踏歌智行與Ouster為礦區(qū)自動駕駛提供高可靠的感知保障

3D掃描、激光雷達、AR體驗…… iphone12的面世給全民上了一堂VCSEL+SPAD激光雷達應(yīng)用的科普課，而想要真正了解激光雷達能力的邊界，你需要去自動駕駛領(lǐng)域?qū)ふ摇?/p>

相較于公開道路無人駕駛可能會受到法律法規(guī)、道德困境等問題限制，礦區(qū)無人駕駛則可以更專注于技術(shù)難關(guān)的攻克，并有望率先實現(xiàn)自動駕駛的商用落地。晴則塵土飛揚、雨則積水泥濘，加之道路特征不明顯、邊界不清晰，無人礦卡經(jīng)常因誤識別灰塵或積水造成緊急限速和限停。礦區(qū)惡劣的環(huán)境是對傳感器硬件性能和自動駕駛感知算法的雙重挑戰(zhàn)。

礦區(qū)運輸自動駕駛領(lǐng)軍企業(yè)踏歌智行與高性能數(shù)字激光雷達生產(chǎn)商Ouster強強聯(lián)手，基于Ouster OS1激光雷達，專為礦區(qū)場景量身打造了環(huán)境感知算法，為礦區(qū)自動駕駛提供高可靠的感知保障。

灰塵

首先要面對的是礦區(qū)灰塵大的問題。踏歌智行將多年積累的大量礦區(qū)點云數(shù)據(jù)與深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Deep-Tage相結(jié)合，成功研發(fā)出了點云灰塵濾除算法，能夠?qū)覊m干擾進行精準濾除，從而大幅提升灰塵場景下的識別有效性。

對于在車輛運行過程中附著在激光雷達表面的灰塵，Ouster激光雷達憑借更大的光學(xué)孔徑，能夠?qū)⒋祟愓诒挝飳敵鳇c云數(shù)據(jù)的影響降到最低。這是因為，與相機鏡頭類似，光學(xué)孔徑小的激光雷達對遮蔽物的彈性較小，不透明或者有折射影響的遮蔽物會使激光雷達的信號衰減，從而降低像素的探測范圍。而當光學(xué)孔徑較大時，信號強度只會部分衰減而不是被完全阻擋，因此對點云的影響較小。

Ouster所有激光雷達都達到業(yè)界最高的防護等級IP68和IP69K，一方面灰塵和水汽無法進入雷達內(nèi)部，另一方面經(jīng)得起頻繁的沖洗清潔，能夠極好的適應(yīng)礦區(qū)揚塵易污的作業(yè)環(huán)境。

水坑

對于激光雷達來說，潮濕、雨天和水坑都會帶來一定的問題。首先，Ouster所采用的865nm工作波長在任何條件下都具有較低的水吸性，形成了天然優(yōu)勢，確保了在礦山潮濕的環(huán)境下，激光雷達仍然能夠輸出穩(wěn)定的點云。

然而，礦區(qū)路面經(jīng)常會出現(xiàn)積水，由于鏡面反射的原因，激光雷達獲得的點云會出現(xiàn)部分缺失，這也是目前激光雷達共同面臨的問題。由此導(dǎo)致無人礦卡將該水坑區(qū)域判斷為不可行駛區(qū)域，造成無人礦卡經(jīng)常發(fā)生限速限停，影響正常運行。

踏歌智行自研的道路可行駛區(qū)域檢測網(wǎng)絡(luò)Range-segmentation，通過將三維點云轉(zhuǎn)換為具有深度信息的圖像，在此基礎(chǔ)上再通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行空間特征提取、補足點云，并用踏歌積累的大數(shù)據(jù)樣本進行模型訓(xùn)練及優(yōu)化，最終有效解決了水坑場景下的誤識別問題。

目前，搭載Ouster OS1的踏歌智行無人駕駛礦卡已在包鋼集團白云鄂博鐵礦、鄂爾多斯永順煤礦、國家電投霍林河南露天煤礦等多個大型露天礦山批量部署運行，共涉及5個品牌9種車型共計40余臺次，年內(nèi)車隊規(guī)模將突破150臺。同時，Ouster已全面實行二年標準質(zhì)保期，為項目部署提供充分支持。

踏歌智行感知算法與Ouster激光雷達的深度融合，解決了運行過程中面對的灰塵、雨霧和水坑等技術(shù)難題，為加快無人礦卡商業(yè)落地掃除了障礙。

原文標題：除塵撥霧，踏歌智行與Ouster共尋自動駕駛前路

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責任編輯：haq