展望
俗话说,「没有免费的午餐」(no free lunch)。基于深度学习的图像语义分割技术虽然可以取得相比传统方法突飞猛进的分割效果,但是其对数据标注的要求过高:不仅需要海量图像数据,同时这些图像还需提供精确到像素级别的标记信息(semantic labels)。因此,越来越多的研究者开始将注意力转移到弱监督(weakly-supervised)条件下的图像语义分割问题上。在这类问题中,图像仅需提供图像级别标注(如,有「人」,有「车」,无「电视」)而不需要昂贵的像素级别信息即可取得与现有方法可比的语义分割精度。
另外,示例级别(instance level)的图像语义分割问题也同样热门。该类问题不仅需要对不同语义物体进行图像分割,同时还要求对同一语义的不同个体进行分割(例如需要对图中出现的九把椅子的像素用不同颜色分别标示出来)。
最后,基于视频的前景/物体分割(video segmentation)也是今后计算机视觉语义分割领域的新热点之一,这一设定其实更加贴合自动驾驶系统的真实应用环境。
普特斯拉自动驾驶技术的传感器系统
所有的特斯拉(Tesla)新车将装配“具有完全自动驾驶功能”的硬件系统——Autopilot 2.0。
其中的传感器系统包括8个摄像头,12个超声波传感器,1个毫米波雷达。另外还有1个主要用于倒车的倒车摄像头。
一、超声波和雷达的区别
1、机械波和电磁波
机械波是机械振动引起的振动在介质中的传播。这种传播必须有介质。它的传播速度与介质有关。例如机械振动的频率达到一定范围内就是声音,在空气中的传播速度为340m/s, 电磁波的产生是电磁振荡产生的变化电磁场向空间的传播。电磁波的传播不需要介质,它的传播速度是光速。在真空中的传播速度是3*10^8m/s.
2、超声波和雷达
超声波是一种机械波,在空气中传播时,大气成分的构成会引起声速的变化,受存在的气体或蒸汽的类型、温度、压力的影响,因此恶劣天气适应性差。
雷达发射的是电磁波,不受大气影响,能够克服高温、高压、真空、挥发性气体、蒸汽、粉尘等不利因素,因此恶劣天气适应性强。
二、三种车用测距传感器性能对比
三、各传感器大致位置
结合上面两张图,我们就不难知道各传感器的大致位置:
1、车头6个、车尾6个,共12个超声波传感器;
2、前挡风玻璃下内后视镜上端长焦、标准、短焦各一,共3个前视摄像头;
3、外后视镜前端翼子板后端两侧各一个,共2个后测视摄像头;
4、前后门中柱靠上端两侧各一个,共2个侧视摄像头;
5、后窗上部中间1个后视摄像头;
6、除上述8个摄像头外,还有一个在后车牌位置上部专门负责倒车的倒车摄像头1个;
7、前保险杠中部的毫米波雷达1个。
四、各传感器的测量范围及最大测量距离
各传感器的测量范围角度大致如图所示,最大测量距离可列表如下:
五、完全自动驾驶的实现
依靠以上传感器,未来特斯拉将实现以下完全自动驾驶:
1、实现自动变道,系统识别到相邻车道没有车时,可以自动并过去。到达高速路口出口时,车辆会自动减速驶出,并提示驾驶员接管;
2、蜿蜒的复杂道路也不是问题,传感器能够保证特斯拉始终行驶在车道内。
3、召唤模式也将加入。车辆将可以自动从停车场驶出,开到你的身边。
4、在复杂的城市路况下,特斯拉也能够应付自如。
5、自动泊车将会更加的智能。到了停车场门口,你就可以下车了,车辆将会自动寻找车位并停进去。
相比硬件来说,在软件和实际测试上需要花费的时间恐怕还要多得多。所以特斯拉让我们离自动驾驶近了一步,但是还有很多路要走。
在V8.0版本更新公告中,特斯拉官方部分承认了视频传感器存在的瑕疵,并表示会加大自动驾驶技术中雷达采集信息的比重以及进一步优化系统判断逻辑。此外,特斯拉悄然将技术名称由自动驾驶系统改为了自动辅助驾驶系统。由于V8.0版本发布的时间处于自动驾驶事故发生之后,外界均猜测这是特斯拉对此前漏洞的弥补,这也是特斯拉对自动驾驶技术路线的第一次更改。为了实现自动驾驶功能,采集信息由主摄像头为主、雷达为辅变为了雷达为主、摄像头为辅。可40天后公布匆匆公布的第二代自动辅助驾驶功能中提到的更新细则里,摄像头再次重回主角地位。也就是说,特斯拉实现自动辅助驾驶技术的路线回归了一切的原点。
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