阿里达摩院其自研感知算法实现了对低线束LiDAR的高线束模拟

近日，阿里巴巴达摩院宣布，其自研感知算法实现了对低线束LiDAR（激光雷达）的高线束模拟，间接将LiDAR线束量提升3倍以上，实现低成本普通激光雷达替代高成本雷达。能探测障碍物的激光雷达是自动驾驶车辆最重要的“眼”，该算法突破相当于用“低像素相机拍出单反相机效果”，可大幅降低自动驾驶感知部件成本。

在自动驾驶实际落地场景中，需要高密度的LiDAR才能满足感知需求，而64线以上LiDAR 成本居高不下，成为自动驾驶大规模商业化瓶颈之一。达摩院自动驾驶实验室环境感知算法能结合摄像头图像，对低线束LiDAR点云进行深度补全及语义识别，实现更稠密的激光雷达点云图3D重建效果，不仅可更精确地读取障碍物距离及形状等信息，也可更精准判断其类别信息。

上图为低线束LiDAR原始点云，下图为经达摩院算法深度补全后的点云，LiDAR线束量提升了3倍以上，且自动驾驶车辆更好辨别出了障碍物。

在精度指标上，达摩院采用低线束激光雷达输入，实现了业内采用高线束激光雷达输入的平均水平，50m内障碍物距离信息读取平均误差为25cm左右，同时，达摩院进行深度补全任务时可达到100fps（每秒传输帧数）的处理能力。