周光 Roadstar.ai首席科学家周光90分钟讲透多传感器融合方案 | 自动驾驶系列课报名

这是自主驾驶系列课程第二季的第一课，重点是多传感器融合。我们邀请了Roadstar.ai首席科学家周广，Roadstar.ai由周广、CEO童宪乔、CTO于2017年5月共同创立，专注于L4无人驾驶技术。周广在百度无人车团队中负责标定、同步和感知，童先桥在苹果特别项目团队(无人车R&D)和英伟达自动驾驶算法团队中工作，也在百度硅谷团队中担任无人车定位和地图团队的技术负责人，在特斯拉自动驾驶团队和谷歌地图街景地图中工作，也在百度硅谷无人车团队中担任传感团队的技术负责人。

关于自动驾驶技术路线的争论从未停止。之前主流有两个流派:一是以特斯拉为代表的基于摄像头的解决方案；二是以Waymo和百度为代表，采用64线激光雷达作为主要解决方案。然而，多传感器融合解决方案正得到越来越多的关注和认可。

Roadstar.ai采用多传感器融合解决方案，即使用多个异构传感器进行测量和传感，包括激光雷达、摄像机、毫米波雷达、GPS/IMU等。，将不同传感器的原始数据进行预融合，统一输出像素级的八维空数据。Roadstar.ai将其定义为多传感器预融合解决方案。

这节课，周广将比较不同的技术方案，系统分析基于多传感器预融合的L4技术方案及其着陆进展。

自动驾驶系列第二季的第一课由Roadstar.ai首席科学家周广教授，主题是“多传感器融合——无人驾驶的必由之路”。请快速扫码报名！

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课程信息

时间:4月23日20: 00

位置:“自动驾驶”社区

讲师介绍

周广:Roadstar.ai首席科学家

曾在百度美国无人机团队工作，主要负责传感器标定、时间同步和感知深度学习算法。2015年DJI全球开发者大赛第一名(200+团队之一)；2013-2016年，帮助德州仪器Kilby实验室设计制作各种物联网项目，带领团队制作Agribot机器人。博士期间主要从事无人机感知、路径规划和控制算法的研究。达拉斯德克萨斯大学(达拉斯德克萨斯大学)拥有人工智能博士学位和清华大学学士学位(30/3000)。机器人足球在2003年获得金牌，在韩国获得亚洲第五名。

课程主题

主题:

多传感器融合，无人驾驶的必由之路

大纲:

1.无人驾驶模式与技术方案的比较

2.多传感器融合的基本原理和算法

3.基于多传感器预融合的L4技术方案分析

4.怎么可能4。Roadstar.ai加速落地和商业化

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