从汽车自动驾驶服务放开 看机器视觉拓展应用

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4月28日,北京率先放开自动驾驶主驾无人许可,成为国内首个开启乘用车无人化运营试点的城市,首批将投入14辆无人化车辆开展示范应用。其中百度、小马智行成为首批获得先行区无人化示范应用道路测试通知书的企业,获准向公众提供“主驾位无安全员、副驾有安全员”的自动驾驶出行服务。获得通知书的示范应用主体可在北京市高级别自动驾驶示范区60平方公里范围内进行公开道路的无人化自动驾驶载人示范应用。

自动驾驶是智能交通的一种,其主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。在这其中机器视觉起着至关重要的作用,以“机器之眼”来代替人眼。依托摄像头识别物体、场景(障碍物检测,道路检测),毫米波雷达负责提供距离、速度等参数,通过这些传感器组合捕捉到车辆位置以及外部环境信息,共同实现车辆的感知能力。这些技术的应用无疑将会大幅度提高自动驾驶的准确性,安全性。

双检测技术运用,提升驾驶准确安全性

障碍物检测

如何有效识别避开障碍物?这是障碍物检测技术对车辆自动驾驶过程中安全性的重要保证。在行驶过程中,障碍物的出现是不可预知的, 也就无法根据现有的电子地图避开,只能在车辆实际行驶过程中及时发现, 并快速进行处理。

道路检测

自动导航是自动驾驶的必要条件,自动驾驶过程中,道路检测主要是为了确定车辆在道路中的位置和方向,以便控制车辆按照正确的路线行驶。由于现实中的道路多种多样,再加上光照、气候等各种环境因素的影响,道路检测是一个十分复杂的问题。

车辆自动驾驶系统通过机器视觉技术的广泛应用,能大大提升智能交通系统的感知精度与维度,让智能交通系统更加智慧。

在国家政策的良好环境下,汽车自动驾驶服务逐步进入快速增长的窗口期,在这一整套自动驾驶系统中工业相机作为视觉部分的核心产品,每台车使用8-16个,甚至更多。

在政策的保障与驱动下,自动驾驶产业将引来快速增长的窗口期。工业相机作为自动驾驶视觉系统部分的核心产品,每台车会使用8-20个相机。自动驾驶汽车的增长,将带来10倍于自身数量的对工业相机的需求。只有在高速、振动、高低温交替、雨雪、多尘等复杂的环境中,持续稳定输出高质量图像的相机产品,才能适用于这个行业,在这个行业中立于不败之地。

2022年5月7日 13:24
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