传感器融合算法使用汽车模型的原始数据
汽车传感器融合软件公司 BASELABS 推出了其动态网格，这是一种从高分辨率原始传感器数据生成一致环境模型的算法。该算法加速了自动驾驶功能数据融合系统的开发，尤其是在具有挑战性的城市环境中。它使汽车开发人员能够跳过耗时的算法训练，因此他们可以开发驾驶辅助系统，例如停车功能或交通拥堵飞行员，其性能优于传统的跟踪和网格方法。
城市地区的自动驾驶功能对所使用的环境模型提出了极高的要求。在传感器方面，业界正准备使用高分辨率传感器来获取足够详细的所需数据。
在这种情况下，传统的传感器融合算法方法达到了极限。 BASELABS 表示，Dynamic Grid 通过在原始数据级别处理来自雷达或激光扫描仪等高分辨率传感器数据来解决这一挑战。也可以使用带有语义分割的相机。因此，该算法提供了一个自洽的环境模型，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，它估计可用空间以识别可行驶区域或停车位。该算法在汽车CPU上实时运行，并按照ISO26262实现。
Dynamic Grid 特别适用于自动化级别 2 及以上的驾驶功能，包括高度自动化驾驶。典型的应用领域是自动泊车功能，例如经过培训的或代客泊车、具有自动避让功能的紧急制动功能或交通拥堵飞行员。该算法也适用于雷达子系统。
BASELABS 产品开发负责人 Norman Mattern 说：“通过动态网格，我们提供了一种优于传统跟踪方法和静态占用网格组合使用的替代方案。通过在自包含算法中以集成方式处理数据，我们避免了传统方法中两种不同方法的组合经常带来的不一致。动态网格可以展示其优势，尤其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，该算法无需大量训练即可检测和跟踪任何形状的物体。”
BASELABS 提供软件产品，使汽车制造商和供应商的传感器融合开发高效且可扩展。该公司成立于 2012 年，由其四位创始人和 Vector Informatik 共同拥有，该公司表示，这使其在战略上独立于任何 OEM、一级或传感器供应商。
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