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【创新】人工智能的“慧眼”:激光雷达

嘉峪检测网        2018-09-27 11:59

不过,这条会发光的斑马线,可不只是为了好看,或是让人拍照。与传统画在地上的斑马线不同,这是一款融入了人工智能的新型斑马线,!当行人通过人行横道线时,雷达会立即自动监测到有行人踏上斑马线,这时斑马线两边会亮起警示灯,警示标志则连续闪烁提示车辆提前减速礼让行人。 

 

智能斑马线对司机和行人都起到了明确提示和警示作用,有效延长了机动车与行人的安全距离,提高了机动车礼让行人的意识。不仅是晚上,只要光线微弱可见度低,两旁地灯就会提示来往车辆减速驾驶,双向警示当行人安全通过斑马线后,地砖灯自动熄灭。

而智能斑马线的幕后英雄,就是智能的激光雷达。

激光雷达,听起来很酷炫哦~在美国科幻大片中经常会出现男女主角穿越“激光墙”的一幕,现实生活中,我们也会在电视综艺节目中看到有关激光束的精彩表演,设想一下,如果将激光装上雷达,又将是什么高科技呢?那么究竟何为激光雷达呢?

激光雷达

英文全称为Light Detection And Ranging,简称LiDAR,即光探测与测量,是一种集激光、全球定位系统(GPS)和IMU(Inertial Measurement Unit,惯性测量装置)三种技术于一身的系统,用于获得数据并生成精确的DEM(数字高程模型)。这三种技术的结合,可以高度准确地定位激光束打在物体上的光斑,测距精度可达厘米级。

简单来说,激光雷达就是是以激光束为信息载体,利用相位、振幅、频率等来搭载信息,并将辐射源频率提高到光频段,能够探测极微小的目标。它是一种用于精确获得三维位置信息的传感器,其在机器中的作用相当于人类的眼睛,能够确定物体的位置、大小、外部形貌甚至材质。

激光雷达最大的优势就是“精准”和“快速、高效作业”。激光雷达相比传统雷达,以精确的时间分辨率、精准的空间分辨率、超远的探测距离等特点成为了先进的主动遥感工具。目前,它的高精度测量功能使其可以达到精确测距、测速、跟踪、探测等,在民用、军用领域开始普遍使用,具有广阔的发展前景。

其中,最受瞩目的便是激光雷达在人工智能服务机器人和自动驾驶上的应用了。

目前激光雷达传感器为服务机器人提供室内自主定位导航解决方案,帮助服务机器人自动构建地图、精确定位与自主导航,实现自由行走。相较于其他室内定位导航技术,如超声波、线圈、视觉等,利用激光雷达技术实现服务机器人室内定位导航具有稳定、可靠、高性能的优势。也因此,激光雷达也被认为是人工智能服务机器人行走的“慧眼”。

其实,激光雷达在机器人上的应用就在我们身边。许多朋友家里都有的满地乱跑的扫地机器人,其实就是最好的例子。镭神智能的机器人导航定位激光雷达就是扫地机器人的重要组成部分,可以精准扫描并定位自身及家居环境。同时,这种激光雷达还可以通过算法自主建立全屋2D地图,主动划分区域并有序清扫,确保清扫无遗漏,省心又方便哦~

而在自动驾驶领域,谷歌、Uber等主流自动驾驶汽车研发团队都在使用激光雷达作为传感器之一,与图像识别等技术搭配使用,使汽车实现对路况的判断。

当车辆因驾驶员疏忽,疲劳等原因无意识偏离车道、离前车距离过近,侧方有车辆近距离超车时,系统能够自动发出警告,直至驾驶员纠正行驶方向或主动控制安全距离。具体应用包括车辆轮廓及车型检测、铁路线路异物入侵检测等。

通过多传感器对周围的道路环境进行检测,可实现传感器功能的互补;通过数据融合算法处理提取出道路的车道线信息、障碍物属性以及障碍物运行状态信息,综合分析给出预警信息提醒驾驶员对车辆做出相应的控制,保证车辆安全行驶。

作为人工智能的重要应用方向之一,近年来自动驾驶汽车的远距离深度相机激光雷达作为汽车理解三维空间的主流方案备受认可,不过激光雷达目前大且贵,这使得该技术的进一步普及充满挑战。

在公开市场上,线下渠道商甚至对其多线激光雷达的价格采取了加价销售策略。激光雷达量产能力成为了产业突破的最大瓶颈。同时由于精密的复杂结构,激光雷达的量产实现难度大,国内外激光雷达企业很少选择自建产线而选择交由代工厂代工,造成了激光雷达量产良品率低下,成本高昂的局面。

作为自动驾驶的核心部件,业内人士表示,目前行业共同的期望就是一定要把固态3D的激光雷达做出来,要量产化,性能要足够;同时,考虑到多传感器融合,点云计算等,要在计算方面有突破,这是一个关键技术。而经历了前面几代的机械式激光雷达的市场洗礼,目前各大厂商都在发力固态激光雷达。由于全固态LiDAR内部没有任何宏观或微观上的运动部件,耐久性和可靠性的优势不言而喻,且顺应了自动驾驶对激光雷达固态化、小型化和低成本化的趋势,因此成为群雄逐鹿的终极方向。

我们有理由相信,随着越来越多厂商的加入激光雷达市场以及激光雷达的量产和应用,不远的将来激光雷达也能够在自动驾驶汽车中大规模应用,帮助汽车实现更高级别的自动驾驶,推动自动人工智能向强人工智能发展。

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来源:AnyTesting