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LeddarTech宣布收购传感器融合与感知软件企业VayaVision

发布时间:2023-12-17 08:56:48   来源:产品中心

  LeddarTech 向 1 级和 2 级汽车系统集成商提供开放汽车和移动感知平台支持,包括其基于 LiDAR 的 LeddarEngine™。业界已达成共识,3 至 5 级无人驾驶应用需要使用多个传感器,以及 LiDAR、雷达和摄像头三种传感器的组合。传感器融合开发会大幅度的增加客户的产品上市时间、成本和风险。在整合 VayaVision 的技术、产品和专业相关知识后,LeddarTech 能够最终靠传感器融合与感知堆栈帮助客户加快他们的产品上市时间,同时减少客户开发成本和风险,该堆栈可以将单一传感器扩展到多传感器组合,并且是跨硬件和操作系统软件的。

  VayaVision 是一家由 Nehmadi Youval 博士和 Ronny Cohen 于 2016 年在以色列成立的深科技公司,是传感器融合与感知领域的先驱。VayaVision 主要为汽车行业的核心公司可以提供无人驾驶解决方案,解决了 L2~L5 ADAS(高级驾驶辅助系统)和 AD(无人驾驶)的用例。其团队由机器和电脑视觉以及深度神经网络专家组成。

  LeddarTech 基于其全波形数字信号处理技术的开放平台,加上 VayaVision 的原始数据传感器融合与感知软件堆栈,可提供最准确的环境模型,从而能大规模部署经济高效 的 ADAS 和 AD 应用。本次收购完美契合 LeddarTech 的长期开放平台战略,旨在提供适应能力强、灵活且可扩展的端到端 ADAS & AD 传感器融合与感知堆栈产品,促进客户创新并加快他们的产品上市时间。第一款基于 LeddarTech Leddar Pixell™ LiDAR 传感器的感知软件堆栈产品将于 2020 年第四季度向潜在客户演示并制样,并于 2021 年上半年投产。

  它是一款能轻松实现摄像头、雷达和 LiDAR 融合,进而加速上市时间的的感知软件产品

  它是一个可以从 L2 扩展到 L5,从单一传感器扩展到高达 15 个传感器的平台

  VayaVision 共同创始人兼前 CEO Ronny Cohen 先生表示:“我很高兴 VayaVision 现在已归于 LeddarTech 旗下。”“LeddarTech 是感知行业的领军企业,具有开放式的架构,而且有向汽车和移动市场提供 ADAS 和 AD 解决方案的全球足迹和历史。我们的组合技术使 LeddarTech 能向市场提供独一无二的端到端平台,加速安全、可扩展和价格合理的 ADAS 和 AD 部署。”

  LeddarTech CEO Charles Boulanger 表示:“通过收购 VayaVision,他们的传感器融合与感知技术与 LeddarTech 成熟的 LeddarEngine 平台相得益彰,补全了至关重要的一块拼图。”Boulanger 先生强调:“市面上现有的单一传感器解决方案不足以满足大规模部署所需的性能、灵活性、可扩展性和经济性。我们的基于开放式软件架构的 LeddarEngine 平台,加上 VayaVision 的传感器融合与感知技术,使 LeddarTech 能实现用户对跨硬件、可扩展且适合任何车辆和传感器配置的感知解决方案的需求。”

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  在洛杉矶此类交通密集的城市,很多人都在问自动驾驶汽车何时会出现?但是由于在美国发生了一系列无人驾驶汽车重大事故,无人驾驶汽车的安全问题让普及无人驾驶汽车的梦想戛然而止。 但是,据外国媒体报道,美国南加州大学(USC)的研究人员发布了一项新研究,解决了无人驾驶汽车研发人员长期面临的一个问题:如何测试无人驾驶系统的感知算法,该算法可让汽车“理解”“看到”的东西。 南加州大学研究人员与亚利桑那州立大学(Arizona State University)的研究人员合作,采用了新数学算法,能够在无人驾驶汽车上路之前,识别其系统中存在的不正常的情况或是故障。 感知算法基于卷积神经网络,由机器学习(一种深度学习)提供动力。众所周知,很难对此类算法进

  简介 未来的汽车将会带动众多技术的融合。电气化、传感器、连接性、云计算、大数据和 AI,它们在 无人驾驶 汽车、车辆与万物 (V2X) 通信以及信息娱乐电子设备的功能安全及其 驾驶辅助 功能方面都有着紧密的联系。 此外,这些车辆是终极的系统体系之体系。在最低层,我们拥有单独的传感器和集成电路。它们在车辆的各个子系统中交互,而这些子系统则构成了车辆本身。但整个体系并未止步于此:车辆不过是总体车载环境的一部分,该环境还包括其他车辆、行人、基础设施,甚至云。 图 1. 车辆是系统体系之系统体系。 这使得汽车系统的验证成为一项艰巨的任务。毫不夸张地说,需要检验的场景数量多达数百万个,而且每个场景都有不同的变型。例如,在一个

