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关于自动驾驶汽车自动识别改进的建议
張貼於:
2020年9月05日(星期六) 11:32
更新於:
2020年9月23日(星期三) 07:28
到期日:
2021年3月04日(星期四) 10:32
目前自动驾驶汽车识别主要为摄像头+激光雷达。
通常以扫描形式成像,将前方三维物体转换为二维图像,再通过数据处理,还原为三维成像。
在现实使用中经常出现识别失误,主要是因为无论是摄像头还是激光雷达,扫描前方道路、物体时,相对角度变化很小,几乎是固定识别角度。
固定的识别角度带来的问题是二维数据带来的失真,例如特斯拉6月1日在嘉义的事故,前方侧翻的大货车(静止),摄像头扫描后无法识别立体障碍物,因为固定识别角度分析后更可能是一块铺在地面的钢板。
如果修改为将前方反射异常的静止图像识别为立体障碍物,那么路面的井盖、下雨后的积水反光、铺设的钢板等等都将使汽车紧急刹车,当然不现实。
根本原因在于,仅靠只有一个角度的二维图像数据量不够,还原三维的物体太困难。当识别角度变化足够大(如45度),能够识别的时候,以2米高为障碍物为例,距离物体已经2米以内,根本来不及刹车或避让。
解决办法是在车前方配置一个搭载空中摄像头+激光雷达的民用无人机。距离随汽车速度自动调整,车速越快距离就越远,反之就越近。空中扫描仪固定为3个角度:前后45度,垂直向下90度,共3个扫描角度。
模拟场景:
假设空中摄像头距离行驶中的汽车200米。以嘉义事故为例。
行驶中的汽车在距离侧翻车203米时,飞在汽车前方200米处的空中摄像头与侧翻车距离3米,形成前夹角45度,第1次扫描。
距离侧翻车200米时,空中摄像头位于侧翻车垂直正上方,第2次扫描。
距离侧翻车197米时,空中摄像头已经超过侧翻车3米,形成后夹角45度,第3次扫描。
加上汽车本身固定的摄像头共4个角度扫描完毕,数据处理后还原前方的三维物体,准确率将大大提升,产生质的改变。
普通民用无人机几千元人民币价格相对汽车的整体价格较低,性价比高,技术成熟,可以理解为自动驾驶汽车的必要配件。
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