• 黑客思维看自动驾驶: 史上最详细无人车攻击指南 | 深度

    恭喜你,成功晋升自动驾驶界的詹姆斯·邦德。撰文 | 宇多田「正因为我们的存在,世界才在前进。」大言不惭说出这句话的,是上世纪 90 年代自称为「黑暗但丁」的传奇黑客 Kevin Poulsen。这位在 23 岁就成功入侵太平洋贝尔电话公司内网,并多次侵入美国 FBI 计算机系统盗取数据的美国青年,曾被认为在很大程度上推动了互联网通讯行业的发展。攻击,是为了更完备的防御。这就是网络安全界深以为然的「攻防思维」。与善于制造网络混乱的黑帽黑客相对应的,是历史上无数白帽黑客一直在用自己的电脑技艺做着「善意的攻击」—...
  • 自动驾驶「无视」障碍物:百度研究人员攻陷激光雷达

    机器之心报道参与:张倩、杜伟、泽南自动驾驶汽车不仅会被「假路标」误导,开上反向车道,还会无视道路中间的障碍物,直到躲闪不及才能发现。最近百度等机构提交的一项研究让自动驾驶技术又一次成为了人们关注的焦点。这一次,连性能最好的传感器激光雷达(LiDAR)都被黑掉了,自动驾驶汽车真的安全吗?用激光雷达进行目标检测是目前自动驾驶汽车用到的主流方法,这种传感器精度高、成本高昂、技术门槛高。如果昂贵的价格能买来安全,那么也能显示其价值。但最近,来自百度研究院、密歇根大学以及伊利诺伊大学香槟分校的研究者提出了一种可以「欺...
  • 车载激光雷达市场黎明前夜:整合淘汰迹象初显|深度

    编者按:上上周推出这个栏目后,感谢读者的各种回复与评论(那篇文章大概是我收到最多的一次反馈),有赞扬也有批评,我都通通接受。我会用一些有个人特点的方式来呈现这个行业里的产品与故事,希望你能跟我一起探讨和关注下去,吐槽也没问题,如果能给我提供更多的线索与写作思路就更为感激了。我是宇多田,一个内心时常抓狂,但表情偶尔正常的技术女青年,欢迎加微信(fudabo001,请注明身份)讲讲你对自动驾驶以及汽车行业的独到看法。撰文 | 宇多田最近有一个关于激光雷达的笑话:客户 or 路人 A:「用激光雷达?激光雷达成本高...
  • Velodyne起诉中国两公司技术剽窃, 激光雷达竞争加速白热化|独家

    就在 3 天前,全球最大的激光雷达企业 Velodyne 已经向加利福尼亚地方法院提起两份诉讼,正式起诉中国激光雷达创业公司速腾聚创与禾赛科技。正是 Hall 的这一发明让 Velodyne 的产品成为自动驾驶汽车的激光雷达技术标准。Velodyne 表示,自己迄今为止收集的信息能够证明这两家公司存在侵权行为。Velodyne 已经要求法院阻止速腾与禾赛销售所谓的抄袭产品,其中包括他们网站上列出的所有主要激光雷达产品。根据 2019 年 3 月 Velodyne 公开的一组数字显示,自 2007 年以来,Velodyne 旗下激光雷达的销量已经突破 3 万台,销售额达到 5 亿美元。当时外媒报道,Velodyne 希望其上市前估值超过 18 亿美元,并在 2019 年末之前上市。
  • 从2C到2B:九号机器人推出配送机器人

    九号机器人联合创始人兼总裁王野在7月16日的九号机器人新品发布会上这样解释涉足配送机器人领域这件事儿。九号机器人为此在2018年与美团联合发布了「Segway配送机器人S1」,据王野称:过去一年与美团等行业合作伙伴已经持续产生5000多公里的运行里程,每公里人工干预次数从5次改善到1.5次。此外,据王野介绍,「Segway配送机器人S2」采用无把手电动门,不容易出现物品被盗问题;箱体内部配置加热和降温系统,方便运送过程中保温;箱体可替换,可换成摄像头或夜视仪,化身安防机器人。这也是其布局配送机器人的原因之一。
  • 讲师介绍 | 讯石第十八届研讨会:海创凌吉武 — 光器件的发展趋势与激光雷达应用机遇

