8 月 13 日消息，阿里巴巴達摩院宣布，其自研感知算法實(shí)現了對低線(xiàn)束 LiDAR(激光雷達)的高線(xiàn)束模擬，間接將 LiDAR 線(xiàn)束量提升 3 倍以上，實(shí)現低成本普通激光雷達替代高成本雷達。能探測障礙物的激光雷達是自動(dòng)駕駛車(chē)輛最重要的“眼”，此算法突破相當于用“低像素相機拍出單反相機效果”，可大幅降低自動(dòng)駕駛感知部件成本。

　　在自動(dòng)駕駛實(shí)際落地場(chǎng)景中，往往需要高密度的 LiDAR 才能滿(mǎn)足感知需求，而 64 線(xiàn)以上 LiDAR 成本居高不下，成為自動(dòng)駕駛大規模商業(yè)化瓶頸之一。達摩院自動(dòng)駕駛實(shí)驗室環(huán)境感知算法能結合攝像頭圖像，對低線(xiàn)束 LiDAR 點(diǎn)云進(jìn)行深度補全及語(yǔ)義識別，實(shí)現更稠密的激光雷達點(diǎn)云圖 3D 重建效果，不僅可更精確地讀取障礙物距離及形狀等信息，也可更精準判斷其類(lèi)別信息。

　　△上圖為低線(xiàn)束 LiDAR 原始點(diǎn)云，下圖為經(jīng)達摩院算法深度補全后的點(diǎn)云，LiDAR 線(xiàn)束量提升了 3 倍以上，且自動(dòng)駕駛車(chē)輛更好辨別出了障礙物。

　　在精度指標上，達摩院采用低線(xiàn)束激光雷達輸入，實(shí)現了業(yè)內采用高線(xiàn)束激光雷達輸入的平均水平，50 米內障礙物距離信息讀取平均誤差為 25 厘米左右，同時(shí)，達摩院進(jìn)行深度補全任務(wù)時(shí)可達到 100fps(每秒傳輸幀數)的處理能力。
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