Outsight推出3D语义摄像头 能够识别物体材料可用于自动驾驶汽车

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盖世汽车讯 据外媒报道,Outsight在Autosens(展示首次用于汽车自动化和自动驾驶汽车上的新技术)大会上推出了一项新技术 - 3D语义摄像头(3D Semantic Camera),将自动驾驶和或多或少行业的感知和理解能力提升至新水平。Outsight是在Dibotics基础上成立的新公司,后者是智能机器感知领域的先锋以及3D数据实时补救补救方案开发商。

(图片来源:Outsight)

Outsight的创始人Raul Bravo原来是Dibotics公司的联合创始人兼首席执行官,而Withings公司联合创始人兼诺基亚科技公司(Nokia Technologies)的前任副总裁Cedric Hutchings与Raul Bravo战略战略合作,创办了Outsight,旨在将Dibotics的软件与新型革命性3D传感技术结合起来。大伙儿二人与Dibotics公司的另一位联合创始人Oliver Garcia以及Lasersec的联合创始人Scott Buchter一道,在旧金山、巴黎和赫尔辛基组建了一支由顶尖人才组成的全球团队,以实现该目标。

Outsight的3D语义摄像头不仅不能实现全态势感知(Full Situation Awareness),以及为L1至L3 ADAS(先进驾驶辅助系统)、建筑/采矿设备、直升机等现在由人类控制的机器带来新水平的安全性/可靠性,而且 可不可不可不可以 加速L4至L5自动驾驶汽车、机器人、无人机、自动驾驶飞行出租车等智能机器的到来。

该技术是行业首创,不能在单一设备中提供全态势感知能力,而且 可量产。“该一体化补救方案”不能一并感知和理解数百米外的环境,包括理解物体的关键化学成分,如皮肤、棉花、雪、塑料、金属、木材等。上述功可不可不可不可以 够实现得益于五种低功率、远程、对人眼安全的宽带激光器,该激光器不能通过主动高光谱分析技术,识别材料的成分。结合其3D SLAM(即时定位与地图构建)芯片级(R)功能,Outsight的技术不能实时反映真实世界。

Outsight的3D语义摄像头不能通过车载片上系统,不依靠“机器学习”,提供可操作的信息,并对物体进行分类,从而降低功耗和减少所需宽带。此种新妙招消除了需用几滴 数据集以进行训练的需用,而且 通过实际“测量”物体,消除了对物体进行猜测的必要。不能选择 物体的材料,可不可不可不可以 让摄像头增加看见物体的信心。

该3D语义摄像头不仅不能看过和测量物体,还不能提供附进所有运动物体的位置、大小和带宽,从而理解世界,为路径规划和决策提供有价值的信息。此外,还不能提供重要的路况信息,累似 ,识别黑冰和或多或少危险路况,该功能对于ADAS系统的安全性而言非常重要。而且 ,该系统还不能通过材料识别功能,快速识别行人和骑自行车的人。

目前,Outsight因为现在开始与汽车、航空和安全监控市场的主要OEM和一级供应商联合开发项目,并将在2020年第一季度逐步向或多或少战略战略合作伙伴开放该技术。

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