侵權(quán)投訴
訂閱
糾錯(cuò)
加入自媒體

特斯拉也在研究“偽激光雷達(dá)”!

近日,特斯拉AI高級(jí)總監(jiān)Andrej Karpathy在機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議上透漏也在做一些 pseudo-LiDAR 技術(shù)研究,他認(rèn)為虛擬激光雷達(dá)與真實(shí)激光雷達(dá)的差距越來越小了。
       pseudo-LiDAR

最早提出“偽激光雷達(dá)”數(shù)據(jù)(pseudo-LiDAR)這個(gè)概念的論文,要追溯到2018年一篇來自康奈爾大學(xué)的技術(shù)論文,作者 Yan Wang 與 Wei-Lun Chao 均為華人,該論文提出了一種新方法來縮短純視覺技術(shù)架構(gòu)與激光雷達(dá)間的性能差距。

該論文通過改變立體攝像機(jī)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的 3D 信息呈現(xiàn)形式,將基于圖像的立體視覺數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為類似激光雷達(dá)生成的3D點(diǎn)云,通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換切換成最終的視圖格式。盡管在實(shí)驗(yàn)效果上,視覺還無法與激光雷達(dá)媲美,但這種新的低成本方法為視覺方案提供了一種思路。

在那之后的兩年前,康奈爾大學(xué)等又陸續(xù)發(fā)表了基本該方法的視覺深度估計(jì)、目標(biāo)識(shí)別,3D Packing等論文。有研究者發(fā)現(xiàn),采用其新方法之后,該攝像機(jī)在目標(biāo)檢測(cè)方面的性能接近激光雷達(dá),且其成本僅為后者的一小部分。以鳥瞰圖而不是正視圖來分析攝像機(jī)捕捉到的圖像,可以將目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確率提升 2 倍,從而使立體攝像機(jī)成為激光雷達(dá)的可行替代方案,且其成本相比后者要低很多。

特斯拉也在做類似研究

馬斯克對(duì)激光雷達(dá)的態(tài)度是不言而喻的,他認(rèn)為依賴激光雷達(dá)就像行走依賴拐杖一樣。而近日,特斯拉AI高級(jí)總監(jiān)Andrej Karpathy 于今年舉行的機(jī)器學(xué)習(xí)大會(huì)透露特斯拉也在做一些“偽激光雷達(dá)”的研究。

在此過程中,他分享了特斯拉僅用少數(shù)幾個(gè)攝像頭即可達(dá)到傳統(tǒng)激光雷達(dá)精度的方法的具體案例。特斯拉不斷發(fā)展的解決方案中的秘訣不是攝像頭本身,而是攝像頭所構(gòu)建的先進(jìn)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以充分理解輸入的范圍和質(zhì)量。通過不同方向的攝像頭進(jìn)行拼接,視覺深度估計(jì),再投影到鳥瞰圖,作為局部導(dǎo)航地圖使用。同時(shí),將畫面的每個(gè)像素都進(jìn)行深度估計(jì),就像激光雷達(dá)點(diǎn)云一樣,形成3D目標(biāo)檢測(cè)。

特斯拉基于攝像頭的方法便宜得多,并且在硬件方面更容易實(shí)現(xiàn),但是需要極其復(fù)雜的算法才能將原始攝像頭輸入和車輛遠(yuǎn)程信息處理轉(zhuǎn)換有用的信息。

1  2  下一頁>  
聲明: 本文由入駐維科號(hào)的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場(chǎng)。如有侵權(quán)或其他問題,請(qǐng)聯(lián)系舉報(bào)。

發(fā)表評(píng)論

0條評(píng)論,0人參與

請(qǐng)輸入評(píng)論內(nèi)容...

請(qǐng)輸入評(píng)論/評(píng)論長(zhǎng)度6~500個(gè)字

您提交的評(píng)論過于頻繁,請(qǐng)輸入驗(yàn)證碼繼續(xù)

  • 看不清,點(diǎn)擊換一張  刷新

暫無評(píng)論

暫無評(píng)論

文章糾錯(cuò)
x
*文字標(biāo)題:
*糾錯(cuò)內(nèi)容:
聯(lián)系郵箱:
*驗(yàn) 證 碼:

粵公網(wǎng)安備 44030502002758號(hào)