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前不久,Uber在美國(guó)制造了全球首例無人駕駛車輛致行人死亡事故。雖然根據(jù)當(dāng)?shù)鼐炀滞嘎叮芎θ耸菑陌堤幫蝗魂J入機(jī)動(dòng)車道,但事故還是不可避免地將自動(dòng)駕駛推上了輿論的風(fēng)口浪尖。一周前,Uber宣稱“在可預(yù)見的未來終止在加州的所有無人駕駛汽車測(cè)試活動(dòng)?!?
圖片來源網(wǎng)絡(luò)
“逝者已矣,生者如斯”。測(cè)試可以停止,技術(shù)發(fā)展則不能停滯不前,而且要有的放矢,事故一出,Uber所使用的傳感器技術(shù)一時(shí)成為了調(diào)研的“眾矢之的”。
Uber現(xiàn)有的自動(dòng)駕駛傳感器技術(shù)
Uber 的自動(dòng)駕駛車輛搭載了若干個(gè)成像系統(tǒng),如圖所示:
1. 激光雷達(dá)
Uber 改裝的沃爾沃XC90頂部搭載了1臺(tái)Velodyne的HDL-64激光雷達(dá),通過三維激光掃描技術(shù),能對(duì)周圍靜止和移動(dòng)物體生成3D圖像,并且激光探測(cè)不受光照條件影響,探測(cè)精度可達(dá)厘米級(jí)。據(jù)Velodyne 官網(wǎng)顯示,HDL-64探測(cè)距離為120米,理論上可以避免事故的發(fā)生。
在這個(gè)場(chǎng)景下,激光雷達(dá)是能夠探測(cè)到的,但它也存在固有的缺陷,比如對(duì)黑色物體不敏感。Uber事件中,由于受害者身穿黑色上衣,反射率較低,致使激光雷達(dá)感知范圍大打折扣。其次,由于自行車架以管狀為主,大量的空洞使激光雷達(dá)的掃射面積大幅減少,可獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)十分有限,有可能導(dǎo)致激光雷達(dá)無法在第一時(shí)間對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別,也更無法完成測(cè)距和緊急制動(dòng)等動(dòng)作。因此,激光雷達(dá)不是萬能的。
2. 可見光攝像頭
Uber在XC90上安裝了短焦和長(zhǎng)焦光學(xué)相機(jī)共7臺(tái),分別從前向、側(cè)向和后向?qū)Τ上襁M(jìn)行實(shí)時(shí)分析??梢姽鈹z像頭,在光照較差的情況下,攝像頭的目標(biāo)識(shí)別能力將會(huì)下降。Uber事故發(fā)生的當(dāng)晚,車輛所行駛的道路有一部分被陰影所覆蓋。受害者橫穿道路時(shí)恰好在陰影區(qū)域內(nèi),攝像頭沒有及時(shí)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)。
對(duì)于單目攝像頭來說,要想獲得距離信息,必須先識(shí)別目標(biāo)。首先要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行框圖分類,而分類和識(shí)別是一體的,不識(shí)別無法準(zhǔn)確分類。圖像的分類以特征提取為基礎(chǔ),這就需要建立并不斷維護(hù)一個(gè)龐大的樣本特征數(shù)據(jù)庫(kù),如果數(shù)據(jù)庫(kù)中缺乏待識(shí)別目標(biāo)的特征數(shù)據(jù),就無法對(duì)這些車型、物體、障礙物進(jìn)行識(shí)別,從而導(dǎo)致系統(tǒng)漏報(bào)。
圖像分類是由一些圖像處理技術(shù)綜合而成的。在分類圖片時(shí),首先判斷圖像是否需要進(jìn)行預(yù)處理,如去除噪聲等。然后提取圖像的特征并存儲(chǔ)在特征庫(kù)中,利用圖像特征訓(xùn)練分類器,輸出分類結(jié)果。這個(gè)過程對(duì)于前方突然掉落的物體、突然出現(xiàn)的行人是不適用的。
分類識(shí)別后是估算距離,單目估算距離主要是根據(jù)目標(biāo)在圖像中的像素大小,這種方法準(zhǔn)確度不高。
如上圖所示,由于距離因素,行人3和行人2的像素大小是非常接近的,但行人2和行人3與車輛距離差別很大,在單目看來,距離卻是完全一樣的。
與單目攝像頭相比,雙目在準(zhǔn)確度上要高得多。
雙目與單目區(qū)別有幾點(diǎn),首先,雙目是測(cè)量距離而非估算。雙目攝像頭的成像原理與人眼相似,通過三角測(cè)距算法獲得視域內(nèi)任意目標(biāo)的距離數(shù)據(jù)。
