自动驾驶|达摩院自动驾驶突破业界瓶颈，实现对低线束激光雷达的高线束模拟
【自动驾驶|达摩院自动驾驶突破业界瓶颈，实现对低线束激光雷达的高线束模拟】
近日 ， 阿里巴巴达摩院在自动驾驶领域再次实现核心突破 ， 其自研感知算法实现了对低线束LiDAR（激光雷达）的高线束模拟 ， 间接将LiDAR线束量提升3倍以上 ， 实现低成本普通激光雷达替代高成本雷达 。 能探测障碍物的激光雷达是自动驾驶车辆最重要的“眼” ， 此算法突破相当于用“低像素相机拍出单反相机效果” ， 可大幅降低自动驾驶感知部件成本 。
在自动驾驶实际落地场景中 ， 往往需要高密度的LiDAR才能满足感知需求 ， 而64线以上LiDAR 成本居高不下 ， 成为自动驾驶大规模商业化瓶颈之一 。 达摩院自动驾驶实验室环境感知算法能结合摄像头图像 ， 对低线束LiDAR点云进行深度补全及语义识别 ， 实现更稠密的激光雷达点云图3D重建效果 ， 不仅可更精确地读取障碍物距离及形状等信息 ， 也可更精准判断其类别信息 。
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△上图为低线束LiDAR原始点云 ， 下图为经达摩院算法深度补全后的点云 ， LiDAR线束量提升了3倍以上 ， 且自动驾驶车辆更好辨别出了障碍物 。
在精度指标上 ， 达摩院采用低线束激光雷达输入 ， 实现了业内采用高线束激光雷达输入的平均水平 ， 50米内障碍物距离信息读取平均误差为25厘米左右 ， 同时 ， 达摩院进行深度补全任务时可达到100fps（每秒传输帧数）的处理能力 。
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