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高達投資被投企業在CES發布重磅新產品

Date:2020-01-09

當地時間1月7日,2020年國際消費類電子產品展覽(International ConsumerElectronics Show,簡稱CES)在美國拉斯維加斯拉開帷幕。高達投資被投企業——禾賽科技和Momenta分別發布重磅新產品,為全球自動駕駛行業注入新動力。


禾賽科技超廣角PandarQT發布 首次實現104度垂直視場角

在本屆CES上,禾賽科技正式發布了其自主研發的超廣角短距激光雷達——PandarQT。這款重磅新品一經發布就引來了大量關注,不僅因為禾賽在Robo-Taxi行業已經取得了全球領先的市場占有率,更是因為PandarQT是禾賽走出自己最擅長的“頂級性能,造價不菲”舒適區,首次嘗試開發一款性能獨特且相對低售價的產品。64線的PandarQT的建議零售價定在了$4999美元。

新誕生的PandarQT是否真的如此強大,不妨用數據來說話。作為一款64線的超廣角短距雷達,其主要性能包括:


圖為:Pandar64與PandarQT點云的對比


1. 卓越的測近能力:最小可探測距離為0.1 m,能對近距離的物體進行精準感知,解決了車輛近距離盲區問題;2. 超廣視場角:在水平視場角保持360°的基礎上,垂直視場角達到104.2°(-52.1°~+52.1°),能對近距離盲區進行最大范圍的覆蓋;3. 滿足多種場景的測遠能力:30 m@20%的測遠能力,既能滿足自動駕駛盲區避障要求,也能滿足低速物流應用場景感知要求;4. 突出的角分辨率:在大視場的基礎上,仍保證了最優1.45°的垂直角分辨率和0.6°的水平角分辨率;5. 完全抗干擾:應用禾賽科技獨有的抗干擾技術,避免了因其它雷達干擾而造成的障礙物誤判;6. 支持PTP和車載以太網:極大地簡化了線纜,提供更好的使用體驗。7. 體積小、功耗低、安裝便捷且美觀。目前市場上盲區雷達的功耗一般在十幾瓦,而PandarQT的功耗卻只有8瓦。 

此外,在質量方面,PandarQT不僅經過了嚴格的精度、測距等出廠性能測試,還通過了振動、跌落、溫度、濕度、老化、電氣等多維度可靠性測試,產品穩定性得到充分保證。 

事實上,單臺搭載在車頂的傳統遠距激光雷達存在5-10米左右盲區(沒有激光線束或很少的激光線束覆蓋),盲區的存在可能導致車輛的碰擦,甚至嚴重的事故。


圖為:單一Pandar64點云(藍)與Pandar64(藍)+4個PandarQT(綠)拼接點云對比圖


對于自動駕駛而言,盲區的大小牽一發而動全身,作為一款超級補盲利器,PandarQT的誕生給行業帶來了福音。使得自動駕駛開始從測試場地、高速公路開始進入市區、車庫,和人群親密接觸。在本屆CES上,禾賽科技也向客戶推薦了Pandar64 +PandarQT的拼接方案,借助Pandar64超強的遠距探測能力,搭配PandarQT超強的近距補盲能力,該方案將為自動駕駛帶來兼顧遠近的完美視野。Momenta與TI聯合展示新一代前視感知產品在CES上,Momenta與跨國半導體設計與制造公司德州儀器(Texas Instruments, TI)聯合展示了基于TI 最新 Jacinto ? TDA4x平臺設計的新一代前視感知產品 (FrontCamera Perception Product) ,助力車廠滿足包括歐盟2022/2024(Euro NCAP)在內的新車安全評級要求。 Momenta目前正在研發新一代智能駕駛解決方案,以滿足日益增長的舒適和安全駕駛需求。該方案基于TI全新設計的Jacinto ? TDA4x產品家族,今日亮相CES的前視感知產品便是基于TDA4x開發的成果之一。Momenta業界領先的前視感知算法和高精度定位算法,結合TI用于ADAS應用的高性能Jacinto ?TDA4x處理器,及廣角高像素攝像頭,能夠有效應對遠距離物體識別及各種復雜場景下的物體檢測。

Momenta基于深度學習的算法充分利用了TDA4x SoC上的DSP核心和加速器進行神經網絡處理,旨在實現市場領先的算力和功耗的效率——每瓦特10萬億次運算(10TOPS/W)——基于Jacinto TDA4x架構的Momenta算法提供了一系列圖像預處理和后處理,從而簡化了神經網絡的計算負荷。將TDA4x SoC架構與Momenta的算法結合使用時,客戶可以花費更少功耗即可更快、更精確地對前置攝像頭感知進行檢測和識別。對于駕駛員來說,這意味著可獲得比先前更自信、更舒適的輔助駕駛體驗。
Momenta基于深度學習的前視感知算法,具有業界領先的物體檢測及分類能力,可在各種惡劣場景下實現高精度檢測及識別功能:
  • 可精確識別各種類型和顏色的車道線,識別曲率半徑可達50米;    
  • 除識別各種朝向及類型車輛(包括中國特色異形車)之外,對于部分遮擋、前方極度靠近或突然出現的車輛也具有良好的識別能力;  
  • 為了進一步提升公共交通安全性,保護弱勢道路使用者(VRU),下一代前視感知算法針對VRU的檢測進行優化,可以準確識別追蹤被遮擋或突然出現的行人、各種類型的自行車及電動車,實現更加智能的VRU檢測。

在同一個芯片和單目攝像頭上,Momenta前視感知產品通過使用低成本的可量產GPS和IMU,能夠同時實現10cm級別的高精度定位,以及高精度地圖的建圖更新 。Momenta 通過前視感知算法自動提取地圖語義信息(交通標志、車道線、人行橫道、交通燈、道路標識等),并通過多傳感器融合的算法實現高精度軌跡解算。感知結果和軌跡信息實時上傳到云端,云端對附近車輛的類似數據進行融合提高地圖精度,從而實現低成本的建圖和更新。

高精度定位與高精度地圖技術的結合,可為無人駕駛提供精確的時空基準信息,增強安全冗余、提升ADAS功能體驗,幫助客戶打造高性能、低成本、更具市場競爭力的產品。 

隨著自動駕駛向量產化推進,對產品可靠性及安全性要求也顯著提高。Momenta提出了一個重要的方法論:閉環自動化,即數據、數據驅動的算法及兩者之間的迭代閉環。通過海量道路數據和數據驅動算法的持續迭代反饋,不斷提升自動駕駛能力,解決規模化落地所必須面對的長尾問題。

Momenta擁有每年超過20億公里的海量道路數據采集能力,匹配Momenta深度學習算法,可迭代出來更好的視覺感知、高精度定位技術,并可適應不同的分辨率和光學參數的攝像頭及處理芯片。這些技術會不斷更新部署到眾包車隊的實際運行中,通過閉環自動化系統自動收集有價值的訓練數據,極大提升算法迭代速度,讓系統快速適應更多路況、天氣及光照條件,高效覆蓋長尾場景。


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