Pioneer开发3D LiDAR系统,携手NVIDIA促进自驾车的实现

描述

日本先锋(Pioneer)公司MEMS 3D LiDAR提供两种扫描方式,实现更周全的安全保护

左图为长焦、标准、准广角LiDAR,采用光栅扫描式MEMS。它的特点是使用相同的外壳,只需更换镜头即可改变扫描范围。Pioneer公司正在尝试使用通用部件来降低成本。右图为广角LiDAR,采用摆动扫描式MEMS,可以执行短距离/宽范围传感。伸缩式、标准和半广角LiDAR实现了各种高难度检测。

自动驾驶

在自动驾驶汽车车头搭载远距离和标准焦段LiDAR,车侧则搭载广角LiDAR,车尾采用准广角LiDAR,根据需求与重要性的不同实现360°扫描

据麦姆斯咨询报道,日本先锋(Pioneer)公司正在开发一款高性能、紧凑、低成本的3D LiDAR传感器。这款3D LiDAR采用MEMS扫描镜技术,具有小孔径透镜的特征,并通过优化光学设计,可以应用于目前火热的自动驾驶汽车。现在,这款3D LiDAR已经进入第二阶段的样品开发,并将兼容NVIDIA(英伟达)为自动驾驶汽车开发和提供的“NVIDIA DriveWorks”软件开发套件。

Pioneer公司3D LiDAR产品规划路线图,计划在2020年实现两类产品的量产Pioneer公司和NVIDIA自2017年12月起开启自动驾驶领域的通力合作。 NVIDIA DriveWorks包括用于自动驾驶的参考应用程序、工具和库模块,并支持LiDAR开发商和制造商使用“NVIDIA DRIVE人工智能计算平台”促进产品开发。3D LiDAR已经成为自动驾驶不可或缺的关键设备,因为它可以高精度地测量远距离物体的距离信息,探测物体的大小并捕捉物体的形状。Pioneer公司正在开发旨在2020年大规模生产的3D LiDAR。据麦姆斯咨询此前报道,Pioneer公司自2017年9月便开始向全球汽车制造商和ICT(信息、通信、技术)相关公司提供第一阶段的3D LiDAR样品,以在未来实际应用的综合系统中进行运行验证。采用独特的光学技术和专有技术实现规模量产对于3D LiDAR这样的精密设备,自动驾驶汽车中的高热、振动和灰尘等环境极其恶劣,不过,Pioneer公司在汽车应用领域具有天然优势,Pioneer公司在车载CD和DVD播放器等应用拥有多年的经验积累,掌握了使用车载设备准确读取激光的专有技术。现在,Pioneer公司将积累多年的光学技术应用于3D-LiDAR的开发,从而实现了高精度、高可靠性以及高耐用性优势。无论何时,降低成本始终是实际应用的关键。Pioneer公司在大约6年时间里将从世界其他地区引入市场的DVD-R驱动器的价格从实际售价200万日元降至约100日元,当然,DVD-R驱动器仅仅是一个实际案例。这意味着Pioneer公司可以通过开发新零件来大幅降低成本,旨在利用通用零件、大规模生产、共享技术和规模效应,降低3D LiDAR的成本。因此,在3D LiDAR的开发中,Pioneer公司的目标是以“通用和专用”为核心的大规模生产,并针对传统汽车应用的通用传感器进行优化。原始信号处理技术

Pioneer公司的原始信号处理技术

激光容易受雨雪等天气影响,且会随着距离的增加精度下降。Pioneer公司应用在地面数字广播调谐器发展过程中积累的数字信号处理技术,通过对发送和接收过程中产生的信号进行处理,实现了更高的精度和稳定性。此外,激光的缺点是难以检测到反射强度较弱的物体,如黑色,不过,Pioneer公司通过用原始数字波形信号处理技术提高噪声去除精度解决了这一问题,使黑车和其他车辆都可以被可靠地探测识别。精确的车辆定位和高精度地图构建

自动驾驶

Pioneer公司拥有多年的车载网络导航、语音导航等导航技术和地图开发经验,正在开发包括地图构建等软件在内的3D LiDAR。在自动驾驶中,除了需要先进的车辆位置估算外,还需要包括车道、车辆宽度、坡度和交通标志等信息,因此,高度精确的自动驾驶地图不可或缺。Pioneer公司提出了一种针对自动驾驶优化,包括动态地图开发的3D LiDAR系统。

与NVIDIA的携手合作

对于双方的深入合作,NVIDIA公司技术营销高级总监Glen Schuster说:“通过3D LiDAR捕获的探测信息生成了大量数据,需要强大的计算能力来帮助自动驾驶汽车感知周围的环境。NVIDIA DRIVE人工智能平台整合了深度学习和传感器融合技术,能够高精准地完整绘制汽车周围360°环境,识别车身周围动态和静态的物体。Pioneer公司作为NVIDIA DRIVE生态系统的专家成员,其3D LiDAR必将加速全球自动驾驶汽车的开发进程。”

Pioneer公司自动驾驶业务开发总监Shinsuke Nishimura先生表示:“通过与NVIDIA的合作,为我们提供了更便利的3D LiDAR开发和应用环境,极大地促进了未来自动驾驶汽车的实现。”

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