监督学习方式,仅需要把狗的特征告诉AI,AI在见到一个动物后就能分辨该动物是不是狗(如果这个动物不是狗,那么它该是什么),进而产生一种类似于主动学习的思想。但无监督学习会存在一些不准确性,比如把狼认作二哈。



现实的情况是,大量的边缘案例都未被人工标记,而自动驾驶最需要的就是车辆识别系统能够与环境实时融合。显然,无监督学习方式更适合自动驾驶的识别系统。


为什么投资Cartica AI?


据了解,Cartica AI视觉智能平台的开发基于日本瑞萨电子芯片,该平台运行所需的功率不到0.5W,而包括Mobileye在内的现有解决方案则需要5W至10W瓦,单功耗方面,Cartica AI就已经领先其他视觉智能平台。



此外,Cartica AI基于计算机视觉的感知堆栈的透明决策过程也得到了优化,系统也能在几分钟内完成更新,无需重新运行大量的训练数据。


而最重要的一点是,Cartica AI无需进行大量的人工数据标记,这意味着Cartica AI能省去绝大多数的人工费,成本低了自然不缺投资。宝马风险投资公司的合伙人Kasper Sage称:"在新的系统发布之前,Cartica AI将会具有巨大的价值,我们相信Cartica AI将在自动驾驶方面发挥关键作用"。言外之意就是,在没有更便宜的智能视觉平台出现前,Cartica AI就是最好的选择。



看来,为应对汽车行业的低迷,汽车制造商已经开始对零部件成本下手了。宝马和丰田投资Cartica的行为,似乎在预示着自动驾驶的一个全新趋势——最早的自动驾驶需要昂贵的激光雷达来识别环境,后来有人说GPS+高精地图就能搞定自动驾驶,如今宝马丰田把宝押在了视觉AI边缘计算领域。


这个技术不需要识别出前面的车是丰田还是宝马,不需要识别出路边的障碍是人还是树,只需要知道前面是辆"车",路边的障碍碰不得就行了。所有的识别技术,都不如人眼——或者说是在障碍识别方面接近人眼的视觉AI来得实在。


关键字:激光雷达  视觉智能  AI  自动驾驶 编辑:鲁迪 引用地址:http://news.eeworld.com.cn/qcdz/ic476617.html 本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

上一篇:为什么自动刹车低于80km/h才能用?大众工程师甩锅给雷达
下一篇:“软硬皆施”,三分钟读懂通用汽车全新一代电子架构

关注eeworld公众号 快捷获取更多信息
关注eeworld公众号
快捷获取更多信息
关注eeworld服务号 享受更多官方福利
关注eeworld服务号
享受更多官方福利

