戀夜直播app官方正版下载_戀夜直播高品质美女在线视频互动社区_戀夜直播官方版

閱讀 | 訂閱
閱讀 | 訂閱
汽車制造

從此,激光雷達和攝像頭,就是一個東西了?

Nick 來源:搜狐2018-09-05 我要評論(0 )   

最近幾年,放在攝像頭上的深度學習研究,發(fā)展很蓬勃。相比之下, 激光雷達(LiDAR) 身上的學術進展并不太多。 可是,激光雷達采集的數(shù)據(jù),有很多優(yōu)點。比如空間信息豐富...

 

最近幾年,放在攝像頭上的深度學習研究,發(fā)展很蓬勃。相比之下, 激光雷達(LiDAR) 身上的學術進展并不太多。

可是,激光雷達采集的數(shù)據(jù),有很多優(yōu)點。比如空間信息豐富,比如光照不足也不影響感知,等等。

當然,也有缺點。激光雷達數(shù)據(jù),缺乏RGB圖像的原始分辨率、以及高效的陣列結構(Array Structure) 。并且,3D點云很難在神經(jīng)網(wǎng)絡里編碼。

要是能把激光雷達和攝像頭,變成一臺設備就好了。

  如何“淘汰”攝像頭?

激光雷達廠商Ouster,是領域內(nèi)獨角獸Quanergy的前聯(lián)合創(chuàng)始人Angus Pacala,出走之后建立的新公司。

  △Ouster聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO

去年11月,公司推出了OS-1激光雷達,想要從這里開始,打破激光雷達與攝像頭的界限。

中心思想是,只要激光雷達的數(shù)據(jù)足夠好,就算專為處理RGB圖像而生的深度學習算法,也可以拿來用。

Pacala說,現(xiàn)在OS-1可以實時輸出固定分辨率的深度圖像(Depth Image) ,信號圖像(Signal Image) 以及環(huán)境圖像(Ambient Image) 。

這些任務都不需要攝像頭的參與。

  △高速相對運動中,容易產(chǎn)生果凍效應

數(shù)據(jù)層與數(shù)據(jù)層之間,是空間相關的。拍攝高速運動的物體,也不容易產(chǎn)生果凍效應(Shutter Effects) 。

另外,OS-1的光圈,比大多數(shù)單反相機的光圈要大,適合光照不足的場景。

團隊還開發(fā)了光敏度很低的光子計數(shù)ASIC,在低光照的情況下采集環(huán)境圖像。

  △自上而下:環(huán)境、強度、范圍圖像,以及點云

設備可以在近紅外波段捕捉信號與環(huán)境信息,獲得的數(shù)據(jù),跟普通可見光圖像差不太多。

這樣,分析RGB圖像用的算法,也可以處理激光雷達的數(shù)據(jù)。

小伙伴們還可以用Ouster (剛剛進行了固件升級) 的開源驅動,把數(shù)據(jù)轉換成360度的全景動態(tài):

  

  △動圖有壓縮

傳感器輸出的數(shù)據(jù),不需要預處理,就是這樣的效果。

  數(shù)據(jù)跑一跑

就像剛才說的,只要數(shù)據(jù)夠好,就可以用那些為攝像頭開發(fā)的算法,來做深度學習。

把深度、強度和環(huán)境信息,編碼成向量。就像RGB圖像可以編碼成紅綠藍通道一樣。

所以,OS-1的數(shù)據(jù)質量究竟怎么樣?

  △數(shù)據(jù)跑得很開心

Pacala說,他們用過的算法,和激光雷達的合作都很愉快。

舉個栗子,他們訓練了一個像素語義分類器,來分辨可以行駛的道路,其他汽車,行人,以及自行車。

這里是舊金山,在英偉達GTX 1060上運行分類器,實時生成了這樣的**語義分割**效果:

  

  △語義分割:路是路車是車

這是團隊做的第一個實現(xiàn)。

數(shù)據(jù)是逐像素的數(shù)據(jù),所以能夠無縫將2D翻譯成3D幀,來做邊框估計 (Bounding Box Estimation) 這類實時處理。

除此之外,團隊還把深度、信號和周圍環(huán)境分開,單獨放進神經(jīng)網(wǎng)絡里去跑。

一個栗子,用了SuperPoint項目里預訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡,來跑強度和深度圖像。

網(wǎng)絡是在RGB圖像上訓練的,從來沒接觸過激光雷達/深度數(shù)據(jù)。初次見面,卻一見如故:

  

  △還是語義分割,只是單獨跑了強度 (上) 和深度 (下) 數(shù)據(jù)

Pacala說,激光雷達測距,在隧道、高速公路這樣的規(guī)則幾何環(huán)境里,可能不是很開心;而視覺測距,會在缺乏**質地**變化、缺乏**光照**的情況下,無所適從。

OS-1用多模態(tài)的方法,把兩者結合起來,療效就不一樣。

1 + 1 > 2,這大概就是Ouster想要表達的意思。

  還不算真正上路

2015年年初,Angus Pacala離開Quanergy。

同年,Ouster在硅谷成立。

  

  △傲視群雄

2017年12月,公司宣布完成2,700萬美元A輪融資,并同時推出了售價3,500美元的OS-1。

腳步不算快,但也算找到了自己要走的路。

圖像語義分割算法,初步肯定了他們的成果。

不過,融合了攝像頭屬性的激光雷達,搭載到自動駕駛車上會有怎樣的表現(xiàn),還是未知。

轉載請注明出處。

激光雷達自動駕駛
免責聲明

① 凡本網(wǎng)未注明其他出處的作品,版權均屬于激光制造網(wǎng),未經(jīng)本網(wǎng)授權不得轉載、摘編或利用其它方式使用。獲本網(wǎng)授權使用作品的,應在授權范圍內(nèi)使 用,并注明"來源:激光制造網(wǎng)”。違反上述聲明者,本網(wǎng)將追究其相關責任。
② 凡本網(wǎng)注明其他來源的作品及圖片,均轉載自其它媒體,轉載目的在于傳遞更多信息,并不代表本媒贊同其觀點和對其真實性負責,版權歸原作者所有,如有侵權請聯(lián)系我們刪除。
③ 任何單位或個人認為本網(wǎng)內(nèi)容可能涉嫌侵犯其合法權益,請及時向本網(wǎng)提出書面權利通知,并提供身份證明、權屬證明、具體鏈接(URL)及詳細侵權情況證明。本網(wǎng)在收到上述法律文件后,將會依法盡快移除相關涉嫌侵權的內(nèi)容。

網(wǎng)友點評
0相關評論
精彩導讀