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    自动驾驶汽车能看到拐角物体了
    时间:2020-05-10  来源:www.jfqx.com  阅读:1365

    基于激光系统的深度学习可以实时成像角落物体。莱斯大学、斯坦福大学、普林斯顿大学和南卫理公会大学的研究人员将在未来为军事和救援开发一种新的成像方法

    这种方法在分辨率和扫描速度上超过了以前的技术,使得利用激光来看不见的物体和信息变得更加可行。

    美国军方对此非常感兴趣,其国防高级研究计划局(DARPA)资助了这项工作。原因是显而易见的,美国宇航局想用它来成像洞穴,它需要太空设备在它的轨道上这样做。

    从发表在Optica Journal of Optica Optica上的研究结果的描述中可以看出,有一天让救援人员偷看地震中受损的建筑或帮助自动驾驶汽车通过困难的十字路口可能不是不可能的。

    当然,在目前的情况下,它只能被视为一个科学项目。即使它有潜力应用于一般消费品市场,它也要等很多年才能发挥作用。

    最早的偷窥计划出现在2012年。突破是研究通过反射表面的激光,然后比较目标回波和发射信号的时间变化。然而,这种依赖于投影时间的测量形式需要几个小时的扫描时间来产生几厘米的图像。

    后来,开发了其他方法,例如通过观察图像中的反射光来推断缺失的部分。然而,最新的研究集中在散斑上,由于激光的高相干性,散斑更加明显。

    的干扰模式也有缺陷。为了显示隐藏在散斑中的图像,需要收集大量的空间信息,我们称之为非视线相关记录的过程。问题是它需要太多的计算。

    因此,研究人员使用深度学习来加速分析。"图像采集需要1/4秒,分辨率可达亚毫米。"项目负责人、斯坦福大学电气工程博士后克里斯梅兹勒解释道:“问题是,这个系统只能通过大大缩小视野来实现这些结果。”莱斯大学电子工程和计算机科学副教授Ashok Veeraraghavan说:“斑点编码干扰信息,分辨率随着面积的增加而下降。它可以识别车牌,但显示整个房间并不理想。”

    事实上,上面提到的两种方法可以互补。激光的投射时间在宽敞的空间中非常有用,而散斑分析有助于读取特定的信息。然而,为了避免干扰,需要两个独立的系统来操作不同波长的激光器。

    看起来像弹球桌吗?在这一阶段,转弯实验是在近距离进行的,研究人员希望扩大它的范围“任何偷窥角落的方法仍然是‘实验室的束缚’,主要是由于阳光的干扰和真实场景中的其他问题。”维拉哈文接着说,“今天公布的结果是由研究人员在理想的光照条件下在一米以内获得的。也许,尝试发射红外激光在未来是一种可行的方法。”

    还有另一种吸引人的可能性,但需要等到技术发展到更短的波长。到那时,因为乐队足够小,大多数可识别的细节都不成问题,包括人和车。(文章图片来源:美国电气和电子工程师学会、普林斯顿大学、斯坦福大学/Optica,作者:菲利普罗斯、费利克斯海德)

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