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北京核芯達科技有限公司 註冊資金5000萬元 CEO李慎威 李慎威在集成电路领域具有近27年资深行业经验，曾先后担任PALM、联发科（MediaTek）智能手机产品部副总经理、高通（Qualcomm）中国区芯片产品线研发负责人、紫光展锐（展讯通信）副总裁、Imagination高级副总裁等职务。
由半導體產業資深老兵李慎威與北汽產投、Imagination、翠微股份聯合發起
特別是在定位技術上，核芯達偏愛SLAM技術。
核芯達開發的基於智慧駕艙和麵向L2-L4多級別環境感知方案，預計將分別於2021和2022年實現成功流片
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北汽產投
SLAM——自動駕駛導航裡的熱門技術
SLAM 是同步定位與地圖構建 (Simultaneous Localization And Mapping) 的縮寫，最早是由 Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard 在1988年提出的。SLAM與其說是一個演算法不如說它是一個概念更為貼切，它被定義為解決“機器人從未知環境的未知地點出發，在運動過程中通過重複觀測到的地圖特徵（比如，牆角，柱子等）定位自身位置和姿態，再根據自身位置增量式的構建地圖，從而達到同時定位和地圖構建的目”的問題方法的統稱。
SLAM技術的核心步驟，大體上而言，SLAM包含了：感知、定位、建圖這三個過程。
感知——機器人能夠通過感測器獲取周圍的環境資訊。
定位——通過感測器獲取的當前和歷史資訊，推測出自身的位置和姿態。
建圖——根據自身的位姿以及感測器獲取的資訊，描繪出自身所處環境的樣貌。
雙目立體視覺，強光下變現更優異
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TOF：簡單來講，通過光的飛行時間來計算距離。
結構光：通過紅外鐳射器，將具有一定結構特徵的光線投射到被拍攝物體上，再由專門的紅外攝像頭進行採集反射的結構光圖案，根據三角測量原理進行深度資訊的計算。
雙目立體視覺：原理類似於萊卡相機，對近距離和遠距離有一些視差的補償。核芯達對這個技術很是看好，原因就在於不容易受到強光干擾，成本較低也沒有什麼專利困擾。李慎威解釋，人對亮到全黑環境會有一個適應過程，人在這方面的過程非常慢，如果從暗到亮，這個適應是比較快的。對於TOF和結構光則會有一些短板，近期特斯拉與一輛側躺的白色卡車相撞事件就是一個很好的例子。機器視覺並沒有計算出來前方有物體存在。