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無人物流車進(jìn)化 搭載量產(chǎn)級(jí)LiDAR感知方案

MEMS ? 來源:yxw ? 2019-06-08 17:53 ? 次閱讀
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近日,菜鳥網(wǎng)絡(luò)主辦的全球智慧物流峰會(huì)(GSLS 2019),在杭州國(guó)際博覽中心召開,菜鳥ET物流實(shí)驗(yàn)室三代無人車搭載RoboSense(速騰聚創(chuàng))激光雷達(dá)感知方案同臺(tái)亮相。外觀最醒目的進(jìn)化版「新物種」無人物流車,更是升級(jí)到全新的量產(chǎn)級(jí)中低速自動(dòng)駕駛激光雷達(dá)感知方案。

RoboSense與新石器、國(guó)自機(jī)器人、一汽解放等合作伙伴企業(yè),獲得「駝峰計(jì)劃」突出貢獻(xiàn)獎(jiǎng)?!格劮逵?jì)劃」由菜鳥發(fā)起,旨在與生態(tài)合作伙伴共同推進(jìn)無人物流設(shè)備量產(chǎn),RoboSense是計(jì)劃中唯一的激光雷達(dá)感知方案提供商。

在去年的GSLS 2018上,菜鳥網(wǎng)絡(luò)與RoboSense達(dá)成戰(zhàn)略合作,聯(lián)合發(fā)布了首款搭載MEMS固態(tài)激光雷達(dá)的「新物種」無人物流車。2018年10月,RoboSense宣布獲得來自菜鳥、上汽、北汽超3億元戰(zhàn)略投資,是目前國(guó)內(nèi)激光雷達(dá)方案企業(yè)所獲最大單筆融資。

全新量產(chǎn)級(jí)中低速激光雷達(dá)感知方案

結(jié)合卓越的LiDAR硬件傳感器AI點(diǎn)云算法與芯片等核心技術(shù),針對(duì)不同自動(dòng)駕駛應(yīng)用領(lǐng)域提供Smart Sensor System方案,是RoboSense相對(duì)于傳統(tǒng)LiDAR硬件廠商最大的差異。

在中低速自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,無人物流、無人巡檢、無人清潔車、無人駕駛小巴等各大應(yīng)用的運(yùn)營(yíng)規(guī)模正不斷擴(kuò)大,已成為自動(dòng)駕駛商業(yè)化的“先鋒”。

面向中低速自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,RoboSense 提供的感知方案包括 RS-P1、RS-P2、以及本次搭載于進(jìn)化版「新物種」無人物流車的量產(chǎn)級(jí)中低速激光雷達(dá)感知方案,該方案在 RoboSense 上海車展新聞發(fā)布會(huì)上初次亮相。

在傳感器硬件組合上,新方案使用一臺(tái)視場(chǎng)角為120°的MEMS固態(tài)激光雷達(dá)RS-LiDAR-M1,負(fù)責(zé)前方行駛區(qū)域感知,兩側(cè)各嵌入一臺(tái)超廣角補(bǔ)盲激光雷達(dá)RS-Bpearl,負(fù)責(zé)側(cè)向感知和盲區(qū)掃除,實(shí)現(xiàn)無死角覆蓋。其中,RS-Bpearl采用突破性的模塊化設(shè)計(jì),極大降低成本和量產(chǎn)難度,同時(shí)獲得更高的產(chǎn)品靈活度,增強(qiáng)可定制化能力。

在AI感知算法部分,新方案采用RS-LiDAR-Algorithms,實(shí)時(shí)分析點(diǎn)云數(shù)據(jù),并輸出定位與感知結(jié)果。本套AI感知算法系統(tǒng),凝聚RoboSense團(tuán)隊(duì)超過十年的研發(fā)積累打造,經(jīng)過上百家合作伙伴、近三年時(shí)間的共同驗(yàn)證,成熟可靠。

固態(tài)激光雷達(dá)搭配超廣角補(bǔ)盲雷達(dá),結(jié)合RoboSense領(lǐng)先的AI感知算法,穩(wěn)定的產(chǎn)品性能和極具優(yōu)勢(shì)的價(jià)格,賦予了這套方案推動(dòng)中低速自動(dòng)駕駛車輛全面量產(chǎn)的強(qiáng)大力量。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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原文標(biāo)題:無人物流車進(jìn)化,搭載量產(chǎn)級(jí)LiDAR感知方案

文章出處:【微信號(hào):MEMSensor,微信公眾號(hào):MEMS】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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