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前不久,Uber在美國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?shù)鼐炀滞嘎?,受害人是從暗處突然闖入機動車道,但事故還是不可避免地將自動駕駛推上了輿論的風口浪尖。一周前,Uber宣稱“在可預見的未來終止在加州的所有無人駕駛汽車測試活動。”
圖片來源網(wǎng)絡
“逝者已矣,生者如斯”。測試可以停止,技術發(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一時成為了調(diào)研的“眾矢之的”。
Uber現(xiàn)有的自動駕駛傳感器技術
Uber 的自動駕駛車輛搭載了若干個成像系統(tǒng),如圖所示:
1. 激光雷達
Uber 改裝的沃爾沃XC90頂部搭載了1臺Velodyne的HDL-64激光雷達,通過三維激光掃描技術,能對周圍靜止和移動物體生成3D圖像,并且激光探測不受光照條件影響,探測精度可達厘米級。據(jù)Velodyne 官網(wǎng)顯示,HDL-64探測距離為120米,理論上可以避免事故的發(fā)生。
在這個場景下,激光雷達是能夠探測到的,但它也存在固有的缺陷,比如對黑色物體不敏感。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的掃射面積大幅減少,可獲取的點云數(shù)據(jù)十分有限,有可能導致激光雷達無法在第一時間對目標進行識別,也更無法完成測距和緊急制動等動作。因此,激光雷達不是萬能的。
2. 可見光攝像頭
Uber在XC90上安裝了短焦和長焦光學相機共7臺,分別從前向、側(cè)向和后向?qū)Τ上襁M行實時分析。可見光攝像頭,在光照較差的情況下,攝像頭的目標識別能力將會下降。Uber事故發(fā)生的當晚,車輛所行駛的道路有一部分被陰影所覆蓋。受害者橫穿道路時恰好在陰影區(qū)域內(nèi),攝像頭沒有及時發(fā)現(xiàn)目標。
對于單目攝像頭來說,要想獲得距離信息,必須先識別目標。首先要對目標進行框圖分類,而分類和識別是一體的,不識別無法準確分類。圖像的分類以特征提取為基礎,這就需要建立并不斷維護一個龐大的樣本特征數(shù)據(jù)庫,如果數(shù)據(jù)庫中缺乏待識別目標的特征數(shù)據(jù),就無法對這些車型、物體、障礙物進行識別,從而導致系統(tǒng)漏報。
圖像分類是由一些圖像處理技術綜合而成的。在分類圖片時,首先判斷圖像是否需要進行預處理,如去除噪聲等。然后提取圖像的特征并存儲在特征庫中,利用圖像特征訓練分類器,輸出分類結(jié)果。這個過程對于前方突然掉落的物體、突然出現(xiàn)的行人是不適用的。
分類識別后是估算距離,單目估算距離主要是根據(jù)目標在圖像中的像素大小,這種方法準確度不高。
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,雙目在準確度上要高得多。
雙目與單目區(qū)別有幾點,首先,雙目是測量距離而非估算。雙目攝像頭的成像原理與人眼相似,通過三角測距算法獲得視域內(nèi)任意目標的距離數(shù)據(jù)。
雙目與單目的第二點區(qū)別是雙目可以在不識別目標的情況獲得深度(距離)數(shù)據(jù)。雙目立體視覺系統(tǒng)就是通過對兩幅圖像視差的計算,直接對前方景物進行距離測量(視場范圍內(nèi)),而無需判斷前方出現(xiàn)的是什么類型的障礙物。
對比來看,單目攝像頭成本低,系統(tǒng)結(jié)構簡單。其缺點在于必須不斷更新和維護樣本數(shù)據(jù)庫,才能保證系統(tǒng)達到較高的識別率。而雙目視覺系統(tǒng)價格雖比單目高,但與激光雷達方案相比,具備一定價格優(yōu)勢;二是不受識別率限制,無需先進行識別再進行測算,而是對視域范圍內(nèi)的障礙物實時進行測量;三是測距精度比單目高,直接利用視差計算距離;四是無需維護樣本數(shù)據(jù)庫,節(jié)省處理器帶寬。
雙目立體視覺系統(tǒng)在距離測算上相比單目攝像頭具有獨特的優(yōu)勢,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)只能應用在光照適當?shù)臈l件下,對于夜間,尤其在惡劣的氣候條件下就不再起作用。此時,我們可用紅外熱成像技術來提高系統(tǒng)的識別能力。
紅外熱成像技術
紅外熱成像技術是一種被動紅外夜視技術,是利用自然界物體紅外熱輻射強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
紅外熱成像技術與立體視覺技術的融合,將立體視覺的應用范圍推廣到了紅外波段,形成了技術上的強大合力。
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與紅外熱成像技術一體化融合的產(chǎn)物。雙目模組能夠?qū)崟r對視域范圍內(nèi)所有物體進行測距和識別,從而優(yōu)化了可見光攝像頭需要先識別后測距的數(shù)據(jù)反饋機理,縮短了無人駕駛系統(tǒng)從發(fā)現(xiàn)目標到緊急制動的時間。
而集成于雙目模組上的兩個紅外熱像儀,能夠?qū)δ繕宋矬w散發(fā)的紅外輻射能量進行捕捉,再通過光電轉(zhuǎn)化形成熱圖,繼而從根本上規(guī)避激光雷達對反射率低的目標無法進行有效描述的短板,并且對諸如自行車、欄桿等幾何結(jié)構上存在大量空洞的目標能夠進行實時成像;同時,熱像儀不依賴光源成像的特質(zhì),使其能夠勝任全天時作業(yè)任務。
上博智像紅外雙目立體視覺環(huán)境感知系統(tǒng)正是源自這樣的設計理念應運而生的。該系統(tǒng)基于FPGA+ARM架構將兩個熱像儀所成熱圖像進行畸變校正、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,并以點云的形式將數(shù)據(jù)發(fā)送給控制終端,以此來增強無人系統(tǒng)對環(huán)境的感知能力,實現(xiàn)全天時條件下視覺測距、障礙物檢測、避障方向優(yōu)選等功能。
該系統(tǒng)有效彌補可見光攝像頭和激光雷達的不足,使現(xiàn)有的自動駕駛技術如虎添翼,更好地為行人、車輛和駕駛員保駕護航。
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