据国外媒体报道，Insight LiDAR推出了LiDAR传感器Digital Coherent LiDAR，这是一款面向新兴自动驾驶汽车市场的超高分辨率远程激光雷达传感器。Insight的传感器集成了多项关键技术，可以提供低成本的芯片级激光雷达。它不仅对200米外的低反射率物体敏感，而且具有超高的分辨率，物体的像素增加了10到20倍。超高分辨率结合直接多普勒速度，使感知系统更快地识别和分类物体，同时也提供关键信息，满足自动驾驶汽车复杂边缘场景的需求。
(来源:Insight LiDAR)激光雷达是自动驾驶汽车最关键的传感器。根据pitch book 2019年第三季度的新兴技术移动性报告，“激光雷达技术是一种计算密集型的方式，可以提供距离、速度和深度信息，这对汽车和自动驾驶应用非常重要。”然而，当前的传统激光雷达传感器无法同时满足所有关键的性能、成本和可靠性要求，而这些要求是安全自动驾驶汽车广泛部署所必需的。凭借在高分辨率医疗和工业成像领域超过12年的经验，Insight LiDAR将功能技术和专利技术相结合，最终生产出一款小型耐用的传感器——数字相干激光雷达，满足所有关键的性能、可靠性和成本要求。超高分辨率:10-20倍分辨率，可识别200米外的微小模糊物体。直接多普勒测速:每个像素的测速可以降低系统延迟5-8倍。固态快轴扫描仪:快轴上没有运动部件，可靠性高，成本低。软件定义中心:支持灵活的像素模式芯片级架构:所有光学元件集成在PICs(光子集成电路)上，所有电子元件集成在ASIC(专用集成电路)上抗干扰:不受太阳光、其他激光雷达或光源干扰。Insight LiDAR的专利组合不仅包括对FMCW探测技术非常重要的激光光源的设计和控制，还包括关键系统IP，以实现高分辨率、大视场和远距离照明。Insight LiDAR首席执行官迈克尔·明尼曼(Michael Minneman)表示，“自动驾驶汽车感知是一个非常困难的问题。然而，激光雷达很难满足不同的系统规格。为了给感知系统提供一个安全有效的点云，必须同时满足20个或者更多的关键指标，并且必须将它们整合在一个框架中。此外，该架构必须以低成本批量生产。基于超过12年的技术发展，我们已经成功解决了这一挑战。”Insight LiDAR的开发和技术总监克里斯·伍德博士补充道，“感知系统需要更高的像素，以便算法可以更快地识别物体并做出关键决定。我们的技术可以大大增加像素数量，并提供直接的速度信息，从而解决感知系统面临的大多数困难的边缘情况。”据国外媒体报道，Insight LiDAR推出了LiDAR传感器Digital Coherent LiDAR，这是一款面向新兴自动驾驶汽车市场的超高分辨率远程激光雷达传感器。Insight的传感器集成了多项关键技术，可以提供低成本的芯片级激光雷达。它不仅对200米外的低反射率物体敏感，而且具有超高的分辨率，物体的像素增加了10到20倍。超高分辨率结合直接多普勒速度，使感知系统更快地识别和分类物体，同时也提供关键信息，满足自动驾驶汽车复杂边缘场景的需求。
(来源:Insight LiDAR)激光雷达是自动驾驶汽车最关键的传感器。根据pitch book 2019年第三季度的新兴技术移动性报告，“激光雷达技术是一种计算密集型的方式，可以提供距离、速度和深度信息，这对汽车和自动驾驶应用非常重要。”然而，当前的传统激光雷达传感器无法同时满足所有关键的性能、成本和可靠性要求，而这些要求是安全自动驾驶汽车广泛部署所必需的。在高分辨率领域拥有超过12年的经验……edical和工业成像，Insight激光雷达结合了功能技术和专利技术，最终生产出一种小型、耐用的传感器，即数字相干激光雷达，它满足所有关键的性能、可靠性和成本要求。超高分辨率:10-20倍分辨率，可识别200米外的微小模糊物体。直接多普勒测速:每个像素的测速可以降低系统延迟5-8倍。固态快轴扫描仪:快轴上没有运动部件，可靠性高，成本低。软件定义中心:支持灵活的像素模式芯片级架构:所有光学元件集成在PICs(光子集成电路)上，所有电子元件集成在ASIC(专用集成电路)上抗干扰:不受太阳光、其他激光雷达或光源干扰。Insight LiDAR的专利组合不仅包括对FMCW探测技术非常重要的激光光源的设计和控制，还包括关键系统IP，以实现高分辨率、大视场和远距离照明。Insight LiDAR首席执行官迈克尔·明尼曼(Michael Minneman)表示，“自动驾驶汽车感知是一个非常困难的问题。然而，激光雷达很难满足不同的系统规格。为了给感知系统提供一个安全有效的点云，必须同时满足20个或者更多的关键指标，并且必须将它们整合在一个框架中。此外，该架构必须以低成本批量生产。基于超过12年的技术发展，我们已经成功解决了这一挑战。”Insight LiDAR的开发和技术总监克里斯·伍德博士补充道，“感知系统需要更高的像素，以便算法可以更快地识别物体并做出关键决定。我们的技术可以大大增加像素数量，并提供直接的速度信息，从而解决感知系统面临的大多数困难的边缘情况。”
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