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4166.comMIT开发新型摄像系统 帮助自动驾驶汽车确

2019-11-03 10:35

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虽然产业里大动作不断,但是因为实际应用场景的复杂性过高,自动驾驶距离大规模商业化落地还有诸多需要迈过去的技术门槛,其中敏锐感知周边事物变化就是自动驾驶公司首先要去解决的问题。10月31日消息,最近,MIT在这方面又取得了显著进展。

据外媒报道,为了提高自动驾驶系统的安全性,麻省理工学院的工程师们开发了一种系统,可以感知地面阴影中的微小变化,从而确定是否有移动的物体从拐角处经过。未来,自动驾驶汽车有望使用该系统,快速避开拐角处的其他车辆或行人,以及周围停放的车辆,以免发生碰撞。

据了解,MIT工程师团队开发了一套名为ShadowCam的系统,这套系统可以根据地面人、物投射在地面的阴影变化来判断是否有移动的“目标”靠近,如果未来应用在自动驾驶汽车上,它可以帮助汽车敏锐地避开冲撞过来的车、人或者不明物体。

研究人员在论文中描述了自动驾驶汽车在停车场成功行驶的实验。当探测到有车辆驶近并停车时,此种基于车辆的系统比传统只能探测到可见物体的激光雷达要快半秒。目前,该系统仅在室内环境下进行了测试。机器人在室内的速度要慢得多,照明条件也更一致,因此系统更容易感知和分析阴影。

在实验中,MIT研究团队测试和对比了安装该系统与安装雷达的机器人在避障上的表现,他们发现在机器人感应到周围驶近的车辆并停下来的过程中,新系统比雷达检测整整快了半秒多。

扩展ShadowCam

半秒对于一般情况来说,这一优势并不明显,但是在自动驾驶高速场景中,它可能会帮助避免车祸的发生或者减轻损失。

研究人员构建了名为ShadowCam的系统,使用计算机视觉技术,检测和分类地面阴影的变化。此前,麻省理工学院教授William Freeman和Antonio Torralba合作开发了该系统的较早版本。

对于如何将之应用在实际场景中,研究人员Andrew and Erna Viterbi介绍说,“我们的解决方案可以用在车辆的预警系统中。如果周围有其他移动物体或人,它可以向中控台发出警告,提醒有人来临,让车辆减速并调整路径做好准备,以避免事故的发生。”

ShadowCam使用摄像头的视频帧序列,瞄准特定的区域,例如角落前方的地面。该系统可以根据多幅图像,检测光线强度随时间的变化,这些变化可能表明有物体正远离或靠近。其中一些变化肉眼可能很难检测到,但是可以由对象和环境的各种属性来确定。ShadowCam计算这些信息,并将图像进行分类,分别为包含静止物体的图片,或包含动态的、移动的物体的图片。如果是动态图像,该系统就会做出相应的反应。

目前,MIT研发的这一系统仅仅在室内低速情况下做了测试。在室内,机器人的速度要低得多,光照条件也更加一致,这使得系统更容易检测和分析阴影。研究团队表示,未来他们将不断优化系统,提升系统的敏感性和对静止与动态阴影的分辨力。

将ShadowCam应用到自动驾驶汽车上需要一些进展。例如,早期的版本利用增强现实标签AprilTags,类似于简化的二维码,将区域进行排列。机器人扫描AprilTags,检测并计算它们相对于标签的精确3D位置和方向。ShadowCam使用标签作为环境特征,瞄准可能包含阴影的特定像素块。但是利用AprilTags修改现实环境是不现实的。

关于麻省理工学院

研究人员开发了新方法,结合了图像配准和新的视觉测程技术。图像配准通常用于计算机视觉,本质上是对多个图像进行标注,以显示图像中的变化。

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