感測器融合SENSOR FUSION

新馳科技專注於研發各種感測器數據之融合技術,發揮多個感測器的冗余來補償特定感測器在部分場景下性能不佳的問題,以得到最可靠的測量結果。

深度學習DEEP LEARNING

運用深度學習來辨識環境物件。​例如:定位系統需要用到的靜態物件以及地圖要素,和車輛決策及控制系統需要辨識的動態物件,並預測他們的軌跡。利用異質多核運算技術在低算力的嵌入式系統上實現環境的實時感知。​

SLAMSimultaneous Localization and Mapping

透過視覺IMU和GNSS的緊密融合(Tightly-Couple Fusion) ,利用視覺的特徵點來偵測受到多重路徑干擾的衛星訊號,實現車道級別的定位精度。解決在市區場景或無高精地圖覆蓋範圍的定位問題。​