激光雷达作为环境感知系统的关键部件,可精确获取目标的位置信息,广泛用于自动驾驶领域的导航避障和目标识别等。
清华大学精密仪器系课题组提出了激光雷达和图像硬件层级融合方案,可提高时间同步精度,提升配准效率,提供预处理判据,解决多传感器系统数据融合同步困难、算法复杂等制约自动驾驶感知系统的重大难题。
仪器系统方案均为自主研发,掌握核心专利,关键部件及模组均为国产配套。产品通过光学和硬件系统的优化设计,实现激光雷达和图像系统的同视场探测和同步触发采样,能够在数据层面实现两种传感器的自动匹配,无需后端算法进行时间同步校正和数据标定。基于点云与图像信息进一步实现三维场景SLAM建图、多目标障碍物自动检测与分类识别,精确实现复杂环境的三维建模和目标识别,为自动驾驶提供关键技术支撑。
未来的量产产品可以实现较大视场范围内的激光光束扫描、达到厘米级精度的信号接收与处理,具有测试距离远,测试精度高,视场全覆盖不漏检、核心器件完全自主可控,成本低、功耗低等优势,可广泛应用于包括无人物流车、无人矿车等在内的L4层级特殊用途车辆领域、AGV等智能移动设备领域、智能驾驶辅助以及未来高层级无人驾驶层级乘用与商用车领域、工业安防与监测领域。