【據(jù)美國康奈爾大學(xué)網(wǎng)站2019年4月22日報道】美國康奈爾大學(xué)的科研人員通過在車輛風(fēng)擋兩側(cè)的兩部低成本照相機(jī)實現(xiàn)了一種更簡單的物體探測方法，可用于自動駕駛車輛，探測精度可接近激光雷達(dá)(LiDAR)，但成本要低得多。研究人員發(fā)現(xiàn)通過分析鳥瞰圖而不是正視圖可以將物體的探測準(zhǔn)確度提高3倍以上，從而可以使立體相機(jī)成為LiDARC的低成本替代方案。
LiDAR傳感器使用激光測量物體的距離，從而創(chuàng)建車輛周圍環(huán)境的3D點圖。而立體攝像機(jī)像人眼一樣，依靠兩個視角來建立景深，一直被認(rèn)為不夠精確?？的螤柕目蒲腥藛T仔細(xì)研究了立體相機(jī)的數(shù)據(jù)，驚奇地發(fā)現(xiàn)，他們的信息與LiDAR一樣精確。對于大多數(shù)自動駕駛汽車，由相機(jī)或傳感器獲得數(shù)據(jù)通常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，這些卷積網(wǎng)絡(luò)非常善于在標(biāo)準(zhǔn)的彩色照片中識別物體，但當(dāng)信息只來自于前向視角時，會在3D信息上產(chǎn)生扭曲，但切換到鳥瞰視角時精度可以提高3倍。
研究人員稱利用該方法，立體相機(jī)可作為低成本自動駕駛車輛物體識別的主要手段，或作為配置LiDARC的高端車輛的備份手段。該研究得到了美國國家科學(xué)基金、美國海軍研究辦公室、以及比爾和梅琳達(dá)蓋茨基金的資助，相關(guān)論文《Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving》已在arXiv預(yù)印本網(wǎng)站發(fā)布。
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