    导读 9月2-3日,讯石第十八届研讨会将在深圳大中华喜来登酒店六楼宴会厅隆重来袭!本届讯石研讨会主题关注5G建设及其应用、5G与数据中心和中国芯发展,本篇将为您介绍讯石研讨会演讲嘉宾——福建海创光电董事长&CEO. 凌吉武,演讲主题《光器件的发展趋势与激光雷达应用机遇》。2018.1.19 — 2018讯石厦门光通信高峰论坛暨年度总结会议:《无源与光学材料发展趋势》中国著名的光器件专家凌吉武向观众讲述了《无源与光学材料发展趋势》。2019年9月2-3日,让我们相约讯石第十八届研讨会,共同期待海创光电凌吉武先生带来的精彩演讲!
  • 自动驾驶创业门槛太高?这家公司教你另辟蹊径

    从感知模块的测试验证切入自动驾驶的商业化落地,亮道智能正在引发汽车细分市场的另一场运动,同样硝烟无声,但却是另一条赛道的突围竞争。而且考虑功能安全,激光雷达将是 L3 及以上自动驾驶的核心感知模块。8 月底,长城汽车、亮道智能、Ibeo 三方签署 L3/L4 自动驾驶量产战略合作协议。这是全球第一个纯固态激光雷达量产合作项目,也是全球范围内首个纯固态激光雷达的车规量产合作。此外,跨过 L2 这个阶段,L3 及其以上自动驾驶能力的实现意味着实际测试验证需要的工作量可能是几个数量级的提升。
  • 自动驾驶研究回顾:CVPR 2019摘要

    CVPR 2019在我们的第一期《公众读者文摘》中,我们从CVPR会议上为你介绍我们最喜欢的自动驾驶主题。1290篇论文被提交,其中有9000多参会者,包括来自Lyft团队的28人。感知与跟踪Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving基于视觉深度估计的伪激光雷达:填补自动驾驶三维目标检测的空白论文:http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Wang_Pseudo-LiDAR_From_Visual_Depth_Estimation_Bridging_the_Gap_in_3D_CVPR_2019_paper.pdf代码:https://github.com/mileyan/pseudo_lidar视频:https://www.youtube.com/watch?ROI-10D: Monocular Lifting of 2D Detection to 6D Pose and Metric ShapeROI-10D:单眼将2D检测提升为6D姿态以及公制形状论文:http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Manhardt_ROI-10D_Monocular_Lifting_of_2D_Detection_to_6D_Pose_and_CVPR_2019_paper.pdf视频:https://www.youtube.com/watch?Rules of the Road: Predicting Driving Behavior with a Convolutional Model of Semantic Interactions道路规则:使用语义交互卷积模型预测驾驶行为论文:http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Hong_Rules_of_the_Road_Predicting_Driving_Behavior_With_a_Convolutional_CVPR_2019_paper.pdfZoox的论文—作者描述了一个端到端的神经网络来预测未来的汽车运动。
  • 今天,我们仍然无法相信辅助驾驶

    L2 辅助驾驶「全军覆没」可以说,L2 辅助驾驶系统一定程度上点燃了人们对于智能汽车的热情。尽管车企们把 L2 级别辅助驾驶系统的重点放在了「辅助」,但是仍有车主把辅助驾驶当做高科技玩具。本田雅阁平均碰撞发生前 0.71 秒发现行人,3 次避免撞到了行人,1 次及时进行了减速。首先在技术方面,辅助驾驶的「能力」依然不能主动「担当责任」。如果有辅助驾驶系统的加持,在发生事故前进行提醒,可能会避免一起车祸的发生。
  • 前蚂蚁金服工程师自述:如何开始无人驾驶学习

    我是18年双十一之后才开始无人驾驶的学习过程,之前了解的信息仅仅局限于网络上关于自动驾驶等级的介绍,以及一些基本的如汽车底盘,线控卡和传感器的介绍,具体的细节我十窍通了九窍,是一窍不通。这时候我决定从最基础的开始,也就是先争取对无人驾驶各个模块有一个大概的印象,各个模块干了什么,有什么作用,以及它们如何工作起来驱动无人车的。比较有帮助的课程是百度和优达学城推出的自动驾驶公开课,虽然很短小,但是对了解无人车的全貌来说非常有帮助。如果能做到这样,基本上对无人驾驶的理解可能比大部分人都好了。
  • 从硬件角度剖析自动驾驶,为什么说它是复杂的系统工程?

