幔核科技：面向未来的环境感知.pdf

《幔核科技：面向未来的环境感知.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《幔核科技：面向未来的环境感知.pdf（15页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、nisar.aiDr.Ing.K.Zhu We simplifysoftware development幔核科技-ConfidentialNISAR AI-driven Platform|幔核科技面 向 未 来 的 环 境 感 知面 向 未 来 的 环 境 感 知朱珂博士2023.03.18 苏州2环境感知还有什么好(要)做的?3Sensor and Sensor SetupAlgo and SoftwareIntegration Targets我 们 的 十 五 年幔核科技-Confidential4我们的学术与工程量产经验Lead and ReferenceDr.Ing.K.Zhu朱珂朱珂

2、 工程学博士工程学博士（慕尼黑工业大学慕尼黑工业大学)R&D 10 Years Automotive Industry and 5 Years Mobile Robotics3/23/20234My LinkedinAn Interview with Automotive Essentials 2-2019 2007-2008 SLAM德国弗莱恩霍夫研究院 研究员2009-2012 基于CUDA的机载实时观测系统德意志航空航天中心研究员2013 Stereo 3D Reconstruction 加拿大萨斯卡通大学 访问学者2013-2015 zFAS 智能底盘主动悬挂系统德国奥迪 项目经理20

3、16-2019 Environmental Model 德国大陆集团 部门经理2020-2021 Automotive Safety and Security德国 T V S D 副总裁2022 Founder 幔核科技（南京）有限公司中国Dr.Ing.M.GllerDr.H.X.ZhangM.Eng.J.BhlerX.H.Ji幔核科技-ConfidentialSimultaneous Localization and Mapping同步定位与制图的感知与算法局限性 应用场景 与工程化挑战 Camera,LiDAR,Radar恶劣天气下的 Radar SLAM泊车场景 视觉与激光雷达的优缺点V

4、AP.Context Awareness and Concurrency Frameworks:EKF,Particle Filter,Graph-based Data Asscociation:特征向量，动静态分离，Loop closing,.Timeliness and Computation Performance 640 x480 vSLAM,8 Core A76,2GB RAM 面向未来的SLAM特殊场景/路段制图功能初始化 与 Scalable Mapping 的补充幔核科技-ConfidentialNISAR Autonomy GmbH|www.nisar.aiE(d)=Ed a

5、 t a(d)+Es m o o t h(d)Cost Aggregation in L2 Shared MemoryStereo Camera,CUDA and GPGPU三维重建 双目摄像头 英伟达CUDA架构 L2 内存的效率与安全Stereo 方案的成熟性 与 全局优化问题在实际工程中面临的挑战算法结构决定了是否对L2 Cache能有有效的使用未来的Stereo 自动驾驶卡车场景中使用双目的趋势幔核科技-ConfidentialLIDAREgo motion 车辆自身运动估计 使用复杂的算法，融合外部传感器，如激光雷达、照相机、雷达、GPS和其他，以确定车辆的位置、方向和速度。Loca

6、lization 局部高精度定位 确定车辆相对于已知地图或参考点的位置，使用传感器数据和预先存在的环境地图。两者都依赖于整合传感器数据和算法以获得准确的结果.CAMERAIMUEgo motion vs.Localization车辆自身运动估计，局部高精度定位EGO MOTION ESTIMATIONSTEERINGGPSENCODERRADARPOSE,VELOCITY,ACCELERATION,ORIENTATION,ANGULAR RATES,.幔核科技-ConfidentialAlgorithmic complexity高度复杂的算法与安全需求E