智能交通第一步,無(wú)人駕駛解放雙手

時(shí)間:2020-05-17

來(lái)源:澎湃新聞

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導(dǎo)語(yǔ):無(wú)人駕駛曾經(jīng)是科幻小說(shuō)和電影的經(jīng)典場(chǎng)景,是緊貼大地和生活的頂級(jí)技術(shù)工程,“艱難”和“顛覆”是無(wú)人駕駛無(wú)法逃避的兩個(gè)命題。

   無(wú)人駕駛曾經(jīng)是科幻小說(shuō)和電影的經(jīng)典場(chǎng)景,是緊貼大地和生活的頂級(jí)技術(shù)工程,“艱難”和“顛覆”是無(wú)人駕駛無(wú)法逃避的兩個(gè)命題。

  而很長(zhǎng)時(shí)間以來(lái),無(wú)人駕駛在技術(shù)上都面臨著如何提高汽車視覺能力的難題。可以說(shuō),正是因?yàn)橐曈X識(shí)別技術(shù)的進(jìn)步,無(wú)人駕駛汽車的發(fā)展才存在可能;也正是因?yàn)橐曈X識(shí)別技術(shù)的制約,無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展一直蹣跚不前。

  2016年分別發(fā)生在美國(guó)和中國(guó)的兩起特斯拉自動(dòng)駕駛狀態(tài)下的車禍致死事件,本質(zhì)上就是由視覺識(shí)別技術(shù)的缺陷所致。

  汽車實(shí)現(xiàn)智能自動(dòng)化必須滿足兩個(gè)條件:其一,滿足現(xiàn)實(shí)環(huán)境對(duì)無(wú)人駕駛汽車的要求。相比于智能手機(jī),無(wú)人駕駛汽車面臨的環(huán)境更為復(fù)雜,任何一個(gè)失誤都可能關(guān)乎生命安全;其二,能夠應(yīng)對(duì)小概率事件,避免發(fā)生意外。

  無(wú)人駕駛汽車與智能機(jī)器人的基本原理和社會(huì)環(huán)境基本相似。在機(jī)器人研究領(lǐng)域,機(jī)器人學(xué)家將這種只在1%時(shí)間內(nèi)才發(fā)生的突發(fā)性小概率事件稱之為 “極端事件(Corner Cases) ”。極端事件的不尋常之處在于,很少發(fā)生,但是一旦發(fā)生卻可能導(dǎo)致災(zāi)難性后果。

  5月8日,在自動(dòng)駕駛權(quán)威數(shù)據(jù)集Semantic KITTI上,達(dá)摩院憑借全新算法在“單幀3D點(diǎn)云語(yǔ)義分割”排行榜獲得第一。該技術(shù)用于達(dá)摩院的無(wú)人物流車后,大幅提升了車輛的環(huán)境精細(xì)化理解能力,使車輛能夠識(shí)別“厘米級(jí)”障礙物。

  KITTI數(shù)據(jù)集是全球最權(quán)威的自動(dòng)駕駛計(jì)算機(jī)算法評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集,為促進(jìn)基于激光的語(yǔ)義分割研究,KITTI推出了細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)集Semantic KITTI。通過(guò)全類別分割平均交并比(mIOU)和整體準(zhǔn)確率(accuracy)兩大指標(biāo),考察參賽者的技術(shù)能力。達(dá)摩院團(tuán)隊(duì)在兩項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)比中均拿下第一。

  點(diǎn)云(Point Cloud)是擁有三維坐標(biāo)、強(qiáng)度等信息的激光點(diǎn)的集合,是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域常用的三維數(shù)據(jù)表示方式。自動(dòng)駕駛車輛通常借助激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等傳感器識(shí)別環(huán)境信息。對(duì)于激光雷達(dá)獲取的周圍環(huán)境的3D點(diǎn)云,識(shí)別每個(gè)點(diǎn)的語(yǔ)義標(biāo)簽,就是“3D點(diǎn)云語(yǔ)義分割”。

  除了行人、車輛等常規(guī)檢測(cè)目標(biāo),道路周圍的建筑、綠化、不明障礙物也會(huì)影響自動(dòng)駕駛車輛的駕駛行為。3D點(diǎn)云語(yǔ)義分割技術(shù)的目標(biāo),便是幫助車輛更精細(xì)地理解道路環(huán)境。

  達(dá)摩院自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室資深算法專家卿泉介紹,業(yè)界通用的點(diǎn)云局部上下文特征建模方法難以滿足自動(dòng)駕駛實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的感知需求。達(dá)摩院提出的新算法以激光點(diǎn)為載體,結(jié)合每個(gè)3D點(diǎn)在鳥瞰、前視等視角下的鄰域特征,通過(guò)多層級(jí)聯(lián)編碼進(jìn)行特征學(xué)習(xí),極大地增強(qiáng)了3D點(diǎn)的特征表示能力,由此提高了語(yǔ)義識(shí)別的準(zhǔn)確性。

  該算法應(yīng)用于達(dá)摩院的無(wú)人物流車后,車輛對(duì)障礙物的精細(xì)化識(shí)別水平大幅提升。我們即將進(jìn)入5G時(shí)代,5G網(wǎng)絡(luò)提供了更高的傳輸速率、精準(zhǔn)低時(shí)延控制和精準(zhǔn)定位,可以大大提高無(wú)人駕駛技術(shù)的信息收集回傳效率,從而實(shí)現(xiàn)車載與路側(cè)感知的信息融合。這就降低了車載系統(tǒng)的計(jì)算復(fù)雜度,有效解決了車車、車路協(xié)同問(wèn)題。

  可以預(yù)見,智能交通協(xié)同發(fā)展將成為一種趨勢(shì),車輛的自主控制能力不斷提高。完全自動(dòng)駕駛終將實(shí)現(xiàn),人和車的關(guān)系也終將被改變。

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