据国外媒体报道，德国传感器融合专家Baselabs推出了一种新算法Dynamic Grid，可以从高分辨率的原始传感器数据中生成一致的环境模型，这将有助于加速自动驾驶功能数据融合系统的开发，尤其是在充满挑战的城市环境中。通过取消耗时的算法训练，汽车开发人员可以开发驾驶辅助系统，如停车功能或交通堵塞自动驾驶仪，其性能优于传统的跟踪和网格方法。
(资料来源:巴塞尔实验室)
市区自动驾驶功能对环境模型要求极高。汽车工业为了获得足够详细的数据，对传感器的分辨率要求越来越高。然而，传统的传感器融合算法已经不能支持它。动态网格可以在原始数据级别处理来自雷达或激光扫描仪的高分辨率传感器数据，也可以使用具有语义分割的相机。因此，该系统可以提供自洽的环境模型，该环境模型可以高精度和鲁棒性地检测车辆环境中的动态和静态物体。此外，该算法还可以评估可用空间，以识别可驾驶区域或停车位。该算法将在汽车CPU上实时运行，并符合ISO 26262标准。
该公司表示，其最新产品特别适合L2及以上驾驶功能，包括高度自动驾驶。典型的应用领域包括自动停车功能，如训练或停车服务，具有自动回避功能的紧急制动功能和交通堵塞自动驾驶仪。此外，该算法也适用于雷达子系统。
Baselabs产品开发总监诺曼·马特恩(Norman Mattern)表示:“通过动态网格，我们为传统跟踪方法和静态职业网格的结合提供了一种替代方案。通过在独立的算法中以集成的方式处理数据，我们避免了不一致性，这不同于传统方法中两种不同方法组合的结果。动态网格可以显示它的优势，特别是在车辆环境中有许多物体和不同运动方向的场景中。此外，该算法可以检测和跟踪任何形状的物体，而无需大量训练。”据国外媒体报道，德国传感器融合专家Baselabs推出了一种新算法Dynamic Grid，可以从高分辨率的原始传感器数据中生成一致的环境模型，这将有助于加速自动驾驶功能数据融合系统的开发，尤其是在充满挑战的城市环境中。通过取消耗时的算法训练，汽车开发人员可以开发驾驶辅助系统，如停车功能或交通堵塞自动驾驶仪，其性能优于传统的跟踪和网格方法。
(资料来源:巴塞尔实验室)
市区自动驾驶功能对环境模型要求极高。汽车工业为了获得足够详细的数据，对传感器的分辨率要求越来越高。然而，传统的传感器融合算法已经不能支持它。动态网格可以在原始数据级别处理来自雷达或激光扫描仪的高分辨率传感器数据，也可以使用具有语义分割的相机。因此，该系统可以提供自洽的环境模型，该环境模型可以高精度和鲁棒性地检测车辆环境中的动态和静态物体。此外，该算法还可以评估可用空间，以识别可驾驶区域或停车位。该算法将在汽车CPU上实时运行，并符合ISO 26262标准。
该公司表示，其最新产品特别适合L2及以上驾驶功能，包括高度自动驾驶。典型的应用领域包括自动停车功能，如训练或停车服务，具有自动回避功能的紧急制动功能和交通堵塞自动驾驶仪。此外，该算法也适用于雷达子系统。
Baselabs产品开发总监诺曼·马特恩(Norman Mattern)表示:“通过动态网格，我们为传统跟踪方法和静态职业网格的结合提供了一种替代方案。通过在独立的算法中以集成的方式处理数据，我们避免了不一致性，这不同于传统方法中两种不同方法组合的结果。动态网格可以显示它的优势，特别是在有许多物体和不同运动方向的场景中……在车辆环境中。此外，该算法可以检测和跟踪任何形状的对象，而无需大量训练。"
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