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目标。

这个研发路线他们酝酿已久。

若有充足资金支持,一年时间搞出样品也不是不可能。

“嗯,40线的激光雷达垂直角分辨率和点云密度毕竟有限,若是做到单颗128线以上的性能,对复杂场景与点云稀疏区域会更有准确率,实现城区智驾场景的把握会更大……”吴新宙开口道。

激光雷达目前的问题还不单单是造价昂贵。

其实性能上也有明显短板,前途未卜。

32线激光雷达对超过100米外的行人和物体,反馈的点云数据相当稀疏。

近距离的小目标又容易被噪声算法排除,角分辨率低的问题,对于相邻小目标通常会出现误识别。

“这也是我们正在努力的方向,不过百度那边也采购过一批velodyne公司的64线激光雷达,但在Apollo方案中,相比32线并没取得突破性的效果。”李一帆接话道。

“海量的点云数据对算力的要求很高,即使将点云稀疏化再投影建图,融合摄像头、毫米波多模态感知也是一大挑战,需要消耗更多的计算资源,况且非数据层融合过滤了太多信息……Apollo尚解决不了松散融合的维度差异,更别说应对复杂的城市场景。”

吴新宙微微摇头。

目前无人车上的这套东西,用一种抽象的形容。

就是“肢体”和“大脑”。

假如把算法比作大脑,算力比作脑容量,那么摄像头,毫米波雷达,激光雷达,就是肢体和眼睛。

现状就是大脑运转很迟钝且有巨大先天缺陷。

脑容量小如核桃。

眼睛和肢体传递过来的信息更是各管各的,繁杂无章,还需要过滤以及漏掉大部分信息,再塞进脑袋里处理。

要提升也是整体提升。

多方位发展,才能修出个人形来。

“对了,你和百度智驾核心的这两班人马都熟悉?”

激光雷达是一方面。

许易很快就从李一帆的上一句话品出味儿来了。

他指的是Apollo团队上一批离职的,和这批还在岗的人马。

心里有点发痒啊。

星辰汽车目前的智驾班子刚刚成立,还欠缺大量核心精英。

而百度作为华夏智驾行业的黄埔军校,含金量自然不用多说了,人家都是挥起金锄头从硅谷谷歌那些地方挖来的,甚至还为此成立了个“少帅计划”。

说精英都小觑了,很多在后世其他新能源车企都是独当一面的人物。

这机会不就来了!!

……
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