基于视觉优势的行泊一体如何实现

寅家科技是一家全球化的高科技智能驾驶公司，多年深耕高精度传感器、深度学习算法、控制决策技术，形成智能交互、自动驾驶系统集成、特定场景自动驾驶技术领域的成熟应用。基于坚实的技术基础，寅家科技聚焦环境感知、智能决策、控制执行等领域，为客户提供安全、高效的智慧出行解决方案。

寅家科技泊车事业部首席专家张皓磊以《全场景智慧泊车方案及视觉感知的行泊一体应用优势》为主题展开演讲，以下是演讲内容整理：

以上四项功能中，SLAM建图与车周障碍物定位有两点特别值得关注。

一是地图特征的采集与建图。驾驶员开车进入地库，在没有高精地图支持的情况下，首先需要自己手动扫图，针对这一点，寅家科技行泊一体 2.0会对地图，特别车辆行驶前向地图的可视范围内特征点进行扫描，采集车身行驶参数，如轮速、方向盘转角、IMU等综合信息，用来建立所有特征点的运动模型，利用这些数据建立特征点运动模型，在车辆行驶过程中，使用运动模型对特征点轨迹进行动态预测，获取权重更高的特征粒子构成地图要素与完整的SLAM地图。

此外，由于相似的特征点越多，地图的构建精度就越差，因此在相似度过高的情况下，系统会抓取更多特征点，以此提升整个地图的精度和锐利度，在最后则会整合所有特征点和运动轨迹，优化定位建图精度。

二是BEV感知内的空间特征融合。BEV感知与环视领域内的鸟瞰图有一定相似性，但范围更广，相比鸟瞰视图还囊括了汽车行驶前向视角主摄像头的领域，会整合感知区域、车身原点坐标、时间轴进行一个4D虚拟化的时空同步输出。

目前，寅家科技行泊一体 2.0主要是用Transform做BEV图像的输出投影，未来还会融合激光雷达、毫米波雷达、点云等多维度的感知信息，进一步提高自动驾驶环境感知的一致性、安全性和即时性。

（以上内容来自上海寅家电子科技股份有限公司泊车事业部首席专家张皓磊于2022年9月15日由盖世汽车主办的2022第五届自动驾驶与人机共驾论坛发表的《全场景智慧泊车方案及视觉感知的行泊一体应用优势》主题演讲。）

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