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激光雷達初創公司AEye宣布獲得了4000萬美元B輪融資

高工智能汽車 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-11-21 14:35 ? 次閱讀

激光雷達是自動駕駛的必備傳感器已經是汽車行業認定的趨勢之一,但這個現在還很昂貴的傳感器,何時大規模量產?是否現在的激光雷達性能已經達到量產的要求?

近日,激光雷達初創公司AEye宣布獲得了4000萬美元B輪融資,投資方包括英特爾、空中客車等知名企業。AEye此前聲稱,公司的產品超過了目前傳統的激光雷達測距范圍和掃描速度。

此輪融資,將用于擴大公司的業務規模,以滿足全球市場尤其是在歐洲、北美和亞洲地區對激光雷達的需求。

AEye公司透露,打算在明年初CES展推出下一代產品,他們相信這將有助于OEM和Tier1加速他們的產品和服務,以最低的成本提供市場領先的性能。

AEye還透露,在VSI Labs實驗室的分析測試結果顯示,其固態iDar激光傳感器(基于1550nm波段)能夠跟蹤1000米范圍內的車輛,是大多數激光雷達的4倍。

對于自動駕駛來說,傳感器探測距離需要盡可能遠,并盡早識別潛在的威脅,以實現安全、可靠的系統性能。

iDar系統的核心創新在于它能夠將300米的360度深度信息與RGB相機數據合并,從而創建AEye稱之為真彩色激光雷達的點云。AEye說,這是市場上第一個結合硬件和數據的激光雷達和攝像機融合產品。

大部分關于iDar的研究都是由艾倫·斯坦哈特博士帶頭進行的,他的職業生涯包括在DARPA研究太空、陸地和海軍雷達系統,以及在Booz Allen Hamilton,他擔任副總裁和首席科學家,此外還負責麻省理工學院林肯實驗室和康奈爾大學的雷達研究。

AEye將這種點云數據稱為“dynamic vixels”——圖像像素和三維像素(三維空間中網格圖案上的值,它們是組成激光雷達傳感器深度圖的元素。)的組合。

dynamic vixels是AEye的“秘密武器”,另一工具是人工智能AI)。一旦iDar生成點云,AEye的AI系統就接管了,評估周圍環境以跟蹤目標并標記感興趣的對象。

在iDar中由激光雷達和照相機收集的數據——除了傳感器和感知層以及路徑規劃軟件中的反饋回路之外——使AEye的技術能夠感知具有最小結構的物體,如自行車、剎車燈或標志,并且區分兩個同顏色的物體。此外,它能夠感知環境中的上下文變化,比如當孩子在走上街頭前轉過頭時。

此外,iDar還提供了環境映射的靈活性。通過軟件API,汽車制造商可以定制傳感器中的數千種嵌入式機器學習算法,以根據傳感器范圍內的對象動態地調整點云的分辨率。例如,它們可以減小天空的分辨率,同時增加行人或騎自行車者的動態vixel計數,或者當汽車接近時鎖定建筑物上的焦點。

AEye宣稱,iDar系統的覆蓋范圍是競爭對手的16倍,幀速率(高達100Hz)是競爭對手的10倍,另外功率效率是競爭對手的8到10倍。同時,它也是模塊化的,雖然iDar使用了定制設計的固態激光雷達系統,但是它的其他部件都是現成的,而且是“為了成本而制造”。

這幫助AEye將價格保持在3000美元以下。(相比之下,激光雷達制造商Velodyne的VLP-16激光雷達起價為4000美元,測距在100米的范圍內。)

當然,AEye還有很多競爭對手,包括以色列初創企業Innoviz、Oryx和TetraVue等。而Luminar最近宣布與沃爾沃建立戰略伙伴關系,該公司聲稱已經研發出測距超過250米、視野120度的激光雷達。

AEye公司位于美國舊金山灣區,于2017年6月完成了1600萬美元的A輪融資。AEye希望能夠在現有傳統激光雷達的基礎上做出一些創新。

第一代機械旋轉或光柵掃描LiDAR技術有許多局限性,同時大多數系統會過度采樣,采集到一些不太重要的信息比如天空、道路和樹木,但對關鍵信息如快速接近的車輛卻采樣不足。此外,無法提供足夠詳細的顏色或文字信息,因此不能辨認道路、標線、限制標示、路牌和交通信號燈等顏色的細微差別。

去年9月,AEye公司宣布,其首款360°固態商用LiDAR(激光雷達)-AE100成功地在市區完成了現場Demo演示。AEye公司的高性能LiDAR系統采用了一款密集排列150個垂直信道的LiDAR掃描儀,支持興趣點區域自定義掃描,其增強的探測距離最高可達300m。

其創新的圖像像素和三維像素的實時集成意味著數據在傳感器級別上被更快、更高效和準確地處理,而不是在后續處理中(這也是目前傳統傳感器融合的采取方式)。

2019年即將推出的AE200系列則被認為是基于iDAR的突破性產品,將大大減少產品體積,并減少75%的功耗,并通過標準和可定制的軟件擴展性能。

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原文標題:過度采樣/測距短/幀速低,激光雷達如何破局?| GGAI視角

文章出處:【微信號:ilove-ev,微信公眾號:高工智能汽車】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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