雙目與單目的第二點(diǎn)區(qū)別是雙目可以在不識(shí)別目標(biāo)的情況獲得深度(距離)數(shù)據(jù)。雙目立體視覺系統(tǒng)就是通過對(duì)兩幅圖像視差的計(jì)算,直接對(duì)前方景物進(jìn)行距離測(cè)量(視場(chǎng)范圍內(nèi)),而無需判斷前方出現(xiàn)的是什么類型的障礙物。
對(duì)比來看,單目攝像頭成本低,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。其缺點(diǎn)在于必須不斷更新和維護(hù)樣本數(shù)據(jù)庫(kù),才能保證系統(tǒng)達(dá)到較高的識(shí)別率。而雙目視覺系統(tǒng)價(jià)格雖比單目高,但與激光雷達(dá)方案相比,具備一定價(jià)格優(yōu)勢(shì);二是不受識(shí)別率限制,無需先進(jìn)行識(shí)別再進(jìn)行測(cè)算,而是對(duì)視域范圍內(nèi)的障礙物實(shí)時(shí)進(jìn)行測(cè)量;三是測(cè)距精度比單目高,直接利用視差計(jì)算距離;四是無需維護(hù)樣本數(shù)據(jù)庫(kù),節(jié)省處理器帶寬。
雙目立體視覺系統(tǒng)在距離測(cè)算上相比單目攝像頭具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),但受成像器件的限制,現(xiàn)有的可見光波段雙目立體視覺系統(tǒng)只能應(yīng)用在光照適當(dāng)?shù)臈l件下,對(duì)于夜間,尤其在惡劣的氣候條件下就不再起作用。此時(shí),我們可用紅外熱成像技術(shù)來提高系統(tǒng)的識(shí)別能力。
紅外熱成像技術(shù)
紅外熱成像技術(shù)是一種被動(dòng)紅外夜視技術(shù),是利用自然界物體紅外熱輻射強(qiáng)度的不同來形成圖像,并且不受光照、霾、雪、霧等客觀條件影響。
圖為紅外熱像儀偽彩效果圖
圖為紅外熱像儀灰度成像圖
紅外熱成像技術(shù)與立體視覺技術(shù)的融合,將立體視覺的應(yīng)用范圍推廣到了紅外波段,形成了技術(shù)上的強(qiáng)大合力。
紅外雙目立體視覺系統(tǒng)
紅外雙目立體視覺系統(tǒng)是雙目立體視覺技術(shù)與紅外熱成像技術(shù)一體化融合的產(chǎn)物。雙目模組能夠?qū)崟r(shí)對(duì)視域范圍內(nèi)所有物體進(jìn)行測(cè)距和識(shí)別,從而優(yōu)化了可見光攝像頭需要先識(shí)別后測(cè)距的數(shù)據(jù)反饋機(jī)理,縮短了無人駕駛系統(tǒng)從發(fā)現(xiàn)目標(biāo)到緊急制動(dòng)的時(shí)間。
而集成于雙目模組上的兩個(gè)紅外熱像儀,能夠?qū)δ繕?biāo)物體散發(fā)的紅外輻射能量進(jìn)行捕捉,再通過光電轉(zhuǎn)化形成熱圖,繼而從根本上規(guī)避激光雷達(dá)對(duì)反射率低的目標(biāo)無法進(jìn)行有效描述的短板,并且對(duì)諸如自行車、欄桿等幾何結(jié)構(gòu)上存在大量空洞的目標(biāo)能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)成像;同時(shí),熱像儀不依賴光源成像的特質(zhì),使其能夠勝任全天時(shí)作業(yè)任務(wù)。
上博智像紅外雙目立體視覺環(huán)境感知系統(tǒng)正是源自這樣的設(shè)計(jì)理念應(yīng)運(yùn)而生的。該系統(tǒng)基于FPGA+ARM架構(gòu)將兩個(gè)熱像儀所成熱圖像進(jìn)行畸變校正、視差矯正、立體信息解算等分析,最終得到視域范圍內(nèi)障礙物的距離信息,并以點(diǎn)云的形式將數(shù)據(jù)發(fā)送給控制終端,以此來增強(qiáng)無人系統(tǒng)對(duì)環(huán)境的感知能力,實(shí)現(xiàn)全天時(shí)條件下視覺測(cè)距、障礙物檢測(cè)、避障方向優(yōu)選等功能。
該系統(tǒng)有效彌補(bǔ)可見光攝像頭和激光雷達(dá)的不足,使現(xiàn)有的自動(dòng)駕駛技術(shù)如虎添翼,更好地為行人、車輛和駕駛員保駕護(hù)航。
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