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线上申博注册-无人驾驶必由之路:Roadstar.ai首席科学家讲透多传感器融合方案

日期:2020-01-11 11:33:17

线上申博注册-无人驾驶必由之路:Roadstar.ai首席科学家讲透多传感器融合方案

线上申博注册,这是自动驾驶系列课第二季的第一堂课,将关注多传感器融合。我们邀请到的是roadstar.ai的首席科学家周光。roadstar.ai由周光与ceo佟显乔、cto衡量于2017年5月创立,专注于l4无人驾驶技术。周光曾在百度无人车团队负责标定、同步、感知等方面的工作、佟显乔曾就职于苹果特殊项目组(无人车研发)和nvidia自动驾驶算法组,还在百度硅谷团队担任无人车定位和地图组技术负责人、衡量曾就职于特斯拉autopilot组、google地图街景图,也曾在百度硅谷无人车团队担任sensing组的技术负责人。

自动驾驶的技术路径之争一直没有停止过,之前主流的有两派:

一是特斯拉为代表采用的以摄像头为主的解决方案;

二是以waymo、百度为代表采用64线激光雷达为主的解决方案。

但是,多传感器融合解决方案,正在受到更多关注和认可。

roadstar.ai所采用的多传感器融合解决方案,是指使用多个异构传感器来进行测量和感知,包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、gps/imu等,通过对不同传感器的原始数据进行前融合处理,统一输出像素级的八维空间数据。roadstar.ai将其定义为多传感器前融合解决方案。

这堂课中,周光将对不同技术方案进行比较,并系统解析基于多传感器前融合的l4技术方案及其落地进展。

自动驾驶系列课第二季第一课由roadstar.ai的首席科学家周光开讲,主题为《多传感器融合-无人驾驶的必由之路》 ,速速扫码报名吧!

课程信息

时间:4月23日20:00

地点:「自动驾驶」社群

课程内容

讲师:周光 roadstar.ai首席科学家

主题:多传感器融合,无人驾驶的必由之路

大纲:

1.无人驾驶格局及技术方案比较

2.多传感器融合的基本原理和算法

3.基于多传感器前融合的l4技术方案解析

4.roadstar.ai如何加速落地和商业化

讲师介绍

周光 roadstar.ai首席科学家

曾就职于baidu usa无人车团队,主要负责传感器标定、时间同步和感知深度学习算法。2015年大疆全球开发者大赛第一名 (1 of 200+ teams);2013至2016年间帮助德州仪器kilby lab设计制作多种物联网项目,并带队制作了agribot机器人。博士期间主要从事无人机的感知、路径规划以及控制算法的研究。univeristy of texas at dallas (德州大学达拉斯分校)人工智能方向博士学位和清华大学基科班 (30/3000)学士学位。2003机器人足球金牌,在韩国获得亚洲第五名。

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