Tout au long du programme automobile de Shanghai, RoboSense (https://robosense.ai/), une société de systèmes LiDAR intelligente et automobile, et Webasto (https://www.webasto-group.com/), le Le leader mondial des 100 constructeurs automobiles et leader du marché des systèmes de toiture, a révélé une coopération sur le module de capteur du système de toiture intelligent intégré au MEMS LiDAR RS-LiDAR-M1 de qualité automobile RoboSense pour les voitures de conduite autonomes de niveau 3 à 5, simplifiant principalement le structure et processus de montage des ensembles d’unités de détection standard des automobiles autonomes et garantit une perception de sécurité sophistiquée.
Grâce à cette coopération tactique avec RoboSense, Webasto s’engage à intégrer sans effort le RoboSense M1, la came et d’autres systèmes de capteurs au toit panoramique des voitures pour fournir des informations de compréhension de l’environnement plus sûres et plus fiables dans le plus petit espace possible dans la toiture. L’option permet d’installer différents systèmes de toiture sur la carrosserie de la voiture, développant une plus grande flexibilité pour le développement de camions autonomes.
En tant que leader du marché mondial, Webasto fournit la plus large gamme d’articles de systèmes de toit de haute qualité. La conception du toit permet non seulement l’intégration de systèmes de capteurs, mais adopte également un matériau transparent hautement rigide et la fonction supérieure ouvrable, ce qui crée une sensation de flexibilité pour les passagers.
Le RoboSense M1 possède 125 ultra -Faisceaux de balayage haute résolution, champ de vision ultra-large de 120 ° * 25 ° et une variété de détection maximale de 200 m (150 M @ 10%). À l’heure actuelle, le M1 (densité 45 mm, profondeur 108 mm, largeur 110 mm) est le LiDAR à semi-conducteurs le plus fin du marché. Au point le plus élevé de la voiture, la position d’installation spéciale du M1 dans le module du système de toiture intelligente lui offre le point de vue, ce qui peut considérablement améliorer la capacité de détection du système de compréhension et assurer le fonctionnement sûr et régulier des systèmes de conduite autonome. De plus, il coûte moins de consommation de carburant / kilométrage NEDC que les autres produits LiDAR.
« Webasto recherche les systèmes de détection de perception les plus compacts et les plus modernes du marché, préférés par nos clients pour le toit- Le RoboSense M1 répond à ces exigences et offre à la fois une taille et une viabilité prometteuses pour la combinaison de systèmes de toiture », déclare Brad Tang, responsable technique et planification des produits chez Webasto.
Mark Qiu, président exécutif et co- Les partenaires déclarent: «En combinant l’innovation de module de toit la plus développée et le LiDAR à semi-conducteurs MEMS de taille la plus compacte, nous fournissons le service de toiture intelligent élégant, facile à intégrer et à guichet unique avec une fonction de compréhension de la sécurité aux OEM et à la fin utilisateurs. «
Avec cinq ans d’investissement et d’itération en R&D, la variante SOP de M1 a en fait complètement satisfait toutes les exigences de qualité automobile du constructeur pour le LiDAR.
- M1 a les cas de coin communs des nuages de points résolus efficacement compri sed d’objets à haute réflectivité, de problèmes de champ proche, de forte lumière ambiante (lumière directe du soleil) et d’interférences provenant d’autres capteurs LiDAR, etc.
- . M1 a réussi les tests de vérification de qualité automobile comprenant, mais sans s’y limiter, la mécanique et les vibrations, les chocs, la compatibilité électromagnétique CEM, la sécurité de l’œil humain, l’anti-corrosion chimique, le brouillard salin, le stockage et le fonctionnement à haute et basse température.
- De plus, RoboSene a développé la première ligne de production de LiDAR à semi-conducteurs de qualité automobile en Chine et commencerait la production et la livraison en série du LiDAR RS-LiDAR-M1 à semi-conducteurs de qualité automobile pour les contrats de travail au deuxième trimestre de cette année.
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