导读：

2017年，佐智汽车和佐思产研将在北京、上海、深圳举办10-20场智能网联汽车和自动驾驶主题的圆桌座谈会，在佐思产研资深分析师和业界专家引导下，深度交流产业、技术和市场趋势。

演讲嘉宾及内容

演讲人：佐思产研研究总监 周彦武

演讲内容：

1、无人驾驶与ADAS有着本质的区别

2、无人驾驶典型结构

3、无人驾驶模型

4、基于激光的3D SLAM与2D VSLAM有很大不同

5、激光雷达SLAM视频

6、利用激光雷达或视觉绘制精细路网，激光雷达更好更快

7、激光雷达利用强度成像绘制精细路网更有优势

8、激光雷达对地探测

9、什么是强度成像

10、强度成像是物体对激光反射率的成像

11、利用强度成像可以分辨大地、植被等典型目标

12、机载激光雷达原理

13、机载激光雷达系统构成

14、机载激光雷达漫反射成像

15、机载激光雷达用途

16、机载激光雷达典型应用，公路勘察

17、博世投资的Tetravue利用机载激光雷达的原理

18、 定位

19、激光雷达SLAM定位

20、激光雷达强度成像定位

21、激光雷达强度成像定位（准确度高，且可以判断高度）

22、合成图像定位视频

23 、Mobileye REM

24、激光雷达也可以用高斯混合地图定位

25、高斯混合定位视频

26、谷歌无人车视频

27、只用激光雷达的路径规划与避障的视频

28、路径规划与避障

29、路径规划不仅可用于无人驾驶也可以用于自动泊车

30、自动驾驶的决策系统就是路径规划

31、4线激光雷达与Octomap视频

32、Velodyne HDL-64E 激光雷达segmentation视频

33、轨迹规划

34、路径规划的前提是Moving Object Detection &Tracking

35、MODT通常是靠多传感器融合

36、单一的Lidar足以满足95%的环境感知

37、Lidar就可实现障碍物检测和动态/静态分离

38、用Kitti验证

39、激光雷达检测障碍物并跟踪轨迹视频

40、视觉识别障碍物与动静分离

首先是图像语义分割（静态，双目）

41、图像语义分割是个相当复杂的过程，近来多用深度学习完成

42、深度学习在自动驾驶领域的核心应用就是语义分割和物体识别

43、图像语义分割Image Semantic Segmentation

44、汽车深度学习简介

45、激光雷达是Kitti深度学习的Groundtruth

46、Kitti视频

47、 物体识别就是语义分割的延伸

48、无人车需要光流

49、光流与场流视频

50、视频语义分割视频

51、Valeo Scala 第一个量产的激光雷达原理视频

52、Valeo Scala 应用视频

53、IBEO LIDAR应用视频

54、大陆ASC Flash Lidar视频

55、大陆ASC Flash Lidar视频

56、MEMS Mirror Lidar视频

57、Leddartech及固态激光雷达简介视频

58、LEDDAR TECH固态激光雷达供应商视频

59、Innoviz lidar视频

60、Melexis Lidar驱动半导体视频

61、SiPM半导体激光雷达视频

62、通用汽车谈LIDAR视频

63、激光雷达成本

64、Velodyne HDL-64E拆解

65、Waymo激光雷达

66、Waymo激光雷达独特之处

流程安排：

14:00-15:30 激光雷达的汽车应用趋势

15:30-17:00 互动讨论，自由交流

时间地点

【时间】：2017年4月24日，14:00--17:00

【地点】：上海浦东新区碧波路635号传奇广场3楼IC咖啡，近地铁2号线张江高科站5号口（祖冲之路松涛路）

【费用】：参会免费，会议资料收费

【报名】：点击