推荐阅读

固态激光雷达工作原理解析,它的优缺点在哪?
激光雷达被认为是各行各业的关键传感技术,在机器人、无人驾驶、智慧城市等领域充当着推动者的角色。而近年来一直被寄予厚望的固态激光雷达成为业内关注的热点。 何为固态激光雷达? 理论上来说,固态激光雷达是完全没有移动部件的雷达,光相控阵(Optical Phased Array)及 Flash 是其典型技术路线,也被认为是纯固态激光雷达方案。 但近年来,一些非完全旋转的激光雷达也被统称为“固态激光雷达”,它们具备了固态激光雷达很多的性能特点,如分辨率高、有限水平 FOV(前向而不是 360°)等,但这些技术方案会有一些微小的移动部件,从严格意义上来说不能算纯固态激光雷达。 
发表于 2019-10-19
车规级氮化镓场效应晶体管(15 V 的EPC2216)使得 ToF激光雷达系统“看得”更清晰
宜普公司(EPC)宣布15 V的EPC2216成功通过AEC Q101认证,专为需要高准确性的激光雷达应用而设计,例如全自动驾驶汽车,以及其它的飞行时间(ToF)应用,包括人面识别、自动化仓库、无人机及地图制作。 氮化镓场效应晶体管EPC2216 是15 V、26 mΩ、28 A脉冲电流、1.02 mm2占板面积的器件,非常适合在激光雷达系统发射激光,因为它可以产生大电流、极短脉宽。短脉宽可实现更高分辨率,而小尺寸及低成本使得氮化镓场效应晶体管是ToF应用的理想器件,其应用范围广阔,包括车用、工业、医疗保健,以致智能广告、游戏及保安。要完成AEC Q101测试,宜普(EPC)公司的氮化镓场效应晶体管通过了在严峻
发表于 2019-10-17
车规级氮化镓场效应晶体管(15 V 的EPC2216)使得 ToF激光雷达系统“看得”更清晰
LeddarTech推出新型固态激光雷达 提高自动驾驶汽车探测能力
据外媒报道,激光雷达技术行业领导者LeddarTech宣布推出一款专为自动驾驶汽车设计的3D Flash激光雷达 - Leddar™ Pixell。LeddarTech一直致力于为市场提供最通用且可扩展的汽车和移动出行激光雷达平台。(图片来源:LeddarTech)Leddar™ Pixell在探测车辆周围行人、骑自行车的人以及其他障碍物方面可靠性非常高,适用于为确保乘客和弱势道路使用者(VRU)的安全而研发的感知平台。该激光雷达是一种最佳的探测Cocoon(车身周围360°全包覆)解决方案,适用于自动驾驶部署,而且已经被北美和欧洲地区的十几家领先的自动驾驶汽车供应商采用。Leddar™ Pixell的主要优点:1、探测物体
发表于 2019-10-11
LeddarTech推出新型固态激光雷达 提高自动驾驶汽车探测能力
英伟达集成Ouster激光雷达 为自动驾驶提供激光雷达传感器
据外媒报道,高分辨率激光雷达传感器供应商Ouster与英伟达(NVIDIA)开展合作,为全球主要OEM开发的L3至L5自动驾驶系统提供激光雷达传感器,目标是在2022年投产。该激光雷达感知系统基于高分辨率Ouster OS2激光雷达,在NVIDIA DRIVE AGX平台上运行。英伟达的全栈软件提供360度传感器处理、映射和路径规划。(图片来源:Ouster官网)英伟达将使用Ouster激光雷达传感器进行开发,并与OEM合作,将安全、可靠的自动驾驶汽车推向市场。Ouster激光雷达传感器利用英伟达DRIVE平台,能满足多种商业自动驾驶汽车应用场景,包括公共交通、货运、垃圾回收、建筑、采矿等。Ouster OS2量程达240米
发表于 2019-09-27
英伟达集成Ouster激光雷达 为自动驾驶提供激光雷达传感器
炬光科技布局智能驾驶激光雷达领域
第四届炬光科技激光应用行业论坛在西安炬光科技股份有限公司园区成功举办。该论坛诞生于2015年,经过四届的精心打造,已成为国内高功率半导体激光器及微光学行业的重要产学研交流平台。 本届论坛以“创新·合作”为主题,邀请了来自中国、德国、韩国、美国等世界各地的300余位知名专家、企业代表和行业媒体,就激光行业技术发展动态、创新应用成果展开交流和探讨。论坛议程包括主论坛研讨、汽车和信息技术分论坛、医疗健康分论坛和先进制造分论坛,共分享二十余场精彩报告。作为高功率半导体激光器和微光学应用领域的年度盛事,本次活动再次聚焦全行业目光。 多传感器融合趋势下,激光雷达前景被肯定本次论坛上,博世底盘控制系统中国区自动驾驶工程部
发表于 2019-09-27
京东这款机器视觉智能批量入库系统上厉害了,效率贼高
最近,京东物流上线了一套基于机器视觉智能扫描批量收货入库的系统——秒收。这套系统由京东物流自主研发,主要应用于物流作业过程中的进货环节。比较有针对性的解决了大批量条码扫描、商品信息采集、商品数据录入并最终完成入库的问题。 物流快件(商品)入库大致包含两个维度的数据,第一个维度是形形色色的实物物流快件的入库,另一个维度是包含物流快件基本信息的一组数据录入到系统中进行入库,最终实物与数据做到吻合吻合共同完成入库,这才形成了我们在查询物流信息时看到的快件已经转入华北外单分拣中心、武汉外单分拣中心等信息。  传统方式的物流快件入库是采用人工操作的方式来进行的,员工拿起扫码枪对商品条码逐一扫描,这种方式效率低下
发表于 2019-03-19
京东这款机器视觉智能批量入库系统上厉害了,效率贼高
小广播
电子工程世界版权所有 京ICP证060456号 京ICP备10001474号 电信业务审批[2006]字第258号函 京公海网安备110108001534 Copyright © 2005-2019 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved