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雙目視覺感知原理是什么,與毫米波雷達有什么區別?

高工智能汽車 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-08-06 11:28 ? 次閱讀

“雙目視覺可能在國內研究的廠家還比較少,但實際上它在國際上應用的范圍已經比較廣了,尤其在日本,歐美的廠家更多,但是日本的產品相對來講比歐美的還要再成熟一些。”中科慧眼聯合創始人兼COO孟然表示,從06年開始一些高端配置的車型也應用了雙目視覺的系統,比如路虎、捷豹、斯巴魯。

那么雙目視覺感知原理是什么?它屬于380到760納米可見光的范圍,實際上它比單目和毫米波雷達的區別是什么?雙目是兩種類別的傳感器(我指的僅僅是用于防撞這個功能)。

中科慧眼聯合創始人兼COO孟然在2018高工智能

商用車開發者大會上發表主題演講

雙目視覺實際上是基于兩路視頻的視差,就是左眼與右眼對于同一個目標所形成的圖像像素點的差異,像素點的差異通過基線,就是兩個攝像頭之間的間距關系。基線的距離,視差加上焦距,就可以換算出來你與我之間的距離,實際上就是一個三角關系。

你會發現這個視差越大,物體會離你越近。用這個原理去進行距離的測定,以此再進行防撞系統的開發。

去年我們參與了百度阿波龍量產項目,這是測試場的測試情況,這里面的顏色也是雙目所形成的三維的數據,紅色代表比較近,藍色、黑色代表比較遠,在形成了所有障礙物的信息后,與前面的超聲波、激光、毫米波去進行融合,最后給出了最終的防撞策略。

在阿波龍量產的小巴它實際上是四層的防撞系統,最外層的是毫米波,它只是正向的,然后一圈的是激光雷達,這是第二層,比毫米波要近一些,是在100米左右,在60米到80米左右是用的視覺,在視覺的內部是一圈的超聲波,它是形成了四層的防撞系統。

右邊是實時場景,左邊是雙目感知出來的效果圖

其實,行業內有好多人會問,單目視覺和雙目視覺到底有什么區別?他們是應用了同樣的電磁波波長的兩套不同的系統,因為他們測試的原理不一樣,單目視覺是基于識別的原理,進行距離的測定。

雙目視覺是通過我剛剛講的三角關系,通過視差的方式實現距離的測量,它就像雷達通過發射時間與反射的時間差距測量一樣,他們是基于不同的原理,所以雙目不依賴與識別、樣本庫、分類器,它是不識別物體類別的,這個跟單目不一樣。

同時,我們在雙目里面想植入成熟的單目感知算法,它與雙目相機本身感知數據進行一個DoubleCheck,做一個融合取舍,再與雷達做融合,形成最終感知的結果。這個在阿波龍里已經用到了。

到底雙目能夠達到多遠,對于視覺來講,從原理上來講是沒有一個極限的,因為它跟鏡頭有關,如果你用放大鏡可能只用看到幾厘米,對于一個傳感器,跟它的鏡頭有很直接的關系。

原則上來講,鏡頭的焦距越遠,看到的越遠,但是你的視角會變窄,鏡頭的焦距越窄,你看的越近,但是你的視角會變大。如果雙目之間的距離越大,原則上你看的是越遠,但是你近處看不到的地方也會變的越大,所以無限的放遠與無限的放近實際上都是不好的。

我們如何定義鏡頭的焦距跟項目本身是有關的,比如你是一個低速車,我要盡可能的放大視角,我們把測定的距離放到五六十米,因為你只有三四十邁。但是如果你是一個高速車,比如說一百公里到兩百公里的車速,我們可能把這個距離放的很遠,比如看到120、150米,但是你的視角可能會變窄。

在低速小巴上,我們用的是兩套系統,一套是50度40米的,一套是38度80米的,在國內微循環的小巴普遍使用的25幀的頻率,歐美用的是30幀。

我們還有一款即將發布的四目相機一體化視覺解決方案,除了雙目避障以外還有兩個雙焦的鏡頭,適用于紅綠燈、標識線等識別。

現在行業還有一種說法,視覺傳感器到底它的必要性在哪兒?視覺是可以感知顏色的,可以感知可見光,但是毫米波、激光包括超聲波它有自己的物理性質,這個是沒辦法改變的。

對于一套自動駕駛系統來話,信息融合肯定是避免不了的,像視覺可能它擔心的是什么?它擔心的是強逆光、致盲,像毫米波或者激光可能在這個方面是沒有問題的。

但在黑色的感知效果上,視覺又要強于毫米波和可見光,所以不同的場景、不同的時間、不同的環境,可能這種波所固有的性質你是改變不了的,所以自動駕駛系統一般來講都是做多傳感技術的融合。

視覺在融合里起到什么作用?它一定是作用于中近距離,視覺在遠距離測距上是不如激光或者毫米波的精度那么高,而且沒有那么快的響應速度。

在你開高速的時候你可以用余光一邊聊天一邊看手機就開了。但是當你倒車的時候為什么要左看右看慢慢的倒呢?就是因為一個物體離你越近,你需要看到的東西就越細。

當我們高速行駛的時候,可能不需要看的那么詳細,所以在高速上行駛的是探測幾百米以外的小汽車或者大貨車的時候,我們用雷達打這個線束是沒有問題的。

但是當你在做低速駕駛,比如說城市街道,比如園區,尤其對于小障礙物的時候,更致密的感知是更必要的,這就是視覺的優勢。比如說園區里面的垃圾筒,小貓小狗的感知,如果用16線或者32線的激光雷達線束打過去以后可能打不到。

視覺的優勢在于它更致密,而不是精度更高,測的更遠,視覺是聚焦在中近距離,雷達是聚焦在中遠距離。

雙目視覺可以形成路面的點云圖,顏色是代表距離,縱向有一千行,橫向有一千多行,這個是跟目前雷達最大的不同,它把更加致密的點云給到數據融合的模塊。

這是夜晚的情況,對于圖像來講,它最好的效果實際上是在天空、路面、景物、輪胎、人、車,所有的障礙物之間有一個很好的對比度,有一個很高的信號比,所以我們在夜晚低光的情況,還是在白天太陽特別強烈的情況下,我們希望得到的圖像是一樣的,每一個類別之間有一個很好的對比度。

對于視覺來講也有兩種算法,一個是基于面的,一個是基于邊緣的,基于面的點云會更致密,我們之前看到的所有三維的圖,但是基于邊的,它的數據的可靠性更強。

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原文標題:如何把雙目視覺“用好,用合理” | GGAI開發者大會

文章出處:【微信號:ilove-ev,微信公眾號:高工智能汽車】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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