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CVPR2019, 百度Apollo首次曝光L4级自动驾驶纯视觉解决方案Apollo Lite

推荐 2019-06-19 14:09:58

美国当地时间6月16日-20日全球计算机视觉及模式识别领域顶级学术会议CVPR 2019Conference on Computer Vision and Pattern Recognition于美国长滩召开百度Apollo在CVPR 2019公开了国内唯一的自动驾驶纯视觉城市道路闭环解决方案--百度Apollo Lite

CVPR作为行业最顶级的研究型会议每年被收录的论文均来自计算机视觉领域顶级团队代表着国际最前沿的科研技术并指引行业未来发展的研究方向在当地时间6月17日百度Apollo在CVPR上举办技术讲座Apollo技术委员会主席王亮就L4级全自动驾驶Fully Autonomous Driving环境感知技术方案进行了讲解并公开了环视视觉解决方案百度Apollo Lite

王亮介绍Apollo Lite是目前国内唯一的城市道路L4级视觉感知解决方案能够支持对10路摄像头200帧/秒数据量的并行处理单视觉链路最高丢帧率能够控制在5‰以下实现全方位360°实时环境感知前向障碍物的稳定检测视距达到240米王亮表示经过前期的技术研发投入和2019年上半年的路测迭代依靠这套10相机的感知系统百度无人车已经可以在城市道路上实现不依赖高线数旋转式激光雷达的端到端闭环自动驾驶 

据了解Apollo Lite已经在北京稻香湖等多地多路段落地测试在路测过程中测试车辆数目累计测试里程和车辆在城市道路上的闭环自动驾驶表现优异已达国际领先水平可与全球最大的ADAS(高级辅助驾驶技术)供应商Mobileye提供的纯视觉解决方案相媲美相比旋转式激光雷达感知方案视觉感知方案价格低且便于获得这套低成本近车规级环视感知方案也能够降级支持ADAS辅助驾驶应用创造更多有价值的应用场景将ADAS产品的能力提升到一个新的高度为企业开发者们提供了一个低价优质的自动驾驶解决方案

摄像头是相对成熟的传感器除具备轻巧低成本和符合车规的优势外高分辨率高帧率成像频率的成像技术发展趋势意味着图像内蕴含的环境信息更丰富同时视频数据也和人眼感知的真实世界最为相似但和三维点云数据相比二维图像中的信息更难挖掘需要设计更强大的算法大量数据的积累和更长期的研发投入 

 

王亮表示百度Apollo始终坚持多传感器融合的技术路线在L4级自动驾驶传感器选型上激光雷达和摄像头不是排它的的也不是单纯的从属和互补关系从安全性考虑二者具备相同的重要性和不可替代性缺一不可 

现今很多传感器融合的方案设计较为复杂技术人员往往从快速解决问题的角度出发设计算法这个过程中难免避重就轻的利用异构数据各自的优势进行缺陷互补从而绕过困难的问题基于这种思路设计的多传感器融合方案虽然能够在短期规避单传感器方案难以解决的问题长远看数据和策略间深度耦合的设计不利于为环境感知系统提供真正意义上的冗余true redundancy传感器融合意味着多套能够独立支撑全自动驾驶的感知系统强强联手独立工作相互校验最大概率的保证感知结果的准确性和完备性王亮强调百度下决心投入资源研发纯视觉感知解决方案并不意味着放弃现有基于激光雷达的技术路线而是在技术实践过程中充分意识到无人驾驶系统true redundancy的必要性决定通过压强环视视觉技术来夯实多传感器融合感知框架在传统激光雷达为主视觉为辅的传统融合策略中视觉感知自身的问题和缺陷在雷达感知的掩盖下暴露不够充分今天通过Apollo Lite打磨迭代的纯视觉技术正在持续反哺百度坚持的多传感器融合解决方案提升无人驾驶系统的鲁棒性和安全性 

技术的发展无疑是自动驾驶产业的必备要素而在技术进步的同时为企业和开发者打造低价易获取的解决方案更是推动产业发展的重要一环可以看出百度Apollo作为国际领先中国最强的自动驾驶开放平台在不断推进自身技术进步的同时正为自动驾驶的规模化量产化提供层出不穷的全新技术只有让优质技术在更多人手中得以利用自动驾驶产业才能愈发蓬勃展现其应有的光芒


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