  根据整世界知识产权组织(WIPO)、科隆经济研究所的分析数据, 2010年1月至2017年7月期间全球最大汽车零件商博世(Bosch)提出的自主驾驶相关专利数量居冠、高达958件。 第2-10名依序为奥迪(516件)、Continental(439件)、福特(402件)、GM(380件)、BMW(370件)、丰田(362件)、福斯(343件)、戴姆勒(339件0、谷歌 (338件)。 这份统计显示,德国共有6家厂商进入前10名、合计拥有2,965件自驾相关专利,远胜美国三家厂商的1,120件。 Thomson Reuters报导,德国工业集团西门子(Siemens)8月30日宣布收购荷兰自驾车软件开发商T

  5月22日,IDC发布了《中国汽车云市场跟踪研究,22H2》。报告数据显示,2022下半年,中国汽车云解决方案市场规模总计17.62亿人民币。 其中,百度智能云在无人驾驶研发解决方案市场中以35.9%的市场占有率排名第一,相比去年同期实现162%的超快速地增长,在国内汽车云市场中处于龙头地位。该领域未来有望成为解决方案市场的主阵地和未来汽车云市场之间的竞争的关键变量。 在IDC发布的这份市场研究报告中,无人驾驶研发解决方案包括主机厂及汽车科技公司(感知、决策、控制软硬件服务商)在无人驾驶车辆及硬件量产前的数据采集、模型训练、仿真测试等环节。根据IDC的预测,无人驾驶研发解决方案市场未来五年复合增速预计高达90.0%。 自

  研发解决方案,百度智能云市场占有率第一! /

  随着Google和Tesla这些非传统车厂推出 无人驾驶 车辆后,老牌业者如Toyota、BMW和GM也相继宣布将在2020至2025年间推出无人驾驶车辆上市,而实现更先进和更全面的无人驾驶的前提, 无非就是持续将更高深的 人工智能 (AI)注入车辆中。 对于无人驾驶车辆而言,人工智能的价值在于两个层次,其一,是管理替代人类预测、判断、操作等的功能;其二,则是支持人类思考与行为的人机接口(HMI)功能。 亚德诺(ADI)亚太区汽车事业部门策略营销与业务发展总监永井询也(Junya Nagai)说明,针对第一个层次的功能,重点是在实现第5级无人驾驶,也就是完全无人驾驶;而AI透过与人互动的讯息, 例如自然语言来执行机械操作以驾驶汽车

  据外媒报道,近日,特斯拉推出了新的超级计算机,据称是全球第五大超级计算机,也是特斯拉即将推出的新超级计算机Dojo的“先行版本”。 (图片来自:) 该超级计算机用于训练为特斯拉Autopilot和即将问世的无人驾驶AI提供动力的神经网络。在过去几年中,特斯拉一直将重点放在汽车内外部的计算能力上。在内部,运行无人驾驶软件需要足够强大的计算机能力,在外部,需要超级计算机训练由神经网络支持的自动驾驶软件,这些神经网络会接收来自车队的大量数据。 特斯拉的Dojo项目由计算速度达每秒百万万亿次(exaFLOP)的超级计算机组成,使其成为全世界最强大的计算机之一。过去几年内,特斯拉一直在研究

  AI /

  据CNBC北京时间11月14日报道,苹果联合发起人史蒂夫·沃兹尼亚克(Steve Wozniak)周二表示,他曾经希望苹果能够打造出全球首辆无人驾驶汽车,但现在他已经对无人驾驶失去信心。 他说:“目前,我并不相信无人驾驶,我真的不相信汽车现在能够在没有方向盘的情况下自己驾驶。” 沃兹尼亚克表示,现在的道路并没有为无人驾驶汽车准备好,因为它们是由不完美的人类建造的。         不过,他确实支持“辅助驾驶”技术的进步,因为这种技术能够让汽车“看见红灯和停车标志,以避免如今的一些事故。”         但他警告说,人类“不应忽视这样一个事实,那就是你买不到一辆无人驾驶的汽车。”         沃兹尼亚

  目前,学术圈还是用“打榜”来对 无人驾驶 算法评分。所谓“打榜”就是在某一数据集上利用其训练数据集来测试算法的优劣,目前无人驾驶圈内最常用的打榜数据集是安波福Aptiv旗下的nuScenes。严格意义上的无人驾驶算法评分对比几乎是不可能的,单独对比算法不够公允,此外还一定要考虑算法的效率和落地可行性。训练数据集的数据结构也会影响算法的发挥。同时由于深度学习的不可解释性,在nuScenes数据集上表现好不代表在其他数据集也会表现好,也许会表现得很差,同样道理在nuScenes数据集上表现不好不代表在其他数据集也表现不好。当然 算力 大小无关算法的准确度。 nuScenes数据集的任务包括六大类,分别是3D目标检测detection

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