帮助自动驾驶看清行进道路的感知技术

时间:

2022-11-21

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帮助自动驾驶看清行进道路的感知技术

自动驾驶由庞大复杂的系统组成,其中感知技术便是其中之一,也是人工智能的核心技术。自动驾驶行进过程中上的物体,有静态与动态之分,静态还好,如果遇见动态的物体,还需对对方轨迹进行追踪,并做出预判,而感知技术可以帮助自动驾驶观察道路情况,就像人类驾驶员一样,帮助自动驾驶看清行进道路。     

                                                                                                                               

感知技术是车辆识别障碍物的基础,以自动驾驶为例,自动驾驶通过各种传感器来获得实时道路数据,摄像器与雷达探测器是自动驾驶采集数据的主要工具。

 

摄像器会用到单(双)目摄像器、红外线摄像器、广角摄像器等,多用于采集视觉(图像)数据。图像类数据可帮助自动驾驶清晰识别道路上的障碍物与车道线。

 

雷达包含会用到毫米波雷达与激光雷达,和摄像器相比,雷达数据虽不及其图像数据直观清晰,但胜在稳定性强,几乎不受外界天气、光线的干扰,且能探测出车辆与障碍物的相较距离。但它也有缺点,那就是难以读取道路信息,如红绿灯、交通指示牌等标识便无法识别。

 

因此,现阶段自动驾驶多采用多种传感器相结合的模式,一辆自动驾驶汽车多会携带数个摄像头与雷达传感器,以便更好完成道路识别。

 

而除传感器外,数据处理也是感知技术的重中之重。将数据从非结构向结构化转换的关键技术便是数据标注

 

针对不同传感器提供的不同形式数据,数据标注有几十种工具来应对。图像类数据常用框类、描边、打点的工具完成,而雷达采集的点云数据需要描边、立体、连续帧框等工具完成。