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美國(guó)康奈爾大學(xué)開發(fā)自動(dòng)駕駛車輛探測(cè)物體的新方法

發(fā)布日期:2019-04-24??來源:航空工業(yè)信息網(wǎng)我要投稿我要評(píng)論

美國(guó)康奈爾大學(xué)開發(fā)自動(dòng)駕駛車輛探測(cè)物體的新方法

【據(jù)美國(guó)康奈爾大學(xué)網(wǎng)站2019年4月22日?qǐng)?bào)道】美國(guó)康奈爾大學(xué)的科研人員通過在車輛風(fēng)擋兩側(cè)的兩部低成本照相機(jī)實(shí)現(xiàn)了一種更簡(jiǎn)單的物體探測(cè)方法,可用于自動(dòng)駕駛車輛,探測(cè)精度可接近激光雷達(dá)(LiDAR),但成本要低得多。研究人員發(fā)現(xiàn)通過分析鳥瞰圖而不是正視圖可以將物體的探測(cè)準(zhǔn)確度提高3倍以上,從而可以使立體相機(jī)成為L(zhǎng)iDARC的低成本替代方案。

LiDAR傳感器使用激光測(cè)量物體的距離,從而創(chuàng)建車輛周圍環(huán)境的3D點(diǎn)圖。而立體攝像機(jī)像人眼一樣,依靠?jī)蓚€(gè)視角來建立景深,一直被認(rèn)為不夠精確。康奈爾的科研人員仔細(xì)研究了立體相機(jī)的數(shù)據(jù),驚奇地發(fā)現(xiàn),他們的信息與LiDAR一樣精確。對(duì)于大多數(shù)自動(dòng)駕駛汽車,由相機(jī)或傳感器獲得數(shù)據(jù)通常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析,這些卷積網(wǎng)絡(luò)非常善于在標(biāo)準(zhǔn)的彩色照片中識(shí)別物體,但當(dāng)信息只來自于前向視角時(shí),會(huì)在3D信息上產(chǎn)生扭曲,但切換到鳥瞰視角時(shí)精度可以提高3倍。

研究人員稱利用該方法,立體相機(jī)可作為低成本自動(dòng)駕駛車輛物體識(shí)別的主要手段,或作為配置LiDARC的高端車輛的備份手段。該研究得到了美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金、美國(guó)海軍研究辦公室、以及比爾和梅琳達(dá)蓋茨基金的資助,相關(guān)論文《Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving》已在arXiv預(yù)印本網(wǎng)站發(fā)布。

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