出全景世界,解密Uber自动驾车系统

麻省理工学院的Technology
Review报道了一款新的应用激光的3D制图机器人,它的效果与目前售价10万美元的系统类似,但成本只是其五分之一。该项目由美国陆军提供研究资助,史蒂文斯科技学院的研究者现在已经研制出这款遥控的自主的绘图系统,它采用镜面激光雷达系统,能够迅速发射旋转激光,然后收集所接触到的物体反弹回的每个激光脉冲,依据所需时间的长短来区分不同的物体。它需要一系列的摄像机和红外接近传感器,但操作范围还只能在1英里以内。所以,它还不能去火星收集数据,但在地球上还是够用的。下面是相关视频和图片。

北京时间3月20日报道,Uber自动驾驶汽车在周一撞死了一位行人。这是首例自动驾驶汽车撞人致死事故,关注度肯定会超过以往自动驾驶汽车事故。

全景扫描:“点”出全景世界

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然而,从表面上看,除了整体系统出现故障外,很难理解为何会发生这样的致死事故,因为自动驾驶汽车在设计时就是为了防止这样的事故发生。

在“激光”的眼中,这个世界不再是五彩缤纷的景色,而是一个个的点,所有的道路与街景都成为了模型。激光雷达扫描系统将道路两侧所有扫描范围的物体都变成点,这些物体包括路灯、信号灯、房屋、道牙、树叶等,照相机则不停地将扫描过的部分拍摄成照片。

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■本报记者 袁一雪

Uber自动驾驶汽车配备了多个不同的成像系统,它们既可以执行普通任务(监控附近汽车、标记和车道线),也可以执行特殊任务,例如上述让汽车减速等措施。在这起事故中,能够拯救受害者的图像系统应该不少于四个。

你眼中的世界,就是世界的全部吗?答案显然是否定的。因为我们匆匆赶路时,往往忽略了周围世界的很多细节,而这些被忽略的细节却恰恰拥有大作用。

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中国测绘科学研究院下属北京四维远见信息技术有限公司自主研制生产的SSW车载激光建模测量系统弥补了人眼的不足,将树木、景物,乃至地上的井盖等都毫无遗漏地复原。在“激光”的眼中,这个世界不再是五彩缤纷的景色,而变成了一个个的点,所有的道路与街景都成为了模型。

顶部激光雷达。这个位于汽车顶部的桶状物体就是激光雷达系统,它能够以每秒多次的速度生成汽车周围的3D成像。激光雷达使用了红外激光脉冲,遇到物体后会反弹,返回到传感器,从而在白天或晚上相当细致地侦测静止和移动的物体。

一辆面包车行驶在道路上,速度并不慢,车顶安装着几台相机,不间歇地轮流拍摄周边的景色。在人们看不到的角度,车上安装的全球定位系统、惯性导航系统、激光雷达扫描系统也在有条不紊地工作。这辆车搭载的就是SSW车载激光建模测量系统。

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车上安装的激光器、惯导、全景相机等关键传感器看似无关,却又以特殊的标定方法使系统协同工作,令其可以产生高密度、高精度点云和高清晰度全景影像。“激光雷达扫描系统将道路两侧所有扫描范围中的物体都变成点,这些物体包括路灯、信号灯、房屋、道牙、树叶等,照相机则不停将扫描过的部分拍摄成照片。”北京四维远见信息技术有限公司软件开发负责人魏占营告诉《中国科学报》记者。

前端雷达。和激光雷达一样,雷达发出信号,等待它弹回,但使用的是无线电波,而不是激光。这使得雷达具有更强的抗干扰能力,因为无线电可以穿透雪和雾,但是也会降低分辨率,改变其距离像。

当这辆“神通广大”的汽车完成工作后,工作人员会将其收集的数据整理到数据库,然后,后期的处理软件“思维点云”正式出场。

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“点云中有一项是提取技术,就是将激光扫描到的有价值的点提取出来,还原到二维平面中。”魏占营介绍道。这些点在采集时间隔小至1厘米,大多为2~3厘米,最大的间隔为20厘米左右。“这取决于测量时的距离,距离远时,测量间隔点也比较远。”魏占营解释说。有了“点”做比照,再将相机拍摄的画面进行比对,“我们会将相机上实际物体‘抠’出来,粘贴到这一物体对应的点中”。

短焦和长焦光学相机。激光雷达和雷达易于确定物体的形状,但并不擅长读取标记,理解物体颜色等。这个任务就交给了可见光相机,它内置了精密的计算机视觉算法,能够对成像进行实时分析。Uber自动驾驶汽车上的这些相机密切关注标志着汽车刹车、交通灯以及穿越十字路口行人的指示器标记。汽车前端尤其会使用多角度、多种类型的相机,这样才能获取汽车前进道路的完整图像。

