自动驾驶汽车立体视觉校准技术发展详情-国际电子商情

早在 1800 年代后期就首次使用的立体视觉现在正进入自动驾驶领域，Nodar开发了一种算法来通过软件对齐相机测量。不同于传统的立体视觉实践，将两个相机靠近安装在刚性金属梁上以保持对齐，诺达尔的软件可以在给定快速 GPU 处理器时通过信号处理保持对齐。

早在 1800 年代后期就首次使用的立体视觉现在正进入自动驾驶领域，Nodar开发了一种算法来通过软件对齐相机测量。不同于传统的立体视觉实践，将两个相机靠近安装在刚性金属梁上以保持对齐，诺达尔的软件可以在给定快速 GPU 处理器时通过信号处理保持对齐。NJFesmc

“立体视觉系统对相机之间的相对对齐非常敏感”，Nodar 的首席运营官兼联合创始人 Brad Rosen 说。他补充说，“即使是百分之一度的偏差也会导致错误的测量。这就是为什么传统的立体视觉需要一个刚性光束来固定相机。然而，这些系统可以‘看到’的距离被限制在大约 50 米，因为摄像机必须在横梁上非常靠近地放置在一起。”NJFesmc

Rosen 表示，诺达尔的双髻鲨立体视觉系统以双眼间距最宽的双髻鲨命名，与激光雷达系统相比，它在自动驾驶方面具有许多优势。首先，相机比激光雷达成本低得多，分辨率更高，使用寿命更长。这使得它们适用于量产汽车市场。借助 Hammerhead，摄像头可以独立安装在车辆上并相距很远，使系统能够“看到”前方很远的地方（最远 1,000 米）。Hammerhead 还可以与任何类型的相机一起使用。NJFesmc

使用 Nodar 的系统，在线校准需要大约 3 TOPS 的处理能力，并且每帧实时进行校准。该系统于 1 月初在 CES 2023 上展示，每秒可以创建 10 到 20 帧，每帧像素高达 500 万。NJFesmc

Nodar引擎以2个摄像头的原始图像作为输入，实时输出高密度的3D数据，同时动态调整摄像头的内外部参数。NJFesmc

“目前，Nodar Hammerhead 与 Nvidia GPU 配合使用，该系统有望以每帧 5 百万像素的速度输出每秒 20 帧。”罗森说。NJFesmc

软件支持的对准将使汽车制造商能够更自由地将摄像头放置在汽车中——无论是在车顶、A 柱上、大灯旁还是侧视镜中。NJFesmc

Rosen 说，如果没有现在可用的超快 GPU 处理器，十年前不可能实现软件支持的处理。他补充说，戴姆勒等人进行的公开研究表明，在恶劣天气条件下，立体视觉在光学系统中表现最佳（参见注 1）。NJFesmc

Nodar Hammerhead DevKit 发布

在今年的 CES 上，Nodar 推出了 Hammerhead DevKit，它使用了 Lucid Triton 5.4MP 摄像头和 NVIDIA Orin Jetson 处理器。罗森表示，该公司多年来一直与欧洲汽车供应商和原始设备制造商合作，为汽车行业提供产品，他们希望今年宣布一些新的合作伙伴。Hammerhead 系统最有可能首先部署在 L4 级自动驾驶卡车上。NJFesmc

该公司已经在其他市场进行了许多概念验证 (POC)，这些市场可以推进自主运营：空中出租车、重型设备、建筑起重机、自主渡轮、个人划船和自主农业。NJFesmc

罗森表示，该系统可以打开自动驾驶汽车的大众市场，并在未来 10 年内加速采用多达 2.5 亿辆 L3 自动驾驶汽车。NJFesmc

最重要的是，由于价值在于软件，因此 Nodar 系统与摄像头和计算平台无关，Rosen 说，“硬件仍然需要满足一些要求，但汽车级摄像头和 GPU 能够承载该系统.NJFesmc

Nodar 的宽基线立体视觉使系统能够看到最远 1,000 米的前方。对于自动驾驶卡车车队来说，尽可能多地检测高速公路上的任何障碍物至关重要。Rosen 表示，能够远距离检测危险物体是 L4 级自动驾驶卡车运输行业的一项关键要求，因为卡车碰撞通常是致命的，必须避免。NJFesmc

只要障碍物在摄像机创建的重叠视野内，系统就能够检测到 150 米外小至 10 厘米的小物体，或者例如高速公路上 350 米处翻倒的摩托车。NJFesmc

Rosen 强调，摄像头可以安装在汽车的任何位置，这使得该解决方案对于汽车设计而言非常灵活。NJFesmc

责编：Editordan

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