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康奈爾大學(xué)研究人員鳥瞰識別物體 讓立體攝像頭成為自動(dòng)駕駛汽車激光雷達(dá)的低成本替代品

來源:蓋世汽車

發(fā)表于: 2019.05.07
   
康奈爾大學(xué)研究人員鳥瞰識別物體 讓立體攝像頭成為自動(dòng)駕駛汽車激光雷達(dá)的低成本替代品

(圖片來源:康奈爾大學(xué)官網(wǎng))

蓋世汽車訊 據(jù)外媒報(bào)道,目前,用于探測自動(dòng)駕駛汽車行駛路徑中三維物體的激光傳感器體積龐大、外形丑陋、價(jià)格昂貴、能效低,但是精度高。此類激光探測和測距(激光雷達(dá))傳感器通常都安裝在汽車車頂上,從而增加了風(fēng)阻,對電動(dòng)汽車來說是個(gè)缺點(diǎn),而且會(huì)讓一輛車的成本增加約1萬美元(約合67181元人民幣)。但盡管存在很多缺點(diǎn),大多數(shù)專家認(rèn)為激光雷達(dá)傳感器是自動(dòng)駕駛汽車安全地感知行人、汽車和道路上其他危險(xiǎn)的唯一可行方法。

如今,康奈爾大學(xué)(Cornell)的研究人員發(fā)現(xiàn)了一種更簡單的方法,只要使用擋風(fēng)玻璃兩側(cè)的兩個(gè)便宜攝像頭,就可探測到物體,而且探測精度接近激光雷達(dá),而成本只有其一小部分。研究人員發(fā)現(xiàn),鳥瞰而不是從傳統(tǒng)的正面視角來分析捕捉到的圖像時(shí),準(zhǔn)確度提高了兩倍以上,從而使得立體攝像頭可以成為激光雷達(dá)的低成本替代品。

康奈爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系副教授兼該論文的資深作者Kilian Weinberger表示:“自動(dòng)駕駛汽車的基本問題之一是要去識別周圍的物體,這顯然是汽車能夠在駕駛環(huán)境中實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航的關(guān)鍵。人們普遍認(rèn)為,沒有激光雷達(dá),就無法生產(chǎn)自動(dòng)駕駛汽車。而我們已經(jīng)證明,至少在原則上證明了,這是有可能的?!?/p>

激光雷達(dá)傳感器利用激光創(chuàng)建有關(guān)周圍環(huán)境的三維點(diǎn)圖,通過光速測量物體距離。而立體攝像頭跟人眼一樣,利用兩個(gè)視角確定深度,看起來非常具有發(fā)展前景。但是他們識別物體的準(zhǔn)確度非常低,傳統(tǒng)看法是他們太不精確了。

該論文第一作者,康奈爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系博士生Yan Wang與合作伙伴仔細(xì)查看了立體攝像頭的數(shù)據(jù),驚訝地發(fā)現(xiàn),立體攝像頭獲取的信息與激光雷達(dá)的精確度一樣,但是他們發(fā)現(xiàn),在分析立體攝像頭的數(shù)據(jù)時(shí),就出現(xiàn)了精確度的差異。

對于大多數(shù)自動(dòng)駕駛汽車來說,攝像頭或傳感器捕獲的數(shù)據(jù)都是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析的,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,可通過采用過濾器識別與圖像相關(guān)的模式,從而識別圖像。此類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被證明非常擅長識別標(biāo)準(zhǔn)彩色照片中的物體,但是如果從正面識別,會(huì)扭曲照片中的三維信息。因此,Wang和同事們將圖像從正面視角轉(zhuǎn)為了鳥瞰角度觀察到的點(diǎn)云,準(zhǔn)確度就提高了兩倍多。

Weinberger表示,最終,立體攝像頭可能會(huì)成為低成本汽車識別物體的主要方法,或者是已經(jīng)配備了激光雷達(dá)的高端汽車識別物體的備用方法。

 

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