无人驾驶迎来新高度！以后每辆车都有这些功能...

日前，小编了解到，同济大学一名硕士研究生针对自动驾驶发表的一篇文章荣获今年CVPR的最佳学生论文奖。获奖论文第一作者首次来自中国高校，就连哈佛大学都沦为陪跑。

同济大学汽车学院智能汽车研究所、上海自主智能无人系统科学中心2020级硕士研究生、阿里达摩院实习生陈涵晟

如何用普通的相机准确定位三维场景中的障碍物，是陈涵晟在这篇文章中阐述的重点，该成果在机器人和自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。

具体来说研究的都是通过单张2D图像估计3D物体位姿的问题。

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通过这项研究，我们不能发现，陈涵晟深入自动驾驶的安全领域，仅仅利用相机摄像头就能精准识别障碍物的距离从而做出判断。

据悉，目前市场上的自动驾驶车辆为了保障安全，不得不搭载激光雷达，甚至不少企业还比拼激光雷达数量，以此标榜安全水准。

以激光雷达为例，硬件成本减不下来，成本很难达到量产的商业化需求，但是安全又是不能突破的底线。

对于消费者来讲，这无疑增加了相应的负担，例如某进口品牌车，配置包括激光雷达、毫米波雷达、单/双目摄像头、处理器、执行器等装备在内，整套系统成本大约需要23万人民币左右，超过了车价的1/3，满足L3自动驾驶的硬件方案成本较高。

业界普遍认为，我国智能驾驶整体上处于L2向L3转型的阶段，理论上，完全无人驾驶遥遥无期。现实中，L4级自动驾驶能力的实现也需要很长的时间、大量的数据训练和稳定的资金支持。

随着今年相关政策的落地实施，在当前形式一片大好的情况下，L3自动驾驶的发展已经是势不可挡，但是想达到量产化的水平，依旧需要等待市场的考究。

在当前，自动驾驶公司想要达到盈利，在抛开车企的情况下，最理想的办法就是从Robotaxi（自动驾驶出租车）和无人公交为着力点。

然而无论是 Robotaxi 还是无人公交，都得依赖于车联网平台。车联网可以通过提前预警、超速警告、逆行警告、红灯预警、行人预警等相关手段提醒驾驶员，也可通过紧急制动、禁止疲劳驾驶等措施有效降低交通事故的发生率，保障人员及车辆安全。

车联网是实现自动驾驶乃至无人驾驶的重要组成部分，也是未来智能交通系统的核心组成部分。在实景三维大力发展的今天，将车端和交通信息及时发送到云端，我们就能通过三维重建的模型对路面和车辆进行信息化识别。

 

在车联网平台上，我们还能看到高精度电子地图和准确的道路导航，通过设备采集也能对路标路牌进行智能替换。传统的大相机等采集设备在遇到雾霾、雨雪等天气时一定程度上会受到影响，通过倾斜摄影和激光点云采集对路段进行建模，精度会更高更准确。

在介绍完了优点我们也来谈谈车联网目前的境况，在车联网平台海量的数据处理、可视化、数据动态和管理上，现在很多的企业还在使用国外的建模软件进行平台的搭建，这就存在信息安全等风险的发生。

实景三维的建设，必须实现技术国产化，也是国家“十四五”规划布局的方针，云端地球明确建设目标，坚持纯国产化的路线，以全自主研发的计算机三维视觉重建技术为核心，从根本上解决了实景重建中高门槛、成本高、效率低等痛点，为不同行业的用户提供高品质的三维重建、进度管理、站点文档及分析应用等服务。

在大场景下，国外建模软件纹理质量不清晰，采集耗时长，色彩不一致；云端地球通过色彩调整算法，即便是昏暗的纹理也能清晰可见，避免了阴影错乱。

云端地球致力于各行各业在自动化三维重建的推动，也在突破原有测绘领域的局限，不断扩大其应用范围，创造价值。

在云端地球，各项三维重建服务为用户提供了无限的“创造力”和“生产力”，我们希望用户使用云端地球三维重建技术后，都可以更加高效、快速落地三维项目，成为数字世界的参与者和引领者。