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      奈爾大學研究人員鳥瞰識別物體 讓立體攝像頭成為自動駕駛汽車激光雷達的低成本替代品

      日期: 2019-06-04
      瀏覽次數: 69

      蓋世汽車訊 據外媒報道,目前,用于探測自動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、價格昂貴、能效低,但是精度高。此類激光探測和測距(激光雷達)傳感器通常都安裝在汽車車頂上,從而增加了風阻,對電動汽車來說是個缺點,而且會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,大多數專家認為激光雷達傳感器是自動駕駛汽車安全地感知行人、汽車和道路上其他危險的唯一可行方法。


      如今,康奈爾大學(Cornell)的研究人員發現了一種更簡單的方法,只要使用擋風玻璃兩側的兩個便宜攝像頭,就可探測到物體,而且探測精度接近激光雷達,而成本只有其一小部分。研究人員發現,鳥瞰而不是從傳統的正面視角來分析捕捉到的圖像時,準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的低成本替代品。


      康奈爾大學計算機科學系副教授兼該論文的資深作者Kilian Weinberger表示:“自動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境中實現導航的關鍵。人們普遍認為,沒有激光雷達,就無法生產自動駕駛汽車。而我們已經證明,至少在原則上證明了,這是有可能的?!?/p>


      激光雷達傳感器利用激光創建有關周圍環境的三維點圖,通過光速測量物體距離。而立體攝像頭跟人眼一樣,利用兩個視角確定深度,看起來非常具有發展前景。但是他們識別物體的準確度非常低,傳統看法是他們太不精確了。


      該論文第一作者,康奈爾大學計算機科學系博士生Yan Wang與合作伙伴仔細查看了立體攝像頭的數據,驚訝地發現,立體攝像頭獲取的信息與激光雷達的精確度一樣,但是他們發現,在分析立體攝像頭的數據時,就出現了精確度的差異。


      對于大多數自動駕駛汽車來說,攝像頭或傳感器捕獲的數據都是使用卷積神經網絡進行分析的,卷積神經網絡是一種機器學習算法,可通過采用過濾器識別與圖像相關的模式,從而識別圖像。此類卷積神經網絡已經被證明非常擅長識別標準彩色照片中的物體,但是如果從正面識別,會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為了鳥瞰角度觀察到的點云,準確度就提高了兩倍多。


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


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