第453章 見聞
俞興對於餘凱這樣一位百度高層的表現很驚愕。
你還是百度的嗎？
不對不對，想出來創業的了是吧。
俞興應付著忽然變得異常的熱情，念頭在心裡直打轉，見他對雷射雷達有著超出尋常的興趣，也就打電話給靈罡公司的李一帆，讓他過來一起見見百度深學院IDL的副院長。
說是副院長，但院長李豔紅明顯是象徵性的，所以，他就是IDL實質上的院長，但說到實質院長，這樣一個部門在百度內部調集資源也頗受掣肘。
等到李一帆趕到，他瞧見的是繞著原型車嘖嘖稱奇的餘凱。
俞興的介紹只到一半，看見正主到來便順水推舟的收尾：“李總說他們有把握做出效能接近Velodyne 64線雷達的產品，還能降低很多成本，如果百度有需要，到時完全可以合作。”
餘凱已經知道現在裝車的是靈罡的32線樣機，聞言問道：“李總的實驗室裡已經在做64線了？”
李一帆搖頭答道：“不，我們正在做40線的雷達。”
餘凱奇道：“40線？大家現在都在用64線啊。”
谷歌、百度包括美國一些類似專案的研究都在使用Velodyne 64線雷達，而它上一代的產品便是面前“九州”原型車上的32線，如果靈罡公司想要發展雷射雷達的業務，搞出來一個40線無疑會加大客戶的相容工作，直接增加了銷售難度。
李一帆解釋道：“我們做了測試對比，現在的32和64的線束分佈不夠合理，40線反而更平衡，我們用Velodyne 64線掃描50米外一米七的行人，最多隻能掃出來5條線，但實驗室裡的40線能做到6條線。”
今天這臺靈罡32線不是第一次裝車測試，包括Velodyne 64線也有多次的測試對比，就目前的研究來看，雷射雷達的一大需求是掃描時成像範圍中間區域的密度要足夠高。
餘凱這麼一聽，更加驚奇：“這是怎麼做到的？”
百度有自動駕駛的研發團隊，也採購了Velodyne 64線雷達，雖說不是他的主攻方向，但也知道大體脈絡。
李一帆看了眼俞總，見他沒有反對，說道：“Velodyne的線束是均勻分佈，但我們實際上車測試之後嘗試車輛正前方和兩側區域採用不同的解析度，效果反而更好，能讓關鍵區域的點雲密度有顯著提升。”
他頓了頓，有些自矜的笑道：“這樣非均勻分佈的設計下來，40線雷達在關鍵區域幾乎能等效83線了。”
這顯然不容易。
餘凱由衷的稱讚道：“果然是術業有專攻！”
李一帆這時卻是一嘆：“但問題也不少，路漫漫其修遠兮啊。”
餘凱極其體會這句話裡的情緒，但他今天在碳矽集團這邊遇到意料之外的驚喜，反而頗覺精神振奮，笑著說道：“在路上就很不錯，路雖遠，行則將至。”
他沒有多感慨，直接問了個更為專業的問題：“你們是和碳矽一起做出行方案嗎？你們對雷射雷達的點雲資料是怎麼處理的？”
雷射雷達每秒會生成超過百萬個點雲資料，對於這種資料的即時處理是一個關鍵問題。
李一帆用點頭回應第一個問題，隨後說道：“碳矽和靈罡成立了聯合實驗室，我們現在是對點雲資料做預處理，先體素化把三維點雲轉換成稀疏體素網格，降低資料維度。”
“這樣使用3D CNN處理，再做多檢視投影，把3D點雲投影到多個2D視角，再用2D CNN提取特徵。”
“餘總應該知道雷射雷達對計算資源的要求很高，我們目前考慮是用兩階段處理策略，高頻低精度的即時位姿估計，低頻高精度的全域性地圖最佳化，這樣就能平衡計算資源和精度需求。”
餘凱這會念頭轉得極快，立即說道：“這樣多階段處理框架下模組間的資訊割裂與動態場景適應性不足是很棘手的問題，一個動態場景裡，前一幀的點雲分割錯誤就會導致後續幀的目標跟蹤軌跡偏移。”
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