SLAM技术在自动驾驶中的应用与难点-智行者高翔 v1.0.pdfVIP

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2022-04-13 发布于广东
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SLAM技术在自动驾驶中的应用与难点-智行者高翔 v1.0.pdf

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SLAM在自动驾驶中的应用与难点高翔清华大学博士智行者定位组总监提纲 1. 自动驾驶中的定位技术 2. SLAM在自动驾驶中的应用与难点 3. 个人观点与讨论个人介绍 • 高翔，浙江湖州人，1989年出生 • 2008-2012 清华大学自动化系本科 • 2012-2017 清华大学自动化系博士 • 2017-2018 慕尼黑工业大学博士后正经的样子不正经（平时）的样子 • 2018-2019 百度自动驾驶L4 定位组研发工程师 • 2019.7 至今智行者科技定位组负责人 • 研究兴趣：SLAM、计算机视觉 • 《视觉SLAM十四讲》作者 • 《机器人学中的状态估计》译者之一 1. 自动驾驶中的定位技术让我们从问题开始为什么自动驾驶需要高精定位/高精地图？为什么自动驾驶需要高精定位？ • 一个众所周知，但时常忽略的问题人类开车并不需要高精定位 • 不熟悉的路段：只需要电子导航地图与GPS定位（经常是错的） • 熟悉的路段：甚至不需要定位和地图，只凭记忆开车； • 为什么自动驾驶需要用厘米级定位和厘米级地图？进而算法强烈依赖多线激光雷达？ • 目前多线激光雷达和高精地图已是L4级别自动驾驶的关键技术，但同时也制约着自动驾驶大规模推广我们带着这个问题介绍后续内容 1. 自动驾驶中的定位技术 • 自动驾驶不是一个新话题几个重要事件 2002. DAPPA启动沙漠142英里的挑战赛 2009. Google开始研发无人驾驶汽车，即 Waymo前身 2013. 通用、福特、奔驰、宝马等传统车企开始研发自动驾驶 2015. 国内自动驾驶创业风潮 2017. 百度开放apollo ，目前已至5.0 2019-2020. 自动驾驶进入部分落地阶段国内主要自动驾驶企业车企：北汽、上汽、东风等；大型公司：BAT、华为初创公司：pony、图森、momenta、文远智行，等等 1. 自动驾驶中的定位技术 • 自动驾驶分级 • 传统车企主要围绕L2-L3功能作为高档品牌功能，如ADAS （Advanced Driver Assistant System） • 互联网及初创公司主要以L4作为研发目标与宣传口径 • 随着小型、低速车辆的发展，