基础传感器技术支持多种先进应用

例如，Mobileye最新的EyeQUltraSoC使用称为XNN，PMA，VMP和MPC四种类型的专用加速器，它们还依赖于两种传感子系统：一种仅用于摄像机的组件，另一种是雷达和激光雷达的组合。在现实世界场景中使用激光雷达的另一个例子是亚马逊的自主机器人：Bert，Kermit和Ernie。

随着人工智能和物理世界的交叉和独立技术的增加，人们可能会质疑机器及其当前脆弱的模型是如何以人类的方式感知世界的。在传感器技术的帮助下，包括激光雷达、雷达和摄像等自动驾驶车辆，机器开始收集实时数据，为决策提供信息，并适应现实世界的场景。

传感器技术已经渗透到我们的日常生活中，因此我们可能会低估它们的影响。以恒温器为例：只要做一些调整，这种基本的传感器技术就可以在没有太多人工干预的情况下将家庭和办公室保持在理想的温度。

然而，在背景中，恒温器依赖于双金属机械或电气传感器。这些传感器使用热膨胀来测量温度，然后根据所需温度操作加热或空调的电路。这只是改善我们生活的AD7875KN传感器类型的一个小例子。

用于AV激光雷达，雷达传感器

最近，汽车制造商一直在使用传感器来推动全自动驾驶。一些公司专门制造激光雷达（光检测和测距）传感器，以帮助物体检测。

休斯飞机公司因在20世纪60年代初引进激光雷达技术而受到广泛赞誉。该技术主要用于卫星跟踪，工程师可以借助激光聚焦成像计算距离。

如今，许多公司使用直接飞行时间的激光雷达传感器，它们使用激光发射光脉冲，然后从周围环境和障碍物反弹。然后，激光雷达测量这些脉冲返回所需的时间，以确定传感器和物体之间的距离。当光波击中物体表面时，激光雷达传感器还可以创建物体表面“地图”。

在现实世界中，该公司在各种应用中使用激光雷达，使机器能够感知周围的世界，包括仓库管理、先进的驾驶辅助系统、建筑项目、污染建模等。Mobileye和戴姆勒等公司正在实施激光雷达技术的自动驾驶原型。

例如，Mobileye最新的EyeQUltraSoC使用称为XNN，PMA，VMP和MPC四种类型的专用加速器，它们还依赖于两种传感子系统：一种仅用于摄像机的组件，另一种是雷达和激光雷达的组合。Mobileye声称EyeQUltraSoC汽车工程师协会将实现汽车工程师协会将其定义为在特定条件下无需人工干预即可实现所有驾驶功能的车辆。但是，如果不满足这些条件，驾驶员必须控制车辆。

在现实世界场景中使用激光雷达的另一个例子是亚马逊的自主机器人：Bert，Kermit和Ernie。Bert利用激光雷达技术引导整个亚马逊仓库，避免其他自动驾驶机器人、工人和机械等障碍物。

制造商也在使用激光雷达来改善他们的物流链，依靠自己的机器人来优化性能和配送过程。

机器人的3D视觉

激光雷达技术在工业和汽车用例中的成功是有限的。因此，工程师们意识到完全独立的机器是复杂的技术，需要更可靠的人工智能和机器学习算法。D视觉有助于促进自主。

3D视觉通常在工厂自动化应用中实现，如拾放机器人。这些机器依赖于3D快照传感器使机器人能够从本质上检测物体，无论其位置如何，这意味着它能够检测物体是平放、直立还是悬挂。

3D扫描和检测开发人员LMITechnologies创建自己的3D传感器版本Gocator3.000，传感器依赖于蓝光的使用LED结构光的条纹投影，结合3种D测量工具和决策逻辑。结合技术，传感器可以通过走走停停的运动来扫描和检查任何物体，从而实现质量控制检查和自动组装。

3D视觉还用于处理激光雷达传感器收集的数据，以渲染其扫描环境的详细图像。D视觉计算机软件公司SeoulRobotics第一款3月于2021年1月在美国发布D视觉软件。该软件基于公司的基础ML的SENSR软件，使3D传感器本质上是一种物联网设备。这家韩国公司声称，从车联网通信、交通安全技术、零售分析和智交通安全技术、零售分析和3中分析和理解D激光雷达数据。

地理空间人工智能

一些观察者预测，地理空间是基于位置的AI代表了ML允许机器收集实时地理数据来指导决策和预测分析的下一个重要步骤。物流、农业和基础设施是地理空间人工智能的一个例子。

结合空间科学、深度学习、数据挖掘和高性能计算，收集和分析机器网络收集的空间数据。地理空间AI提供推理和预测能力的算法也依赖于用户数据。

例如，Uber和Lyft根据客户提交的信息，等拼车公司依靠地理空间人工智能应用程序提供预计到达时间。Waze和AppleMaps等GPS应用程序还依赖于地理空间AI，根据交通分析软件和用户输入，司机可以提供最快的路线到达目的地。地理空间人工智能也在物流和供应链过程中实现，使制造商能够及时获得交付数据。

多种传感器技术支持数据激光雷达驾驶

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