Die "China Low-Speed Autonomous Driving Scenario Ecological Co-construction and Expansion Conference 2022" bringt Unternehmen aus der Branche des autonomen Fahrens mit geringer Geschwindigkeit zusammen, um sich über die neuesten Entwicklungen in der Branche und technologische Lösungen auszutauschen.
Als "Auge" der autonomen Fahrzeuge mit niedriger Geschwindigkeit hat LiDAR mit seiner unverzichtbaren Funktion die Aufmerksamkeit der Teilnehmer auf sich gezogen.
Auf der Konferenz stellte LSLiDAR sein neues Auto-Grade-LiDAR mit 1550-nm-Faserlaser und die neue Version des mechanischen Mehrlinien-LiDAR vor und demonstrierte damit die modernste Sensortechnologie.
Als Anbieter von LiDAR- und Gesamtlösungen konzentriert sich LSLiDAR auf Lösungen für langsame Fahrszenarien mit LiDAR 3D SLAM Autonomous Navigation System, Multi-Sensor Fusion Environment Sensing System und Vehicle-Road Cooperation Roadside Sensing System, um zu zeigen, wie 3D LiDAR die autonomen Fahrszenarien wie Häfen, Bergbaugebiete, Abwasserentsorgung, Lieferung und autonome Shuttles unterstützt.
Thema des Vortrags: 3D LiDAR ermöglicht ökologische Anwendungen des autonomen Fahrens bei niedriger Geschwindigkeit
Yang Pingui, Generaldirektor von LSLiDAR
LiDAR 3D SLAM Autonomes Navigationssystem
Das autonome LiDAR-3D-SLAM-Navigations-System verwendet ein Mehrlinien-LiDAR als Hauptsensor, um das Einsatzgebiet des Fahrzeugs zu scannen und zu erkennen, und nutzt einen fortschrittlichen 3D-SLAM-Algorithmus, um eine 3D-Szenenkarte zu erstellen. Dabei werden die SLAM-Matching-Positionierung, die Odometrie des autonomen Fahrzeugs bei niedriger Geschwindigkeit und die IMU kombiniert, um eine hochpräzise Positionierung zu erreichen, die eine globale optimale Pfadplanung und Trajektorienverfolgung ermöglicht.
Durch die Fusion mehrerer Sensoren ist das System in der Lage, die genaue Fahrzeugpositionierung und Wegverfolgung beizubehalten, selbst wenn das Signal gedämpft wird.
Das System integriert Sensor-Hardware und Algorithmen, so dass es von der Hardware bis zur Gesamtlösung individuell angepasst werden kann. Das System zeichnet sich durch seine Miniaturisierung aus und eignet sich für den Einbau oder die externe Platzierung in verschiedenen Industrierobotern oder nicht-industriellen Robotern.
Derzeit wird das autonome LiDAR-3D-SLAM-Navigationssystem in Produkten wie Reinigungsrobotern, Lieferrobotern, autonomen Gabelstaplern und AGVs eingesetzt.
Multi-Sensor-Fusionslösung zur Erfassung der Umwelt
Im Vergleich zum autonomen LiDAR-3D-SLAM-Navigationssystem eignet sich die Multi-Sensor-Fusions-Umgebungserfassungslösung besser für komplexere Straßenbetriebsumgebungen.
Die komplexe Straßenumgebung umfasst nicht nur Fußgänger, Fahrzeuge, Markierungen, Hindernisse und andere Faktoren, sondern auch Wetterveränderungen. Dies stellt zweifellos höhere Anforderungen an die Empfindlichkeit des Erfassungssystems.
Das Multi-Sensor-Fusions-Umgebungserfassungssystem von LSLiDAR, das LiDAR, Millimeterwellen-Radar und Kamera integriert, realisiert die sich ergänzenden Funktionen mehrerer Sensoren, um umfassendere Umgebungsinformationen zu erhalten und die Sicherheit fahrerloser Fahrzeuge zu gewährleisten.
LiDAR + Kamera Fusion Road Test Effekt
Darüber hinaus verfügt der Algorithmus des neuronalen Netzes des Systems über führende Deep-Learning-Fähigkeiten, die Zielattribute genau erkennen und sofort Umgebungsinformationen rund um das Fahrzeug ausgeben können, einschließlich Fahrspur, Straßenschilder, Koordinaten von Fahrzeugen und Fußgängern, Kontur, Geschwindigkeit, Entfernung usw., um intelligente Fahrreaktionen des Fahrzeugs zu erzielen.
Die Lösung wurde bereits in verschiedenen fahrerlosen Fahrzeugen implementiert, darunter der fahrerlose Shuttlebus Spring Shoot" von Dongfeng Yuexiang, der in der U-Bahn-Station Xiaojunshan in Wuhan und in der Jugendstadt Chedu im Einsatz ist und fahrerlose Shuttle-Dienste für kurze Strecken bei jedem Wetter anbietet, sowie der fahrerlose Sightseeing-Bus von Wuling, der unter anderem in Zhejiang, Wuhan und Liuzhou eingesetzt wurde.
Fahrerlose Anwendungsfälle
Fahrzeug-Fahrbahn-Kooperation Straßenseitiges Erfassungssystem
Die beiden oben genannten Lösungen dienen dazu, ein einzelnes Fahrzeug intelligent zu machen, aber für die allgemeine Sicherheit des Straßenbetriebs ist ein kooperatives Fahrzeug-Straßen-Sensorsystem erforderlich, um die gesamte Straßenumgebung für fahrerlose Fahrzeuge aus der "göttlichen Perspektive" zu erfassen und die visuelle Blindheit eines einzelnen Fahrzeugs auszugleichen.
Das straßenseitige Erfassungssystem integriert alle Straßeninformationen, einschließlich Fußgängern und Objekten, in das V2X-Datennetz und sendet sie dann über den Server der Verkehrsleitzentrale an die umliegenden und entfernten Fahrzeuge, während es die Fahrzeuge mit Kreuzungsinformationen und Verkehrssicherheitstipps versorgt, einschließlich Warnungen vor roten Ampeln, Geschwindigkeitserinnerungen, Warnungen vor dem toten Winkel usw., was die Sicherheit des autonomen Fahrens mit einem Fahrzeug gewährleistet.
Angesichts der rasanten Entwicklung des autonomen Fahrens ist es heute wichtig, ein zuverlässigeres Szenario für die Umsetzung des autonomen Fahrens und die Digitalisierung der Straßen zu schaffen. Um die Sicherheit des autonomen Fahrens zu gewährleisten, ist die zweigleisige Entwicklung von "Einzelfahrzeugintelligenz" und "Straßenintelligenz" von strategischer Bedeutung.
In dieser Hinsicht hat LSLiDAR nicht nur die Gesamtlösung für die Fahrzeugseite, sondern auch die Anwendungslösung für die Straßenseite und hat den Datenaustausch zwischen den beiden Seiten realisiert.
Anwendung von LSLiDAR Shenzhen Factory Park
Mit der kontinuierlichen Integration und Verbesserung von LiDAR-Anwendungslösungen ist LSLiDAR voller Zuversicht, die weitere Entwicklung des autonomen Fahrens mit geringer Geschwindigkeit zu ermöglichen, was auch das Thema der Konferenzrede widerspiegelt. "3D-LiDAR ermöglicht ökologische Anwendungen für autonomes Fahren bei niedriger Geschwindigkeit" ist nicht nur eine bestehende Lösung, sondern auch in der Praxis bewährt.