    上图则是Google现在的自动驾驶车,他们的硬件技术思路是,硬件系统和软件系统都自主完成。GNSS和IMU结合,可以满足自动驾驶要求。自动驾驶硬件技术上的挑战正如前面所说,一辆实现L4级自动驾驶功能的无人车无法离不开硬件技术的支持。也因此,自动驾驶是一项系统工程,除了出色的软件系统,也需要关注硬件设备在机械方面和电子方面的要求和挑战。机械方面首先是自动驾驶车的“颜值”,这是人们在视觉上最直接的反馈。自动驾驶相关工程领域前面也提到过,自动驾驶是一项系统工程。目前,小马智行已经迭代了三代自动驾驶硬件平台。
  • 全球第一激光雷达败退中国:裁撤北京员工,直销转代理,之前状告国产企业侵犯专利

    12月9日,消息最先由虎嗅曝出,其后量子位进一步核实获知:Velodyne中国办公室确实发生裁员、转变发展模式,但相关人士否认了“退出中国市场”的说法。难道全球第一的激光雷达厂商,就这样在自动驾驶爬坡前夜放弃最大市场?人员规模上也非常精简,截至这次调整前,全员不过20多人。而更多的中国市场小客户,将会通过代理进行销售。64线激光雷达,最高时卖到80万一台。远远低于当前的激光雷达产品,而且稳定性可靠性高,体积也不大。而Velodyne谋求IPO上市的计划也已曝光,或许精兵简政,就是其压缩成本的方式之一。到2016年,Velodyne的激光雷达部门正式从母公司中剥离
  • Velodyne“退出”中国市场:是国产激光雷达厂商的胜利?还是自动驾驶的寒冬?

    而这似乎也意味着Velodyne主动“放弃”了中国市场。而在这背后,究竟是中国激光雷达厂商的胜利?成立于1983年的美国激光雷达巨头Velodyne,被誉为激光雷达鼻祖。早在十多年前,Velodyne的激光雷达就有被用于无人机驾驶汽车上。这也使得Velodyne在竞争激烈的中国市场逐渐失去了优势。比如,Velodyne的128线机械激光雷达确实非常的强大,但是零售价格却也高达70万。但今年5月,美国专利审判和上诉委员会作出裁决,维持了该专利的有效性,Velodyne胜诉,但Quanergy随即起诉。固态激光雷达的“弯道超车”不过,Velodyne的US 7,969,558专利主要针对的是机械旋转式的激光雷达产品。
  • 比雷达/摄像头/GNSS更可靠,自动驾驶最后的安全防线竟是它?

    目前在自动驾驶领域,毫米波雷达、激光雷达、摄像头技术是应用较为广泛的三项传感技术,此外还有GNSS卫星定位导航技术。相对于毫米波雷达、激光雷达、摄像头以及GNSS来说,IMU能够完全不受外界环境的影响地为自动驾驶系统提供连续的、高精度、高可靠的车辆位置、方向、速度、里程、时间等维度的信息,保障车辆的安全行驶。当然,IMU也有着一些问题,比如在毫米波雷达、激光雷达、摄像头、GNSS卫星定位都失效的情况下,如果IMU的精度本身就不高,那么单独依靠IMU的时间越长,偏移就会越大。
  • 他在雨林中发现了玛雅的「失落之城」,靠的居然是免费的地图?

    研究玛雅古文明的他,最近刚刚发现了一处失落已久的玛雅遗迹,这对整个玛雅文明的研究来说都是一个大进展。而引领他找到这座「失落之城」的藏宝图,居然是一张完全免费的在线地图。在那里,他们发现了一些已知的最早的玛雅建筑。到目前为止,他已经用它鉴别了 27 个先前不为人知的玛雅仪式中心的遗址,其中包含了一种考古学家从未见过的建筑类型。他使用激光雷达技术,于 2009 年绘制了位于伯利兹的玛雅城市卡拉科尔 的地图。在激光雷达出现之前,这样的批量分析几乎是不可能的。
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