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不只是激光雷达!禾赛联合百度 Apollo 用首款激光

不只是激光雷达!禾赛联合百度 Apollo 用首款激光

作者:-1    来源:未知    发布时间:2018-08-09 17:25    浏览量:

  2017 年 12 月 28 日,在位于上海虹桥世界中心的禾赛科技研发中心,禾赛科技与百度 Apollo 共同发布基于 Apollo 平台的自动驾驶开发者套件——Pandora。

  禾赛科技与百度 Apollo 从 2017 年上半年就开始针对 Pandora 展开深度合作,禾赛主要负责硬件产品的设计和制造,百度 Apollo 负责整体系统的定义和算法的适配,并基于 Apollo 在自动驾驶行业丰富的经验和生态开发者的研发痛点,对 Pandora 提出了非常严苛的要求。Pandora 原型机经过三代重大迭代和测试,终于实现了最初双方工程师共同制定的设计指标并如期发布。

  Pandora 是一套以激光雷达、环视摄像头模组、多传感器融合和感知识别算法为一体的自动驾驶开发者套件。

  从传感器系统的选型标定,到摄像头和激光雷达的融合,再到能够输出最基本的目标物体追踪,这个看似简单而基础的工作,一般来说需要耗费一个小团队至少 6-8 个月的宝贵研发时间,才能勉强做到“不拖后腿”,而这又仅仅是重复发明轮子的一个过程。一个无人车的感知系统成功并不能保证整个系统成功,而感知系统有瑕疵足以让使用它的软件工程师持续陷入苦恼。Pandora 就是为了解决这样的研发痛点而生。

  Pandora 的核心技术源于禾赛科技在激光雷达行业内丰富的经验及强大的研发迭代能力,加上百度 Apollo 自动驾驶开放平台成熟的开源算法体系。它的核心理念是,把上述感知系统软件层面需要解决的难题,“降维打击”,提升到固件层面来解决。这么做有两个非常明显的好处,一个是大幅缩短软件工程师的上手使用时间,让他们可以快速专注于真正重要的自动驾驶算法研发;另一方面,“降维”把大量软件层面做的事情提到了硬件固件层面,让一些软件层面无法实现的功能得以实现(比如在固件层面实现激光雷达和摄像头的像素级同步)。

  发布会中禾赛科技 CEO 李一帆表示:“禾赛科技自 2012 年成立以来,一直致力于开发全球领先的激光传感器。我们的机械激光雷达 Pandar40 率先实现了 200 米测距(20% 反射率),发布半年内客户遍及世界各地,包括了加州 44 家有无人车路测牌照公司中的 14 家。同时,我们刚刚发布的固态雷达 PandarGT 更是用其独创的固态成像技术,实现了长程可动态变焦的激光雷达成像,并大幅降低了成本,在行业内创下多个纪录。”

  百度自动驾驶部门(ADU)表示:“禾赛的 Pandar40 在国内一直有绝对领先的地位,百度经过对禾赛激光雷达长期的考察和测试,对其性能和潜力深感兴趣。”

  百度 Apollo 主任研发架构师王亮表示:“作为 Apollo 平台感知技术方向的主任架构师,我们充分了解多传感器融合算法研发和系统搭建过程中的技术痛点,包括多传感器数据联合标注的高成本,多传感器融合感知算法依赖的传感器间姿态标定和数据同步等问题。这次禾赛科技与 Apollo 平台联合推出的 Pandora 产品,实现了激光雷达和摄像头数据的底层同步和融合,能够将开发者从繁琐的重复性工作中解放出来,更加专注于算法迭代本身,加快自动驾驶技术的迭代速度。”

  不仅如此,Apollo 联盟成员和合作伙伴能够优先获得 Pandora 的技术支持和产品信息,并有最佳供货期和最优购买价。

  Pandar GT 是禾赛科技刚刚发布的固态激光雷达产品,独创了 ZOLO(Zoomable Light Oscillator)技术,采用了全新材料和加工工艺,其独特的光学成像系统,在不牺牲性能的前提下,将整个激光雷达总零件数由超过 1000 件降低到少于 100 件,大幅降低成本,并提高了系统可靠性。

  在自动驾驶大浪潮中,绝大多数公司瞄准的机遇是“系统解决方案商”。基于深度学习的目标物识别、路径规划和决策等环节是这些算法公司的必争之地。然而,在他们能够大显神威之前,有一道拦路虎让绝大多数软件出身的算法公司望而生畏——一套完美调校的感知系统。

  禾赛科技一直致力于激光雷达的研发和革新,为奠定无人驾驶的未来做出贡献。百度 Apollo 开放平台被称为“汽车界安卓”,现在已成为最扎实、最全面的自动驾驶生态。禾赛科技和百度 Apollo 将携手促进无人驾驶的上下游产业链的合作,加速无人驾驶落地的进程。

  3、5 个摄像头和激光雷达的坐标映射标定问题。Pandora 自动帮助用户标定好了摄像头和激光雷达的位置映射,且在使用过程中无需重复标定

  Pandora 是禾赛和百度 Apollo 深度合作研发的产品,目的是帮助更多的用户和合作方在 Apollo 这个平台上更快地起步,充分发挥平台的优势和资源,推进整个无人驾驶的进程。

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