淺析壓力變送器在汽車自動化駕駛中的運用
產(chǎn)品說明：這些是安裝在汽車頂部的光探測和測距（LiDAR）壓力變送器，它們往往會增加風(fēng)阻，這是電動汽車的主要缺點。這些壓力變送器可以增加約10,000美元的汽車費用。然而，盡管存在缺點
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產(chǎn)品說明
這些是安裝在汽車頂部的光探測和測距（LiDAR）壓力變送器，它們往往會增加風(fēng)阻，這是電動汽車的主要缺點。這些壓力變送器可以增加約10,000美元的汽車費用。然而，盡管存在缺點，但大多數(shù)專家認(rèn)為，LiDAR壓力變送器為自動駕駛汽車提供了唯一合理的手段，可以安全地感知道路上的各種危險，包括汽車和行人。
現(xiàn)在，康奈爾大學(xué)的一個研究小組發(fā)現(xiàn)，一種更簡單的技術(shù)，利用位于擋風(fēng)玻璃兩側(cè)的一對低成本攝像機，可以識別與LiDAR壓力變送器具有幾乎相同精度的物體，但只有一小部分成本。
科學(xué)家指出，當(dāng)從鳥瞰圖而不是更常見的正面視圖研究捕獲的圖像時，它們的精度增加了三倍以上，從而使立體相機成為LiDAR壓力變送器的可行且成本有效的選擇。
自動駕駛汽車的一個基本問題是識別汽車周圍的物體 - 顯然這對于汽車導(dǎo)航環(huán)境至關(guān)重要。視覺深度估計中的偽LiDAR：彌合自主駕駛中三維物體檢測的差距。
“ 人們普遍認(rèn)為，如果沒有激光雷達(dá)，就無法制造自動駕駛汽車，”溫伯格說。“ 至少在原則上，我們已經(jīng)表明它是可能的。”
Yan Wang是該論文的第一作者，也是計算機科學(xué)的博士生。
LiDAR壓力變送器使用激光來產(chǎn)生周圍環(huán)境的3D點圖，通過光速確定物體的距離。立體攝像機通常依賴于幾個視角來建立深度，就像人眼一樣，它們看起來很有前途。然而，它們在物體檢測方面的精確度低得可憐，傳統(tǒng)觀點認(rèn)為它們非常不準(zhǔn)確。
隨后，Wang和合作者仔細(xì)檢查了立體攝像機的數(shù)據(jù)，他們意外地發(fā)現(xiàn)他們的數(shù)據(jù)幾乎與LiDAR一樣準(zhǔn)確。他們發(fā)現(xiàn)，在檢查立體攝像機的數(shù)據(jù)時會出現(xiàn)精度差距。
在大多數(shù)自動駕駛汽車的情況下，壓力變送器或攝像機記錄的數(shù)據(jù)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幫助下進(jìn)行檢查 - 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種機器學(xué)習(xí)形式，能夠通過應(yīng)用識別與其相關(guān)的模式的濾波器來檢測圖像。像這樣的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被證明在檢測常規(guī)彩色照片中的物體方面非常出色; 但是，如果從前面指定3D數(shù)據(jù)，它們往往會扭曲3D數(shù)據(jù)。因此，當(dāng)王和他的同事將表現(xiàn)從正面視角改為從鳥瞰視角看到的點云時，精度提高了三倍多。
當(dāng)你有攝像機圖像時，它就是如此，因此，很容易看到正面視圖，因為這是相機看到的。但也存在這個問題，因為如果你從前面看到物體，那么它們被處理的方式實際上會使它們變形，并且你將物體模糊到背景中并使它們的形狀變形。
最終，立體攝像機可能被用作檢測低價汽車中物體的關(guān)鍵方式，或者作為配備LiDAR的高端汽車的備用方法，Weinberger說。
“ 自動駕駛汽車行業(yè)一直不愿意放棄LiDAR，即使成本很高，因為其出色的續(xù)航精度 - 這對于汽車周圍的安全至關(guān)重要，”。和SC Thomas Sze Sibley機械和航空航天工程學(xué)院院長和該論文的合著者。“ 范圍檢測和準(zhǔn)確性的顯著提高，以及相機數(shù)據(jù)的鳥瞰圖，有可能徹底改變這個行業(yè)。”
