定位精度达到业界领先水平(≤20cm),RS-LiDAR-Algorithms足以满足自动驾驶的需求

定位精度达到业界领先水平(≤20cm),RS-LiDAR-Algorithms足以满足自动驾驶的需求 一个让你的自动驾驶车立刻获得LiDAR感知能力的开发套件。

今年4月份,激光雷达初创公司速腾聚创宣布“普罗米修斯”计划,以“负责、开放、共享”的理念,向合作伙伴提供一系列由软硬结合组成的自动驾驶激光雷达解决方案。今天,他们正式向“普罗米修斯”计划合作伙伴开放了RS-LiDAR-Algorithms感知算法1.0版本。
据了解,速腾聚创在和来自汽车OEM厂商、科技公司与高校等领域的深度合作伙伴基于不同真实驾驶场景做了大量的实测工作,目前各个算法已经验证了稳定性。
下面这段视频是基于16线激光雷达RS-LiDAR-16设备采集的算法演示:
RS-LiDAR-Algorithms感知算法SDK是专门为自动驾驶环境感知开发的一套软件开发套件,包括定位、路沿/可行驶区域检测、车道标识线检测、障碍物检测、动态物体跟踪、障碍物分类识别等功能模块。
RS-LiDAR-Algorithms六大模块
高精度定位是自动驾驶环境感知的基础。RS-LiDAR-Algorithms包含高精度实时定位模块,定位精度达到业界领先水平(≤20cm),足以满足自动驾驶的需求。
 
可行驶区域检测是自动驾驶系统进行路径规划的前提。RS-LiDAR-Algorithms包含路沿/可行驶区域检测模块,包括路沿检测、可行驶区域检测,为自动驾驶汽车提供“探路”功能。
 
车道标识线是除路沿之外另一个自动驾驶系统进行精确路径规划所必须的重要信息。RS-LiDAR-Algorithms包含车道标识线检测模块,可以根据激光反射回波信号的微弱强度差异信息精准提取出车道标识线,包括车道线、路面标识、人行横道线等交通标识信息。
 
障碍物检测是自动驾驶汽车与其它周边道路共享者进行互动的前提,也是保障自动驾驶安全的基本需求。RS-LiDAR-Algorithms包含障碍物检测模块,可以实时检测并输出周边多个障碍物的精确位置、距离、姿态、大小、形状等信息,帮助自动驾驶汽车“看清”周围的环境,以便决定下一步行动。
 
对于自动驾驶汽车而言,需要“集中精力“注意的是运动物体。RS-LiDAR-Algorithms包含动态物体跟踪模块,可以实时估计并输出周边多个动态物体的运动参数,包括速度大小和方向,基于速度信息还可以进一步推算出加速度、角速度等信息,帮助自动驾驶汽车分析和预测其它运动物体的驾驶/行动意图。
 
对周边障碍物进行分类有助于自动驾驶系统更精准的估计周边物体的行动意图,从而制定出更准确的路径规划和控制策略。RS-LiDAR-Algorithms包含障碍物分类识别功能,可以将障碍物区分为行人、自行车、小汽车、卡车等不同的类别。为了提高识别的精准度,我们还建立了业内领先的激光雷达场景数据库。
 
普罗米修斯计划是速腾聚创向自动驾驶领域合作伙伴提供的一系列软硬结合的自动驾驶激光雷达解决方案。目前为止,围绕普罗米休斯计划,他们已经发布了三款量产级别LiDAR产品、耦合平台已经配套的算法,并有大量的合作伙伴加入。
而速腾聚创选择开发该SDK的目的也是便于自动驾驶项目开发者基于该套件进行二次开发,从而加速自动驾驶技术的开发。

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