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据外媒报道，2021年1月7日，NODA公司首次发布了其Hammerhead™ 3D视觉平台的演示视频，向着真正安全的主流自动驾驶迈出重要的一步。

Hammerhead™可以在远达1000米的范围生成高达高密度3D点云，准确性非常高，远超单目摄像头和激光雷达，为实现L3级和更高级的自动驾驶铺平道路。同时，它还突破了之前小物体检测的范围。演示视频中，Hammerhead™准确测量出与距它150米的一块10厘米大小的砖头的距离。

该平台在两方面实现了突破：1)在距离150米处检测到未知物体可为避免在高速公路上发生碰撞提供充足时间(按120公里时速算需要4.5秒);2)使用AI和推理算法的单摄像头解决方案能够检测到此范围内的大型物体，但是，许多致命障碍物对于系统来说是未知的，或者由于体积太小导致检测失败。NODAR的技术可以实时测量物理环境，无论是已知还是未知物体，都可以为视野中的每个像素提供距离数据。

除小物体检测之外，NODAR Hammerhead™还在以往一直未解决的安全性问题上实现突破。基于深度学习测量深度的单目摄像头解决方案受限于有限训练集、计算要求以及已知对象模糊性(成人与儿童之间可能会存在50%的距离误差)，因此存在威胁生命的不确定性。

近年来，许多重大和众所周知的事故均表明现有系统存在缺陷。激光雷达通过扫描光束识别，很容易错过较小物体。此外，激光雷达扫描耗时较长，而基于摄像头的系统可支持大于20倍的区域覆盖率，还兼具大容量固态摄像头的高容量、高可靠性和低价格等特点。最终，NODAR可每33毫秒生成逐帧的视差图，同时单摄像头系统和激光雷达需要先汇总和分析数据才能生成结果，从而降低性能。

NODAR在性能、准确性和可靠性方面实现重大突破，将会大大改善紧急状况下的性能表现，并且更安全、挽救更多生命，同时与现行方法相比价格更低。

由于双眼间距离较大，双髻鲨在动物界具有最佳的深度感知能力。受此启发，NODAR Hammerhead™ 使用多个摄像头的数据来计算目标的真实物理距离。NODAR系统的独特优势是能够将摄像机独立安装在长基线配置中，例如后视镜、前灯中或车顶。Hammerhead™ 具有高度精确的远程3D感测功能，无需依赖推断的测量结果，就可以准确捕获其他视觉系统会遗漏的倾斜道路、残疾人车辆和道路碎石等。

NODAR软件算法可以在OEM计算资源上高效运行，同时处理来自OEM指定摄像机的图像数据。目前，NODAR与多家汽车OEM和Tier 1进行POC，并正在积极寻求合作伙伴。