一鍵獲得LiDAR感知能力！速騰聚創首次發布LiDAR算法

一個讓你的自動駕駛車立刻獲得LiDAR感知能力的開發套件。

今年4月份，激光雷達初創公司速騰聚創宣布“普羅米修斯”計劃，以“負責、開放、共享”的理念，向合作伙伴提供一系列由軟硬結合組成的自動駕駛激光雷達解決方案。今天，他們正式向“普羅米修斯”計劃合作伙伴開放了RS-LiDAR-Algorithms感知算法1.0版本。

據了解，速騰聚創在和來自汽車OEM廠商、科技公司與高校等領域的深度合作伙伴基于不同真實駕駛場景做了大量的實測工作，目前各個算法已經驗證了穩定性。

下面這段視頻是基于16線激光雷達RS-LiDAR-16設備采集的算法演示：

RS-LiDAR-Algorithms感知算法SDK是專門為自動駕駛環境感知開發的一套軟件開發套件，包括定位、路沿/可行駛區域檢測、車道標識線檢測、障礙物檢測、動態物體跟蹤、障礙物分類識別等功能模塊。

RS-LiDAR-Algorithms六大模塊

高精度定位

高精度定位是自動駕駛環境感知的基礎。RS-LiDAR-Algorithms包含高精度實時定位模塊，定位精度達到業界領先水平（≤20cm），足以滿足自動駕駛的需求。

路沿/可行駛區域檢測

可行駛區域檢測是自動駕駛系統進行路徑規劃的前提。RS-LiDAR-Algorithms包含路沿/可行駛區域檢測模塊，包括路沿檢測、可行駛區域檢測，為自動駕駛汽車提供“探路”功能。

車道標識線檢測

車道標識線是除路沿之外另一個自動駕駛系統進行精確路徑規劃所必須的重要信息。RS-LiDAR-Algorithms包含車道標識線檢測模塊，可以根據激光反射回波信號的微弱強度差異信息精準提取出車道標識線，包括車道線、路面標識、人行橫道線等交通標識信息。

障礙物檢測

障礙物檢測是自動駕駛汽車與其它周邊道路共享者進行互動的前提，也是保障自動駕駛安全的基本需求。RS-LiDAR-Algorithms包含障礙物檢測模塊，可以實時檢測并輸出周邊多個障礙物的精確位置、距離、姿態、大小、形狀等信息，幫助自動駕駛汽車“看清”周圍的環境，以便決定下一步行動。

動態物體跟蹤

對于自動駕駛汽車而言，需要“集中精力“注意的是運動物體。RS-LiDAR-Algorithms包含動態物體跟蹤模塊，可以實時估計并輸出周邊多個動態物體的運動參數，包括速度大小和方向，基于速度信息還可以進一步推算出加速度、角速度等信息，幫助自動駕駛汽車分析和預測其它運動物體的駕駛/行動意圖。

障礙物分類識別

對周邊障礙物進行分類有助于自動駕駛系統更精準的估計周邊物體的行動意圖，從而制定出更準確的路徑規劃和控制策略。RS-LiDAR-Algorithms包含障礙物分類識別功能，可以將障礙物區分為行人、自行車、小汽車、卡車等不同的類別。為了提高識別的精準度，我們還建立了業內領先的激光雷達場景數據庫。

普羅米修斯計劃是速騰聚創向自動駕駛領域合作伙伴提供的一系列軟硬結合的自動駕駛激光雷達解決方案。目前為止，圍繞普羅米休斯計劃，他們已經發布了三款量產級別LiDAR產品、耦合平臺已經配套的算法，并有大量的合作伙伴加入。

而速騰聚創選擇開發該SDK的目的也是便于自動駕駛項目開發者基于該套件進行二次開發，從而加速自動駕駛技術的開發。

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