最近有一個(gè)熱點(diǎn)事件,有個(gè)人開(kāi)車(chē)到墓地,車(chē)內(nèi)屏幕顯示周?chē)惺畮讉€(gè)行人,甚至還有一個(gè)騎自行車(chē)的,而當(dāng)時(shí)的墓地道路上空無(wú)一人。
居然在墓地看到了“鬼影”,這個(gè)消息一下子就火爆全網(wǎng)了,說(shuō)啥的都有。
(資料圖片僅供參考)
汽車(chē)廠(chǎng)家作出了回應(yīng),稱(chēng)采用的是激光雷達(dá)和視覺(jué)攝像頭融合感知,受限于當(dāng)前市場(chǎng)傳感器識(shí)別能力的局限性,出現(xiàn)了識(shí)別偏差,后續(xù)會(huì)升級(jí)改進(jìn)。
那問(wèn)題就來(lái)了,不同廠(chǎng)家使用的傳感器性能相當(dāng),是否在同樣情況下是也會(huì)出現(xiàn)鬼影呢?“鬼影”背后的技術(shù)原因是什么?如何才能解決?這些問(wèn)題都值得深究。
01、不同廠(chǎng)家的傳感器有什么不同?
現(xiàn)在用于輔助駕駛的車(chē)載傳感器主要有三種,分別是視覺(jué)攝像頭、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)。
視覺(jué)攝像頭類(lèi)似于人的眼睛,善于識(shí)別物體的形狀和顏色,但不具備測(cè)距能力,夜晚的識(shí)別能力會(huì)大幅下降。
毫米波雷達(dá)對(duì)目標(biāo)的位置和速度非常敏感,而且抗干擾能力很強(qiáng),對(duì)煙霧和塵埃穿透能力很好,但它對(duì)目標(biāo)的形狀和性質(zhì)卻無(wú)能為力。
激光雷達(dá)的測(cè)距能力強(qiáng),多線(xiàn)激光雷達(dá)還可以描繪目標(biāo)的輪廓。但它不能區(qū)分顏色,而且受煙霧和塵埃的影響很大。
三種傳感器的原理和能力非常不同,分別適用于不同的場(chǎng)景,各有優(yōu)長(zhǎng)和短板。將三種傳感器采集到的信息進(jìn)行整合,取長(zhǎng)補(bǔ)短,發(fā)揮 1+1+1>3 的優(yōu)勢(shì),這叫作“多傳感器信息融合”,是門(mén)非常高深的信息技術(shù)。
白天多依賴(lài)視覺(jué)傳感器,霧霾天多依賴(lài)毫米波雷達(dá),晚上多依賴(lài)激光雷達(dá),這種定性說(shuō)法很好理解,但如何對(duì)環(huán)境進(jìn)行定量分析,三種信息的置信度和權(quán)值該如何確定,這是很復(fù)雜的系統(tǒng)工程。
好比是你戴一塊手表,看時(shí)間沒(méi)有問(wèn)題,讓你戴三塊手表,就不會(huì)看時(shí)間了??捎腥司ㄈ龎K手表的誤差特性,通過(guò)補(bǔ)差校準(zhǔn)后,能得出比戴任何一塊表都更精準(zhǔn)的時(shí)間。
但是,如果補(bǔ)差校準(zhǔn)(即多傳感器信息融合)的方法不對(duì),把三塊表的時(shí)間進(jìn)行一番加減乘除,就可能得出一個(gè)遠(yuǎn)離正確時(shí)間的數(shù)據(jù),這就悲劇了。
02、為什么車(chē)載電腦會(huì)顯示“鬼影”?
