Autonomoose借助XIMEA工(gōng)業相機在冬季道路上行駛，開(kāi)創了無人駕駛汽車(chē)的新時代

Autonomoose自動駕駛汽車(chē)

對于許多人來說，遙遙無期的未來已經成爲少數人的現實：“自動駕駛”是自然科學和工(gōng)程學等研究領域中(zhōng)最熱門的主題之一(yī)。 滑鐵盧大(dà)學和多倫多大(dà)學通過在自然科學和工(gōng)程學兩個領域之間的研究合作，創作了一(yī)種獨特基于機器視覺的自動駕駛汽車(chē)Autonomoose。

Autonomoose配備了XIMEA的高性能工(gōng)業相機，爲車(chē)輛提供“眼睛”功能。 此外(wài)，雷達掃描儀，聲納，激光雷達，視覺傳感器以及具有自動駕駛代碼庫的先進車(chē)載計算機的同步，使得該駕駛即使在惡劣的冬季天氣下(xià)也很适合駕駛。  

在冬季困難的天氣條件下(xià)自主駕駛

冬季自動駕駛如何工(gōng)作？ 

由于在大(dà)範圍白(bái)色背景下(xià)雪的天氣中(zhōng)的視覺條件不同，因此在良好天氣中(zhōng)收集的數據生(shēng)成的駕駛算法可能會造成混淆，并且計算錯誤。因此，研究人員(yuán)安排一(yī)輛裝有全套傳感器套件的林肯MKZ混合動力車(chē)在安大(dà)略省的積雪道路上行駛，記錄惡劣天氣數據，使無人駕駛汽車(chē)最終能夠适應這些條件。  

Autonomoose的同步傳感器套件包括：

· 8個相機- XIMEA的工(gōng)業相機型号MQ013CG-E2

· 激光雷達掃描儀-Velodyne VLP-32C， 

· GPS /慣性系統-Novatel OEM638，采用STIM300 MEMS IMU傳感器 

· 采用2個IMU（Xsens MTi-300-和30-AHRS），作爲高級駕駛員(yuán)輔助系統（ADAS）的一(yī)部分(fēn)

該套件每秒記錄和标記10張圖像。 

LiDAR與GPS PPS信号和NMEA消息時間同步。  

每個LiDAR點雲都包含完整的360°LiDAR光束掃描，從汽車(chē)後方的180°切割角開(kāi)始，并順時針旋轉。 

Autonomoose計算機接收GPS PPS信号和NMEA消息。 

Novatel慣性位置速度擴展姿态（INSPVAX）消息包含位置、速度和方向以及标準偏差。

數據在自動駕駛中(zhōng)的重要性

多倫多大(dà)學應用科學與工(gōng)程學院航空航天研究所副教授Steven Waslander和滑鐵盧大(dà)學教授Krzysztof Czarnecki領導團隊編寫加拿大(dà)不利駕駛條件（CADC）的數據集。 同時他們與Scale AI合作，幫助他們對數據進行分(fēn)類。

Scale AI首席執行官Alexandr Wang說：“數據是當前機器學習研究中(zhōng)的關鍵瓶頸。” “沒有可靠高質量的數據來捕捉冬季駕駛的現實，就不可能建立能夠在這些環境中(zhōng)安全運行的自動駕駛系統。”

Autonomoose無人駕駛汽車(chē)，正在樹(shù)立高标準并實現更高的目标，尤其是在SEA水平方面。 從條件自動化到高度自動化的轉變并非易事，它需要自動駕駛系統來監視駕駛環境，并能夠按照該地區适用的交通法規進行操作。 爲了達到這一(yī)自動化水平，視覺傳感器是理解駕駛環境的關鍵，就像Autonomoose一(yī)樣，XIMEA的八個MQ013CG-E2相機平均分(fēn)布在整個車(chē)輛上。 

本文爲部分(fēn)譯文，原文網址：https://www.ximea.com/en/corporate-news/gathering-data-driverless-roads-autonomoose

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