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基于激光雷达的地图创建与定位
自动驾驶合辑第一季 2017/10/19 20:00:00
课程讲师

哈尔滨工业大学控制科学方向博士,移动机器人环境感知技术专家曾在JFR(Journal of Field Robotics)等国际顶级机器人刊物上发表多篇论文,完成过包括国家自然科学基金在内的多个机器人相关项目的研发工作;2014年创办深圳速腾聚创(RoboSense),开发用于自动驾驶领域的高端激光雷达技术,目前该公司已经成为国内激光雷达技术领域的先行者。

邱纯鑫
速腾聚创 CEO

哈尔滨工业大学控制科学方向博士,移动机器人环境感知技术专家曾在JFR(Journal of Field Robotics)等国际顶级机器人刊物上发表多篇论文,完成过包括国家自然科学基金在内的多个机器人相关项目的研发工作;2014年创办深圳速腾聚创(RoboSense),开发用于自动驾驶领域的高端激光雷达技术,目前该公司已经成为国内激光雷达技术领域的先行者。

课程提纲
  • 激光雷达的发展历史与在自动驾驶中的地位
  • 激光雷达的分类与各自特点
  • 不同自动驾驶领域需要何种激光雷达
  • 业界为满足自动驾驶需求所做的工作
课程简介

一、自动驾驶汽车多种传感器各有优劣,多传感器融合是共识。

1、激光雷达能够获得高清的三维环境感知信息,但是价格比较贵。

2、摄像头能够获得丰富的纹理,价格也合适,但是受环境光照影响比较大。

3、毫米波雷达在雨雾天气性能优越,但是分辨率比较低。

二、激光雷达是自动驾驶汽车不可或缺的传感器,具有5大功能。

1、障碍物检测。

2、障碍物分类。

3、障碍物跟踪。

4、生成高精地图。

5、实时定位

三、激光雷达分为扫描式和非扫描式两大类。

1、扫描式激光雷达通过逐点扫描测距,又分为机械扫描雷达、基于MEMS微机电系统的雷达,以及相控阵雷达三种。

2、非扫描式激光雷达就是Flash雷达,像手电筒一样打出去一个面阵光测距。

3、从另外一个角度说,机械式和MEMS都属于机械雷达,而相控阵和Flash则属于固态雷达。

机械式雷达目前比较成熟,但硬件成本贵、量产困难,且稳定性也有待提升,目前很多公司都在向固态激光雷达方向发展。

四、激光雷达通过SLAM技术生成高精地图并定位。

1、自动驾驶汽车需要利用激光雷达、摄像头等传感器感知外部环境、构建环境模型并利用该模型确定车辆所在的位置,这套技术被称为SLAM。

基于摄像头等纯视觉传感器的SLAM被称为VSLAM,获取数据成本较低,数据量丰富,但是受光照影响比较大。

基于激光雷达的SLAM就不受光照影响,数据量比较少,创建的地图精度高,但是价格贵。

2、创建SLAM系统的时候,主要考虑稳定性、精度、计算量和传感器成本四大要素。

3、激光雷达是依靠将车辆的初始位置与高精地图信息进行比对来获得精确位置。

首先,GPS、IMU和轮速等传感器给出一个初始(大概)的位置。

其次,将激光雷达的局部点云信息进行特征提取,并结合初始位置获得全局坐标系下的矢量特征。

最后,将上一步的矢量特征跟高精地图的特征信息进行匹配,得出精确的全球定位。

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