智能無人駕駛再遭質(zhì)疑 雙目融合方案或是新突破口
2016年以來,無人駕駛創(chuàng)業(yè)公司不斷涌現(xiàn),如今正面臨著商業(yè)化探索的關(guān)鍵時(shí)期。接下來,無人駕駛的行駛方式等待檢驗(yàn)、量產(chǎn)中亦有諸多難題等待解決。前不久,李開復(fù)還曾公開表示,像Waymo一樣的自動(dòng)駕駛,即人可以不在駕駛位上,還需要很久,但是以后的車沒法人機(jī)協(xié)作。
他還進(jìn)一步解釋道:“我們也可以認(rèn)為以后無人駕駛達(dá)到了一定的程度,它就會(huì)通過物聯(lián)網(wǎng)彼此交流,比如說一輛車可以告訴另外一輛車,說我爆胎了,請(qǐng)你們讓開一點(diǎn)。自動(dòng)駕駛將取代人類駕駛。當(dāng)然達(dá)到這個(gè)程度還有20年,30年還是40年,有爭議存在!
雖然在商業(yè)落地的過程中,無人駕駛的生態(tài)圈還面臨眾多難點(diǎn)。但大多數(shù)人依然支持“自動(dòng)駕駛是人工智能改變世界的光輝起點(diǎn)”的這一觀點(diǎn),對(duì)該領(lǐng)域的探索也不會(huì)止步。這其中,SLAM的應(yīng)用至關(guān)重要。
SLAM(同步定位與地圖構(gòu)建),是指運(yùn)動(dòng)物體根據(jù)傳感器的信息,一邊計(jì)算自身位置,一邊構(gòu)建環(huán)境地圖的過程,解決機(jī)器人等在未知環(huán)境下運(yùn)動(dòng)時(shí)的定位與地圖構(gòu)建問題。目前,SLAM在無人駕駛領(lǐng)域的用途包括傳感器自身的定位,以及后續(xù)的路徑規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)性能、場景理解等。
由于傳感器種類和安裝方式的不同,SLAM 的實(shí)現(xiàn)方式和難度會(huì)有一定的差異。按傳感器來分,SLAM 主要分為激光 SLAM 和 vSLAM 兩大類。早在 2005 年的時(shí)候,激光 SLAM 就已經(jīng)被研究的比較透徹,直到目前,激光 SLAM仍然是最穩(wěn)定、最主流的定位導(dǎo)航方法。
隨著計(jì)算機(jī)視覺的迅速發(fā)展,vSLAM(基于視覺的定位與建圖)因?yàn)樾畔⒘看,適用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)逐漸受到廣泛關(guān)注;谝曈X的 SLAM 方案目前主要有兩種實(shí)現(xiàn)路徑,一種是基于 RGBD 的深度攝像機(jī),比如英特爾的Realsense和小覓深度相機(jī)系列產(chǎn)品;還有一種就是基于單目、雙目或者魚眼攝像頭的。
基于深度相機(jī)的 SLAM ,跟激光 SLAM 類似,通過收集到的點(diǎn)云數(shù)據(jù),能直接計(jì)算障礙物距離,相比基于單目、魚眼相機(jī)的 vSLAM 方案,需要利用多幀圖像來估計(jì)自身的位姿變化,再通過累計(jì)位姿變化來計(jì)算距離物體的距離,并進(jìn)行定位與地圖構(gòu)建,基于深度相機(jī)的 SLAM 方案在無人駕駛領(lǐng)域應(yīng)用更為普遍。
小覓雙目攝像頭深度版(MYNT EYE Depth)采用“視覺+結(jié)構(gòu)光+慣性導(dǎo)航”融合的方案,內(nèi)置深度計(jì)算芯片,無需上位機(jī)即可輸出深度。相較固態(tài)激光、單目相機(jī)、視覺相機(jī)、結(jié)構(gòu)光相機(jī)和ToF相機(jī)等單一深度傳感器方案,“視覺+結(jié)構(gòu)光+慣性導(dǎo)航”融合的方案是適用場景更廣泛且更具性價(jià)比的3D傳感器融合解決方案。
小覓雙目攝像頭深度版提供120°FOV和50°FOV兩種視角方案給客戶選擇,120°FOV版本提供更廣闊的深度識(shí)別范圍,50°FOV版本則具備更高精度水平和識(shí)別深度,識(shí)別距離可達(dá)15m,精度可達(dá)毫米級(jí),為室外作業(yè)環(huán)境提供了更多可能。
總的來說,想讓用戶在AR/VR、機(jī)器人、無人機(jī)、無人駕駛領(lǐng)域體驗(yàn)加強(qiáng),還是需要更多SLAM前沿技術(shù)做支持。未來新型傳感器的出現(xiàn)也會(huì)不停地為SLAM注入活力,在降低SLAM算法難度的同時(shí),也會(huì)給SLAM的技術(shù)格局帶來許多變化。

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