【新技术发布】基于深度神经网络的激光雷达物体识别系统及其嵌入式平台部署

【新技术发布】基于深度神经网络的激光雷达物体识别系统及其嵌入式平台部署

激光雷达可以准确地完成三维空间的测量,具有抗干扰能力强、信息丰富等优点,但受限于数据量大、不规则等难点,基于深度神经网络的激光雷达物体识别技术一直难以在嵌入式平台上实时运行。

经纬恒润经过潜心研发,攻克了深度神经网络在嵌入式平台部署所面临的算子定制与加速、量化策略、模型压缩等难题,率先实现了高性能激光检测神经网络并成功地在嵌入式平台(德州仪TI TDA4系列)上完成部署。

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系统功能

目前该系统:
• 支持接入禾赛Pandar 40和Ouster OS1-Gen2 64线等激光雷达
• 可完成激光点云中的多种车辆、行人、摩托车等识别,并输出位置、姿态、3D外形尺寸、速度等信息
• 处理速度达到13帧/秒
• 识别性能与国际上主流的先进网络性能相当,如下表:

在这里插入图片描述*表中数值为3D检测性能指标: Average precision (AP) (in %)

该成果大幅降低了激光雷达物体识别系统部署所需的成本与电源功耗,提高了系统的可靠性,进而推进激光雷达在自动驾驶等各类场景下的应用。

激光雷达

禾赛Pandar 40是禾赛科技推出的一款混合固态 40 线激光雷达,体积小巧,有效距离150 米,专为自动驾驶优化的线束分布让最小角分辨率达到了 0.33°。

Ouster OS1-Gen2 是Ouster公司推出的一款采用VCSEL和SPADS技术的高分辨率中距雷达,最高可达128线,水平分辨率2048,测距范围120米,精度±1.5 – 5 cm ,具有10年以上使用寿命设计。

德州仪器TI TDA4系列芯片

TI公司的TDA4VM具有强大的片上数据分析的能力,并与感知预处理加速器相结合,从而使得系统性能更高效。深度学习矩阵乘法加速器(MMA),算力高达8 TOPS,具有两个64位 Arm® Cortex®-A72微处理器子系统,工作频率高达1.8GHz;功耗仅5到20W。

人工智能研究所

经纬恒润AI研究所致力于人工智能技术研发及其在汽车电子领域的落地,为解决自动驾驶在复杂的现实环境中的感知、定位、规划决策等难题提供解决方案。从数据、平台、算法等方面进行技术攻关。技术成果应用在园区、港口和开放道路等多个行业板块。

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转载自blog.csdn.net/Hirain1234/article/details/110426748
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