经过这样的处理,一幅360度的照片就变成了一个立体的三维的模型,而且,还可以根据需求不同着重标出需要的信息。

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更令人骄傲的是,从设备到软件处理,所有技术都是正向开发,即由底层做起再完成建模,具有完全自主的版权。“包括关键传感器之间的标定、同步,以及后处理软件的开发。”魏占营补充道。从2007年开始主要研究硬件集成技术,到2012年开始投入研发后处理软件以及面向应用的硬件改造,目前已经批量生产和销售。

安全司机。人类很擅长发现障碍物,即便是人眼没有激光器。人类的反应时间不是最好的,但是汽车不会作出反应或者作出错误反应,经过训练的安全司机会作出正确反应。值得指出的是,自动驾驶汽车中还有一个中央计算单元,它能够收集各个传感器提供的信息,然后生成一个更加完整的汽车周围环境成像。

“在这些正向开发的技术中,最难的还是自动化全息三维建模,需要把道路周边的各种地物要素提取并三维建模。”魏占营表示。为了让提取点更准确,魏占营和团体成员将每一张照片中扫描车拍摄照片时的位置定位到三维坐标中,并根据位置与夹角等数据,力图将后期的图片完美地还原到现实中的位置。“目前可以提取的类型有50种。”

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SSW车载激光建模测量系统设计之初,目的是解决城市病。“现代化都市中,存在着树叶遮挡交通标志牌、井盖塌陷等问题。以前,技术人员只能通过人工测量,标示坐标位置,慢慢整合数据后方能治理。”魏占营说。但在SSW车载激光建模测量系统问世后,汽车可以载着仪器以每小时40公里的速度行驶在公路上,并且保证拍摄的照片与测量到的数据尽可能的准确。

目前还不清楚这起悲剧发生时的具体情况,但是Uber自动驾驶汽车肯定配备了本可以侦测到行人的技术,本可以让汽车作出正确反应。而且,就算一个系统失效,另一个系统也应该能够发挥作用。随着Uber、当地执法部门、联邦机构对这起事故的调查,更多细节将会披露出来。

这套系统同样可以应用到北京市最近正在执行的违建拆除工作中。今年两会上,北京市政府工作报告中提出,今年北京计划拆除违建4000万平方米以上,其中包括“开墙打洞”行为1.6万处。在整治“开墙打洞”时,需要重新砌墙粉刷。但是粉刷时需要多少漆料,计算起来却是个麻烦事。因为窗户不必粉刷,所以其面积不能算在内,但若抛开窗户面积计算其他墙壁面积,只靠人工计算并不精准。

“如果粉刷面积小,那么即便将窗户面积算在粉刷面积中,也不会浪费太多,但是如果粉刷面积大,那么这些数据则是失之毫厘谬以千里了。”魏占营解释道。

有了SSW车载激光建模测量系统,这样复杂的计算自然可以完全托付给它。目前,经过改良的车载激光建模测量系统,已经实现了80%的自动计算。

“去年,我们还与其他单位合作进行了井盖病害调查项目。”魏占营说。这一项目是调查道路上井盖的破损情况。按照以往的经验,因为井盖的分管单位众多,所以即便发现了有问题的井盖也难以找到负责的部门。车载激光建模测量系统不仅将破损的井盖扫描出来,而且还能“揪”出负责的部门。

只为实现这一点,研究人员就付出了5个月的辛勤劳动。车速太快,拍摄不清;像素太低,无法看清……甚至在夜晚用大功率LED灯照射进行实验,最终完成了这项调查工作。这套系统可以自动识别高出或低于地面2厘米的井盖,同时还能将井盖上分管单位的小字拍摄清晰,供工作人员查看。

除了道路测量,浙江一家企业购买了这套测量系统后,则是用它对该地区的树木进行测量,实现精细化管理。最近,“我们正在与一家研究自动驾驶的机构联系,自动驾驶对于道路信息的要求更高。我们的测量系统可以达到这一精度”,魏占营表示。

正规十大赌博网站,虽然SSW车载激光建模测量系统已经初具规模,不过研究人员却并不满足于此。

他们发现这套系统每次采集的点云和影像数据量巨大,每公里的数据都要占满1G到10G的空间;而且,高楼、树木、高压线周边的定位精度差,导致数据成果精度差;再者,各种地物、车辆的遮挡导致目标数据不完整。

“因为系统需要依靠GPS定位,所以如果遇到道路两边种植着遮天蔽日的树木,就会影响测量的准确性。更重要的是,因为车辆的高度有限,所以一些高层建筑楼顶信息不全,而且,如果路上采集数据时遇到卡车等遮挡物则会导致信息采集不全。”在魏占营眼中,这些都是下一步需要解决的问题。

“接下来,我们可能会与无人机进行联合作业,只是无人机对于精度的掌握还不能满足目前的要求。除此之外,我们还将着手进行陆海滩、潮间带的测量,目前正在进行载体选型,如沙滩车、气垫船等。”魏占营说。

《中国科学报》 (2017-07-14 第3版 科普)

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