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手机版:康奈尔大学让立体摄像头成为自动驾驶汽车激光雷达的低成本替代品


本文摘要:据外国媒体报道,现阶段,作为观察自动驾驶汽车经行途径中三维物体的激光传感器容积丰厚、外观设计怪异、价格比较贵、能耗等级较低,可是高精度。

据外国媒体报道,现阶段,作为观察自动驾驶汽车经行途径中三维物体的激光传感器容积丰厚、外观设计怪异、价格比较贵、能耗等级较低,可是高精度。该类激光器观察和激光测距(激光雷达)感应器一般来说都改装在汽车顶棚上,进而降低了空气阻力,对电动式汽车而言是个缺陷,并且不容易让一辆车的成本上升大概1万美元(折合67181元人民币)。但虽然不会有许多 缺陷,大部分权威专家强调激光雷达感应器是自动驾驶汽车安全系数地感观路人、汽车和路面上别的危险因素的唯一脱离实际方式。

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现如今,宾夕法尼亚大学(Cornell)的科学研究工作人员找到一种更为比较简单的方式,要是用以汽车挡风玻璃两边的2个便宜摄像头,就可观察到物体,并且观察精密度类似激光雷达,而成本费仅有其一小部分。科学研究工作人员寻找,俯瞰而不是从传统式的正脸角度来剖析捕获的图象时,精确度提高了二倍之上,进而促使立体式摄像头能够沦落激光雷达的降低成本代替品。宾夕法尼亚大学电子信息科学系由副教授职称兼该毕业论文的杰出创作者KilianWeinberger答复:“自动驾驶汽车的基础难题之一是要去辨识周边的物体,这好像是汽车必须在司机自然环境中搭建网站导航的重要。

大家广泛认为,没激光雷达,就没法生产制造自动驾驶汽车。而大家早就证实,至少在要以证实了,它是有可能的。”激光雷达感应器运用激光器开创相关周边环境的三维点图,根据光的速度精确测量物体间距。而立体式摄像头跟人的眼睛一样,运用2个角度确定深层,看起来十分具有发展前途。

可是她们辨识物体的精确度极低,传统式见解是她们过度不精确了。该毕业论文第一作者,宾夕法尼亚大学电子信息科学系由博士研究生YanWang与合作方仔细查看了立体式摄像头的数据信息,惊讶地寻找,立体式摄像头出示的信息内容与激光雷达的精准度一样,可是她们寻找,在剖析立体式摄像头的数据信息时,就经常会出现了精准度的差别。

针对大部分自动驾驶汽车而言,摄像头或传感器捕获的数据信息全是用以卷积和神经元网络进行剖析的,卷积和神经元网络是一种深度学习优化算法,可根据应用过滤装置辨识与图象涉及到的方式,进而辨识图象。该类卷积和神经元网络早就被证实十分擅于辨识规范彩色相片中的物体,可是假如从正脸辨识,不容易形变相片中的三维信息内容。

因而,Wang同事们将图象从正脸角度改以了俯瞰角度看到的云数据,精确度就提高了二倍多。Weinberger答复,最终,立体式摄像头很有可能会沦落降低成本汽车辨识物体的关键方式,或是是早就装有了激光雷达的高档汽车辨识物体的能用方式。


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