計算機科學(xué)的共同作者和助理教授Bharath Hariharan說，這些成果對自動駕駛汽車有影響。
在假設(shè)這些算法總是可以提取相關(guān)信息的假設(shè)下，當(dāng)前實踐中存在將數(shù)據(jù)原樣饋送到復(fù)雜機器學(xué)習(xí)算法的趨勢。我們的結(jié)果表明這不一定是真的，我們應(yīng)該考慮如何表示數(shù)據(jù)。
現(xiàn)在，康奈爾大學(xué)的一個研究小組發(fā)現(xiàn)，一種更簡單的技術(shù)，利用位于擋風(fēng)玻璃兩側(cè)的一對低成本攝像機，可以識別與LiDAR壓力變送器具有幾乎相同精度的物體，但只有一小部分成本。
科學(xué)家指出，當(dāng)從鳥瞰圖而不是更常見的正面視圖研究捕獲的圖像時，它們的精度增加了三倍以上，從而使立體相機成為LiDAR壓力變送器的可行且成本有效的選擇。
自動駕駛汽車的一個基本問題是識別汽車周圍的物體 - 顯然這對于汽車導(dǎo)航環(huán)境至關(guān)重要。視覺深度估計中的偽LiDAR：彌合自主駕駛中三維物體檢測的差距。
“ 人們普遍認(rèn)為，如果沒有激光雷達(dá)，就無法制造自動駕駛汽車，”溫伯格說。“ 至少在原則上，我們已經(jīng)表明它是可能的。”
Yan Wang是該論文的第一作者，也是計算機科學(xué)的博士生。
LiDAR壓力變送器使用激光來產(chǎn)生周圍環(huán)境的3D點圖，通過光速確定物體的距離。立體攝像機通常依賴于幾個視角來建立深度，就像人眼一樣，它們看起來很有前途。然而，它們在物體檢測方面的精確度低得可憐，傳統(tǒng)觀點認(rèn)為它們非常不準(zhǔn)確。
在大多數(shù)自動駕駛汽車的情況下，壓力變送器或攝像機記錄的數(shù)據(jù)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幫助下進(jìn)行檢查 - 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種機器學(xué)習(xí)形式，能夠通過應(yīng)用識別與其相關(guān)的模式的濾波器來檢測圖像。像這樣的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被證明在檢測常規(guī)彩色照片中的物體方面非常出色; 但是，如果從前面指定3D數(shù)據(jù)，它們往往會扭曲3D數(shù)據(jù)。因此，當(dāng)王和他的同事將表現(xiàn)從正面視角改為從鳥瞰視角看到的點云時，精度提高了三倍多。
當(dāng)你有攝像機圖像時，它就是如此，因此，很容易看到正面視圖，因為這是相機看到的。但也存在這個問題，因為如果你從前面看到物體，那么它們被處理的方式實際上會使它們變形，并且你將物體模糊到背景中并使它們的形狀變形。
最終，立體攝像機可能被用作檢測低價汽車中物體的關(guān)鍵方式，或者作為配備LiDAR的高端汽車的備用方法，Weinberger說。
“ 自動駕駛汽車行業(yè)一直不愿意放棄LiDAR，即使成本很高，因為其出色的續(xù)航精度 - 這對于汽車周圍的安全至關(guān)重要，”。和SC Thomas Sze Sibley機械和航空航天工程學(xué)院院長和該論文的合著者。“ 范圍檢測和準(zhǔn)確性的顯著提高，以及相機數(shù)據(jù)的鳥瞰圖，有可能徹底改變這個行業(yè)。”
計算機科學(xué)的共同作者和助理教授Bharath Hariharan說，這些成果對自動駕駛汽車有影響。
在假設(shè)這些算法總是可以提取相關(guān)信息的假設(shè)下，當(dāng)前實踐中存在將數(shù)據(jù)原樣饋送到復(fù)雜機器學(xué)習(xí)算法的趨勢。我們的結(jié)果表明這不一定是真的，我們應(yīng)該考慮如何表示數(shù)據(jù)。
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