基于红外相机和毫米波雷达融合的烟雾遮挡无人驾驶车辆目标检测与...
目前,国内外关于相机和毫米波雷达的融合方案主要有3种,分别是特征级融合、数据级融合和目标级融合。特征级的信息融合是在毫米波雷达及视觉相机获取信息后,在特征的层级上进行融合[12],但提取图像特征过程较为复杂和耗时,而且局限于图像特征提取器的提取效率。数据级融合是将两种传感器的数据传输到融合中心进行集中数据...
大疆也开卷,15 万车型标配城市 NOA!激光雷达和摄像头二合一
具体配置上,“7V”指的系统有一套前视8M的惯导双目(两颗摄像头),加4颗环视鱼眼摄像头以及后视单目,一共“2+4+1”7颗摄像头。另外毫米波雷达、超声波雷达都可以选装。为什么是7V?大疆表示是在过去几年积累当中总结出来的能够平衡性能和成本的智驾最优解。价格仅相当于主流融合感知方案的几分之一...
4D毫米波雷达,开始上热度了
如前文所述,目前,智能驾驶负责“感知”的部分,主流是靠着三个路线:摄像头、毫米波雷达、激光雷达。大多是需要通过“卡尔曼滤波器”进行融合,融合根本上是为了提高“感知”的准确率。所以,从技术上来看,感知元件当然是多多益善。但是,智能驾驶终究是要回归到用户,在成本、规模以及精度之间取舍,智能汽车最终还...
智能驾驶趋势下,4D毫米波雷达或成最佳辅助
传感器的性能将直接决定感知信息的准确性。目前,智能驾驶中负责“感知”的技术路线主要有三个:摄像头、毫米波雷达和激光雷达。值得注意的是,4D毫米波雷达优势显著,有望成为自动驾驶的最佳辅助设备。4D毫米波雷达具有诸多优势:性能方面:“全天候”:毫米波的波长长于可见光和红外线,能够穿透微小的障碍物,基本不...
单视摄像头和双低成本4D毫米波雷达的3D检测和跟踪技术解析
提出了一种基于应用需求的定制低成本汽车毫米波雷达配置。利用扩展卡尔曼滤波(EKF)实现雷达相机三维标定和三维跟踪的扩展版本。提出了一种融合多模态特征的卷积神经网络模型,用于道路车辆三维检测。感知系统框架感知系统由安装在车辆前车顶的单个单视摄像头和安装在摄像头两侧的双TIAWR1843雷达组成,两者之间相隔36...
车载摄像头产业分析报告(三):车载摄像头应用趋势分析
移动物体监测功能MOD:随着摄像头距离探测精度提升,一些中低端车型出于成本考虑“砍掉”超声波雷达的情况下,完全可以用环视摄像头来实现近距离的移动物体检测功能(www.e993.com)2024年10月18日。车企是否希望在360环视功能的基础上再去拓展一些新的功能,首先,会考虑整个系统成本会增加多少;其次,要看新增功能的实用性如何,是否能成为一个宣传卖点。再...
特斯拉变心,激光雷达与纯视觉孰优孰强?
纯视觉感知路线选择以机器视觉为核心,利用毫米波雷达+摄像头解决方案实现自动驾驶,主要代表有美国特斯拉的FSD、中国百度的ApolloLite、以色列Mobileye的SuperVision三大主流纯视觉感知方案。在自动驾驶技术上,特斯拉扮演着领头羊角色。基于神经网络应用深度学习算法,特斯拉有了抛弃雷达设备的底气,成为纯视觉驾驶方案的坚定拥护...
小米汽车供应商纵目科技借势 IPO:主打 4D 雷达,融资 22 亿,雷军造...
公司依旧专注于提供自动驾驶解决方案,覆盖从L0到L4级,包括高阶智能驾驶、自动泊车,还有行泊一体解决方案。对应在产品上就是不同等级的自动驾驶域控制器,定制化的自动驾驶系统以及车规级传感器,包括自研的4D毫米波雷达、摄像头以及超声波传感器。
自动驾驶中用于目标检测和语义分割的Radar-Camera融合综述
尽管Radar传感器广泛应用于车辆,但很少有研究关注Radar和Camera的数据融合,原因之一是雷达输出数据的局限性,如低分辨率、稀疏的点云、不确定性和杂波效应。另一个原因是,到目前为止,包含自动驾驶应用的雷达和摄像头数据的数据集还不够,这使得研究人员难以进行深入分析。
自动驾驶传感器如何进行数据融合?
有些传感器之间很难在底层融合,比如摄像头或者激光雷达和毫米波雷达之间,因为毫米波雷达的目标分辨率很低(无法确定目标大小和轮廓),但可以在高层上探索融合,比如目标速度估计,跟踪的轨迹等等。这里主要介绍一下激光雷达和摄像头的数据融合,实际是激光雷达点云投影在摄像头图像平面形成的深度和图像估计的深度进行结合,理...