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一個交通錐為什么讓自動駕駛車如臨大敵

蘑菇車聯 ? 來源:蘑菇車聯 ? 作者:蘑菇車聯 ? 2021-11-16 09:58 ? 次閱讀

蘑菇說:交通錐是一種常見的道路隔離警戒標志。日常行車中,遇到前方有交通錐,人類司機大多能自如繞行。但為何對自動駕駛車來說,小小的交通錐卻能帶來大大的麻煩?本期蘑菇說為你解讀。

讓我們假設一個畫面:一輛自動駕駛汽車剛剛進入路口,準備右轉。但是右轉的雙車道由于放置了交通錐,變成了單車道。

自動駕駛程序探測到之后,不知為何,停在路口不走了。停了幾分鐘后,這輛車接著右轉,但在轉過去的瞬間又一頭扎進封閉車道,卡在兩個交通錐中間。

這是自動駕駛汽車在測試中經常發生的一幕。 交通錐是一種用來警示司機,前方路障、請繞行的錐形路標,又稱“雪糕筒”。因而這種現象又被稱為“雪糕筒“難題。

相比汽車和行人,雪糕筒對“自動駕駛之眼”——高精度攝像頭的識別帶來的挑戰確實更大。

原因之一是,雪糕筒體積相對較小,擺放位置低。而自動駕駛汽車通常處于高速移動狀態,攝像頭在遠處難以捕捉到,在近處又往往將其遺失在可拍攝范圍之外。 另一種可能性是,攝像頭成功地拍攝到了交通錐的畫面,但嵌入其內的深度學習軟件對“TA是誰“的判斷出現了錯誤。

深度學習的作用原理是基于已有場景庫數據的算法模型訓練。機器必須在系統里見過TA,才能識別TA。 交通錐恰好代表了一類讓深度學習工程師頭疼的道路障礙。這類路障還包括三角錐、巖石、封路警示錐等警示物,以及快遞箱、盒子,突然躍上公路的麋鹿。它們很少出現在現成的自動駕駛開源場景庫或數據集里(因為實在太罕見了)。

即使曾經出現過,在現實世界中,也會有各種不規則的變體或替代形態出現。對攝像頭來說,這是額外的、風險非常高的工作量。攝像頭需要重新感光,記錄一組新的像素值,并反饋至深度學習軟件中。 更大的挑戰是,真實世界物體幾乎都是立體的。自然生物有兩只或兩只以上對等排列的眼睛,能夠適應物體的深度感知,生物學家又把這稱為“立體視覺(Stereo Vision)”。

然而,大多數攝像頭是沒有立體視覺的,這是限制攝像頭在自動駕駛駕駛領域應用的最大問題之一。

攝像頭根據像素網格里的光線強度捕捉信息,把三維數據世界轉化成簡潔的二維格式。但捕捉過程中,會遺漏一則深度感知的關鍵信息:物體與攝像頭之間的距離。雪糕筒就是典型的三維物體。這也是自動駕駛汽車對雪糕筒識別錯誤的一個原因。

科學家研究了多項不同技術來克服這固有的限制。解決方案之一是在同一輛車內放置多個攝像頭。

一輛自動駕駛汽車通常有8-16個攝像頭,它們分布在車身不同角落,用來捕捉同一個物體。每臺機器的角度有細微差別,以此幫助計算機重建縫合3D場景,對周圍環境和相對距離有立體的計算結果。 蘑菇車聯的“單車智能+車路協同”是另一種解決方案。它相當于在路燈桿上為自動駕駛安裝另一雙眼睛。

這更接近“上帝之眼”的形態。市政道路的燈桿通常高8-14米,高空俯視的天然視角優勢,讓自動駕駛檢測系統在規避盲區的同時,也把道路上的交通標識和各種意外闖入,自如地盡收眼底。畢竟,只要時間充裕,就沒有意外之說。

編輯:jq

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原文標題:蘑菇說第11期 | 一個交通錐,為何讓自動駕駛車如臨大敵?

文章出處:【微信號:moguzhixingmogo,微信公眾號:蘑菇車聯】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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