激光雷达传感器自动驾驶汽车安全地感知行人 车和道路上其他危险的
据外媒报导，今朝，用于探测主动驾驶汽车行驶路径中三维物体的激光传感器体积巨大、形状丑恶、代价昂贵、能效低，可是精度高。此类激光探测和测距(激光雷达)传感器凡是都安装在汽车车顶上，从而增长了风阻，对电动汽车来讲是个错误谬误，并且会让一辆车的本钱增长约1万美元(约合67181元人民币)。但虽然存在不少错误谬误，大大都专家认为激光雷达传感器是主动驾驶汽车平安地感知行人、汽车和门路上其他伤害的独一可行法子。现在，康奈尔大学(Cornell)的钻研职员发明了一种更简略的法子，只要利用挡风玻璃双侧的两个廉价摄像头，便可探测到物体，并且探测精度靠近激光雷达，而本钱只有其一小部门。钻研职员发明，俯瞰而不是从传统的正面视角来阐发捕获到的图象时，正确度提高了两倍以上，从而使得立体摄像头可以成为激光雷21點,达的低本钱替换品。
康奈尔大学计较机科学系副传授兼该论文的资深作者Kilian Weinberger暗示：主动驾驶汽车的根基问题之一是要去辨认四周的物体，这明显是汽车可以或许在驾驶情况中实现导航的关头。人们广泛认为，没有激光雷达，就没法出产主动驾驶汽车。而咱们已证实，最少在原则上证了然，这是有可能的。
激光雷达传感器操纵激光建立有关四周情况的三维点图，经由过程光速丈量物体间隔。而立体摄像头跟人眼同样，操纵两个视角肯定深度，看起来很是具备成长远景。可是他们辨认物体的正确度很是低，传统见解是他们太不切确了。
该论文第一作者，康奈尔大学计较机科学系博士生Yan Wang与互助火伴细心检察了立体摄像头的数据，诧异地发明，立体摄像头获得的信息与激光雷达的切确度同样，可是他们发明，在阐发立体摄像头的数据时，就呈现了切确度的差别。
@对%L7C81%付大大%v4W14%都@主动驾驶汽车来讲，摄像头或传感器捕捉的数据都是利用卷积神经收集举行阐发的，卷积神经收集是一种呆板进修算法，可经由过程采纳过滤器辨认与图象相干的模式，从而辨认图象。此类卷积神经收集已被证实很是长于辨认尺度彩色照片中的物体，可是若是从正面辨认，会扭曲照片中的三维信息。是以，Wang和同事们将图象从正面视角转为了俯瞰角口碑行銷,度察看到的点云，正确度就提高了两倍多。
Weinberger暗示，终极，立体摄像头可能会成为低本钱汽车辨认物体的重要法子，或是已配备了激光雷达的高端汽车辨认物体的备用法子。
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