阿里达摩院自动驾驶技术升级：模拟线束量提升

近日，阿里巴巴达摩院取得一项重要突破，其在自研感知算法方面的创新成果令人瞩目。该算法成功实现对低线束LiDAR的模拟，使其线束量间接提升三倍以上，这一技术革新有望彻底改变自动驾驶领域的发展格局。

在自动驾驶汽车的“视觉”系统中，能探测障碍物的激光雷达扮演着至关重要的角色。高线束的激光雷达成本居高不下，成为阻碍自动驾驶大规模商业化的瓶颈之一。达摩院的这项创新算法，结合摄像头图像，对低线束LiDAR的点云进行深度补全及语义识别，成功实现了更稠密的激光雷达点云图3D重建效果。

这一技术突破的意义在于，它使得低成本的普通激光雷达能够替代高成本的雷达，从而大幅降低自动驾驶感知部件的成本。正如“低像素相机拍出单反相机效果”一样，达摩院的算法让低线束LiDAR也能满足自动驾驶的感知需求。

通过深度补全任务，达摩院实现的算法不仅可更精确地读取障碍物的距离及形状等信息，还能更精准地判断其类别信息。这一技术在实际应用中的表现也十分出色，50米内障碍物距离信息读取的平均误差仅为25厘米左右，显示出极高的准确性和稳定性。

达摩院的算法还具有极高的处理能力，达到了每秒传输帧数100fps。这一速度的提升为自动驾驶反应提供了更加快速和精准的数据支持。这项技术的突破对于推动自动驾驶技术的普及和发展具有重要意义。它不仅能够降低自动驾驶汽车的制造成本，还将为自动驾驶的大规模商业化铺平道路。这一重大进展无疑将为未来的交通出行方式带来更加广阔的前景和无限的可能性。

特别提醒：本报道内容转载自其他媒体，旨在传递更多信息，并不代表本站观点。关于原创性以及文中陈述文字和内容等，请读者自行核实并承担相应责任。如若本报道涉及内容侵犯您的权益，请及时联系我们，我们将尽快处理完毕。