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    MIT新系統(tǒng):讓無(wú)人車在濃霧中識(shí)別物體、測(cè)量距離

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    麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室研發(fā)出一種深度傳感成像系統(tǒng),可以在有霧環(huán)境下識(shí)別物體的形狀和距離,通過統(tǒng)計(jì)學(xué)解決自動(dòng)駕駛在霧天行駛或?qū)Ш降耐袋c(diǎn)。卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的教授預(yù)測(cè)該系統(tǒng)可能很快在汽車上實(shí)現(xiàn)。

    上周日,Uber自動(dòng)駕駛汽車在亞利桑那州進(jìn)行測(cè)試時(shí),撞倒了一名49歲過馬路的女性,汽車沒有剎車而是直接撞了上去,導(dǎo)致行人不治身亡,這成為了全球首例公開的自動(dòng)駕駛致死事件。也廣泛引起了公眾對(duì)自動(dòng)駕駛的關(guān)注和警惕。MIT恰好此時(shí)研發(fā)了有助于自動(dòng)駕駛的識(shí)別系統(tǒng)。

    計(jì)算機(jī)攝影可以解決一個(gè)困擾自動(dòng)駕駛汽車已久的問題。

    麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室的研究人員開發(fā)出一種系統(tǒng),能夠讓自動(dòng)駕駛汽車識(shí)別出被濃霧籠罩的物體圖像和距離,即使人眼難以辨認(rèn)。

    MIT新系統(tǒng):讓無(wú)人車在濃霧中識(shí)別物體、測(cè)量距離

    ▲系統(tǒng)發(fā)起人,MIT媒體實(shí)驗(yàn)室研究員Guy Satat

    在霧天的駕駛環(huán)境中識(shí)別物體,一直是發(fā)展使用可見光的自主車輛導(dǎo)航系統(tǒng)的主要障礙之一,實(shí)際上,可見光導(dǎo)航系統(tǒng)比雷達(dá)導(dǎo)航系統(tǒng)具有更高的分辨率和識(shí)別道路標(biāo)注的能力。因此,麻省理工學(xué)院此次研發(fā)的系統(tǒng)可能是自動(dòng)駕駛汽車向前邁進(jìn)的關(guān)鍵一步。

    MIT新系統(tǒng):讓無(wú)人車在濃霧中識(shí)別物體、測(cè)量距離

    研究人員用一小罐水對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試,水箱中裝有加濕器的振動(dòng)馬達(dá),可以模擬濃霧。在濃霧中,人類的視覺只能穿透36厘米,而該系統(tǒng)不僅能夠分辨物體的圖像,而且能在57厘米的深度內(nèi)測(cè)量到物體,即57厘米的距離。

    57厘米并不是很遠(yuǎn),但是實(shí)驗(yàn)中產(chǎn)生的霧比人類司機(jī)在自然環(huán)境下面臨的任何霧都要濃密得多;所以,該系統(tǒng)的表現(xiàn)優(yōu)于人類的視覺,而大多數(shù)成像系統(tǒng)的表現(xiàn)要差得多。

    如果在霧中駕駛的導(dǎo)航系統(tǒng)和人類駕駛員一樣好,這將是一個(gè)巨大的突破。

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    MIT新系統(tǒng):讓無(wú)人車在濃霧中識(shí)別物體、測(cè)量距離

    領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)研究的麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室研究生蓋伊·薩塔(Guy Satat)說:“我決定接受挑戰(zhàn),開發(fā)一種能夠穿透霧氣的系統(tǒng)。我們正在處理真實(shí)的霧,它是稠密的、動(dòng)態(tài)的和異質(zhì)的。它不斷地移動(dòng)和變化,密度時(shí)大時(shí)小,而其他方法并不能有效處理這種問題。”

    在晴朗的一天,光的反射時(shí)間可以明確地表示反射它的物體的距離。但是在霧中,霧會(huì)使光“散開”,或者以隨機(jī)的方式反射。

    在霧天,到達(dá)攝像機(jī)傳感器的大部分光線將被空氣中的水滴反射,而不是由無(wú)人車需要避免的障礙物所反射,也就是說,光線是由霧滴反射的,因此傳感器無(wú)法判斷障礙物與汽車之間的真正距離。即使光線確實(shí)是從障礙物上反射出來的,它們也許不會(huì)同時(shí)到達(dá),在反射過程中會(huì)被水滴偏轉(zhuǎn)。

    麻省理工學(xué)院的系統(tǒng)通過統(tǒng)計(jì)學(xué)來解決這個(gè)問題。

    霧反射光產(chǎn)生的圖案因霧的密度不同而不同:平均而言,光穿透濃霧的深度小于穿透輕霧的深度。但是麻省理工學(xué)院的研究人員能夠證明,不管霧有多厚,反射光的到達(dá)時(shí)間都遵循一種稱為伽瑪分布的統(tǒng)計(jì)模式。

    伽瑪分布比高斯分布要復(fù)雜一些,高斯分布是產(chǎn)生熟悉的鐘形曲線的常見分布:它們可以是不對(duì)稱的,并且可以具有更廣泛的形狀。相同點(diǎn)是,它們都是由兩個(gè)變量控制。

    麻省理工學(xué)院的系統(tǒng)可以估計(jì)這些變量的值,并利用得到的分布來過濾被霧反射的光線。關(guān)鍵的是,系統(tǒng)為傳感器中的1024個(gè)像素中的每個(gè)像素計(jì)算不同的伽馬分布。這就是為什么它能夠處理早期系統(tǒng)中霧密度的變化:它可以處理每個(gè)像素看到不同類型霧的情況。

    “這件事的好處是它很簡(jiǎn)單,”Satat說,“如果你看一下計(jì)算和方法,你會(huì)驚訝地發(fā)現(xiàn)它并不復(fù)雜。我們也不需要任何關(guān)于霧及其密度的知識(shí),這有助于它在大范圍的霧條件下工作。”

    卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Srinivasa Narasimhan說:“惡劣的天氣是自主駕駛技術(shù)所面臨的最大障礙之一。Guy 和Ramesh的創(chuàng)新使我看到了在可見光或近紅外波段所見過的最好的能見度增強(qiáng)系統(tǒng),并有可能很快在汽車上實(shí)現(xiàn)。

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    2018-03-26
    MIT新系統(tǒng):讓無(wú)人車在濃霧中識(shí)別物體、測(cè)量距離
    高層速讀麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室研發(fā)出一種深度傳感成像系統(tǒng),可以在有霧環(huán)境下識(shí)別物體的形狀和距離。

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