我曾從事多年的雷達(dá)相關(guān)工作,對(duì)“多傳感器信息融合”的感觸很深。
用三部雷達(dá)觀(guān)測(cè)同一批空情目標(biāo),會(huì)得到三個(gè)不同的航跡,這就需要用很復(fù)雜的技術(shù)方法進(jìn)行航跡融合。融合好了,航跡精度會(huì)比單部雷達(dá)高,融合不好,航跡精度反而比單部雷達(dá)低。
所以說(shuō),并不是傳感器越多精度就越高,“多傳感器信息融合”的能力才是關(guān)鍵,如果能力不夠,效果反而更糟。
某國(guó)外著名新能源車(chē)采用的是“純視覺(jué)方案”,其實(shí)就是只戴一塊表,避開(kāi)了“多傳感器信息融合”的難題,成本低這頭先占上了,而且現(xiàn)階段的識(shí)別能力更穩(wěn)定。
從長(zhǎng)遠(yuǎn)看,汽車(chē)的多傳感器信息融合是必然趨勢(shì),但現(xiàn)階段的能力還有待觀(guān)察。
回到墓地鬼影事件,廠(chǎng)家的解釋是“采用的是激光雷達(dá)和視覺(jué)攝像頭融合感知,受限于當(dāng)前市場(chǎng)傳感器識(shí)別能力的局限性,出現(xiàn)了識(shí)別偏差”。
當(dāng)前市場(chǎng)傳感器的性能是一致的,激光雷達(dá)和視覺(jué)攝像頭融合感知也是各廠(chǎng)家的普遍做法。如果其他廠(chǎng)家在相同場(chǎng)景不出現(xiàn)鬼影的話(huà),那問(wèn)題就出在了“多傳感器信息融合”方面,而不是傳感器性能本身。
通過(guò)傳感器識(shí)別車(chē)外目標(biāo),并通過(guò)車(chē)載電腦顯示出來(lái),這需要對(duì)車(chē)外目標(biāo)進(jìn)行模式識(shí)別,“模式識(shí)別”是人工智能的重要內(nèi)容,也是近年來(lái)很熱門(mén)的研究方向。
車(chē)外環(huán)境目標(biāo)大體有六種,分別為卡車(chē)、大客車(chē)、小客車(chē)、摩托車(chē)、自行車(chē)和行人。
如果傳感器的探測(cè)規(guī)則是:高度 1~2.5 米,寬度 <1 米,速度 <2 米/秒,就判定為行人,而不是卡車(chē)等其他五種目標(biāo)。
這是一個(gè)很合理的模式識(shí)別方法,但樣本只有 6 個(gè),空間實(shí)在是太小了。如果按照上述的規(guī)則,路邊的垃圾桶、郵筒都會(huì)被顯示成行人。
好比是一個(gè)人只見(jiàn)過(guò)蘋(píng)果和香蕉,你給他橘子、鴨梨、石榴,他都會(huì)判定為蘋(píng)果。很明顯,墓地墓碑等景物,并沒(méi)有被該廠(chǎng)家納入到樣本空間。
除了樣本空間要大,還要增加一個(gè)“負(fù)邏輯”。
以行人為例,不僅要有符合哪些標(biāo)準(zhǔn)就可以判定為行人的正邏輯,還要有符合哪些標(biāo)準(zhǔn)就可以判定不是行人的負(fù)邏輯。
例如,路邊有個(gè)塑料的衣服模特,高度、寬度、速度都符合行人標(biāo)準(zhǔn),但它沒(méi)有頭,就可以判定它不是行人。沒(méi)頭的就不是行人,這就是一條很重要的負(fù)邏輯。
那該如何改進(jìn)呢?有簡(jiǎn)單和復(fù)雜兩種方法。
簡(jiǎn)單方法就是提高判決閾值,即在原有基礎(chǔ)上,縮小判定為行人的數(shù)值范圍,墓碑等就不會(huì)被顯示成行人了,但有些正常行人就會(huì)顯示不出來(lái)了。
這就是通過(guò)提高“漏報(bào)率”的方法來(lái)降低“誤報(bào)率”,本質(zhì)就是拆東墻補(bǔ)西墻,這種簡(jiǎn)單方法不是正路。
復(fù)雜方法,就是不斷提高“多目標(biāo)信息融合”和“模式識(shí)別”的能力,不斷增加樣本空間,不斷充實(shí)正負(fù)邏輯,從而從根本上提升目標(biāo)識(shí)別的能力。
這是一條艱辛的道路,但它是能獲得真正技術(shù)進(jìn)步的正路。
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