全面介绍视觉传感器、毫米波雷达、激光雷达
2024-01-05智能汽车是近年来汽车行业先进技术的发展方向，而传感器的应用是智能汽车环境探测中的关键技术。本文介绍了智能汽车环境感知ADAS 系统中常用的传感器，着重阐述了视觉传感器、毫米波雷达和激光雷达的工作原理、技术参数、技术类型和应用场景等；同时总结对比了不同类型传感器的技术特点，提出了环境感知系统的发展趋势，为今后的自动驾驶相关研究提供参考。 1 引言 智能汽车（Intelligent Vehicles，IV）通过车载传感系统具备主动环境感知能力，利用车载信息终端实现与人、车、路等信息的交换，是智能交
激光雷达与视觉感知的优劣对比
2024-01-05自动驾驶绕不开的一个话题那就是激光雷达和摄像头到底哪个更出色，这个问题一直在行业内争论不休，两大派系各执一词，都能讲出一大堆的理由为什么用此非彼，其实要想明白为什么会有这个争论，我们就要先了解这两大技术路线背后的原理是什么，各自有哪些优势和不足。 自动驾驶将汽车的驾驶能力及驾驶责任逐步由人转移到汽车，其主要包括感知、决策和执行三大核心环节。其中，感知环节相当于人的眼睛和耳朵，主要通过车载摄像头、激光雷达、毫米波达等各类车载传感器在行车过程中完成对环境及车辆的感知、搜集周围环境数据并将其传输到决
机器视觉 | 柔性振动盘上物料的正反面区分
2024-01-05说到振动盘，相信大家并不陌生。它是一种自动组装或者自动加工机械的辅助送料设备，也称为振动盘自动送料机，它能将各种小型物料有序排列，对产品进行姿势调整，以达到连续供料，为自动装配设备提供正确的组装配件以配合自动加工机械完成产品的加工。 在这其中，产品的排列姿势至关重要。柔性振动盘在自动化上料中加入视觉定位和机器人抓取，兼容多种不同类型的物料的振动盘，比如复杂的几何形状、表面镀层怕刮伤的零件、薄片类零件、异形零件等，轻松解决传统振动盘上料解决不了的无序、散乱、划伤、区分正反面等上料难点问题。 本期
自动驾驶纯视觉算法的上限在哪?
2024-01-052023 年 10 月 27 日，蛰伏了 3 年之久的极越 01 正式上市，相比于已经曝光到几乎明牌的整车，我更对极越 01 所搭载的这套辅助驾驶系统更感兴趣。 主要有两个点： Apollo 高阶自动驾驶能力全面赋能 单挑特斯拉，中国唯一的量产纯视觉方案 这两个点提取一个关键词最终都落在了「纯视觉」上，如果长期研究辅助驾驶技术的对纯视觉辅助驾驶方案都不陌生，这是目前仅有特斯拉一家量产应用上车的智驾方案。 在 2023 年新能源汽车行业如此内卷的态势下，极越 01 作为一个新选手要用什么姿态来夺
LiDAR和立体视觉摄像头如何处理弱光、黑暗环境？
2024-01-04对于致力于将自动驾驶汽车 (AV) 引入真实道路的汽车制造商来说，安全驾驶是一项基本任务，对于自动驾驶汽车的安全运行来说，没有什么比传感器系统更重要了。LiDAR 和远距离 3D 视觉传感器已成为两种高效的距离传感解决方案，尽管性能存在显着差异，尤其是在恶劣天气和道路条件下。 Nodar是一家为自动驾驶汽车提供先进立体视觉技术的供应商，最近进行了一系列头对头的性能测试，以比较LiDAR和立体视觉摄像头如何处理弱光、黑暗和恶劣的天气条件，以及检测道路上的小障碍物。在每项测试中，配备高性能LiDA
激光雷达路线和纯视觉路线谁将胜出？
2024-01-03佐思汽研发布《2023年NOA传感器配置方案和路线研究报告》。 NOA（导航辅助驾驶，或领航辅助驾驶）是2023年ADAS市场的竞争焦点。佐思汽研总结市场上的主要NOA传感器配置方案。其中高速NOA包含5V5R、6V1R、6V5R、7V5R、9V5R、10V1R、10V3R、10V5R、11V5R、12V5R、13V5R等传感器配置方案，城市NOA包含7V1R、11V1R、11V1R1L、11V5R1L、11V5R2L、12V5R、12V5R2L、12V6R1L、12V6R3L等传感器配置方案
光学视觉传感器技术研究进展
2023-12-31视觉传感是人类感知外界、认知世界的主要途径，研究表明人类获取的外界信息大约有80%来自于视觉。作为感知外界信息的“电子眼球”，视觉传感器是消费电子、机器视觉、安防监控、科学探测和军事侦察等领域的核心器件。近年来视觉传感器技术发展迅速，不同类型的传感器从不同维度提供丰富的视觉数据，不断增强人类感知与认知能力，视觉传感器研究工作具有重要的理论与应用需求。 据麦姆斯咨询报道，近期，天津大学微电子学院、长春长光辰芯光电技术有限公司、中国电子科技集团公司第四十四研究所、中国科学院上海技术物理研究所、中国
基于视觉SLAM的研究现状
2023-12-29自动驾驶车辆在不同的驾驶环境中需要精确的定位和建图解决方案。在这种背景下，SLAM技术是一个很好的解决方案。LIDAR和相机传感器通常用于定位和感知。然而，经过十年或二十年的发展，激光雷达SLAM方法似乎没有太大变化。与基于激光雷达的方案相比，视觉SLAM具有低成本和易于安装的优点，具有较强的场景识别能力。事实上，人们正试图用相机代替激光雷达传感器，或者在自动驾驶领域中基于相机集成其他传感器。 基于视觉SLAM的研究现状，本文对视觉SLAM技术进行了综述。特别是，论文首先说明了视觉SLAM的典
深度解析3D视觉成像几种典型方案
2023-12-293D视觉成像是工业机器人信息感知的一种最重要的方法，可分为光学和非光学成像方法。目前应用最多的还是光学方法，包括：飞行时间法、结构光法、激光扫描法、莫尔条纹法、激光散斑法、干涉法、照相测量法、激光跟踪法、从运动获得形状、从阴影获得形状，以及其他的ShapefromX等。本次介绍几种典型方案。 1.飞行时间3D成像 飞行时间（TOF）相机每个像素利用光飞行的时间差来获取物体的深。 在经典的TOF测量方法中，探测器系统在发射光脉冲的同时启动探测接收单元进行计时，当探测器接收到目标发出的光回波时，探
康耐视In-Sight SnAPP视觉传感器助力智能制造崛起
2023-12-27在工业自动化和机器视觉领域，选择合适的传感器技术就像挑战飞镖游戏，关键在于准确、灵活、经济实惠。市面上两大主要类别传感器是视觉传感器和激光传感器，它们均被用于从环境中收集数据，但工作原理明显不同，并拥有独特的应用领域，可提供不同优势。今天，让我们来详解两者的主要区别，看看它们各自的特色功能与应用优势。 视觉传感器 凝聚精准与灵活的科技力量 视觉传感器通过采集和处理视觉数据执行任务，结合相机和图像处理算法，实现目标检测、质量控制、存在/缺失识别、分拣和装配验证等多项任务。其高精度、灵活性、以及适