（圖片來(lái)源：康奈爾大學(xué)官網(wǎng)）

據(jù)外媒報(bào)道，目前，用于探測(cè)自動(dòng)駕駛汽車(chē)行駛路徑中三維物體的激光傳感器體積龐大、外形丑陋、價(jià)格昂貴、能效低，但是精度高。此類(lèi)激光探測(cè)和測(cè)距（激光雷達(dá)）傳感器通常都安裝在汽車(chē)車(chē)頂上，從而增加了風(fēng)阻，對(duì)電動(dòng)汽車(chē)來(lái)說(shuō)是個(gè)缺點(diǎn)，而且會(huì)讓一輛車(chē)的成本增加約1萬(wàn)美元（約合67181元人民幣）。但盡管存在很多缺點(diǎn)，大多數(shù)專(zhuān)家認(rèn)為激光雷達(dá)傳感器是自動(dòng)駕駛汽車(chē)安全地感知行人、汽車(chē)和道路上其他危險(xiǎn)的唯一可行方法。

如今，康奈爾大學(xué)（Cornell）的研究人員發(fā)現(xiàn)了一種更簡(jiǎn)單的方法，只要使用擋風(fēng)玻璃兩側(cè)的兩個(gè)便宜攝像頭，就可探測(cè)到物體，而且探測(cè)精度接近激光雷達(dá)，而成本只有其一小部分。研究人員發(fā)現(xiàn)，鳥(niǎo)瞰而不是從傳統(tǒng)的正面視角來(lái)分析捕捉到的圖像時(shí)，準(zhǔn)確度提高了兩倍以上，從而使得立體攝像頭可以成為激光雷達(dá)的低成本替代品。

康奈爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系副教授兼該論文的資深作者Kilian Weinberger表示：“自動(dòng)駕駛汽車(chē)的基本問(wèn)題之一是要去識(shí)別周?chē)奈矬w，這顯然是汽車(chē)能夠在駕駛環(huán)境中實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航的關(guān)鍵。人們普遍認(rèn)為，沒(méi)有激光雷達(dá)，就無(wú)法生產(chǎn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)。而我們已經(jīng)證明，至少在原則上證明了，這是有可能的?！?/p>

激光雷達(dá)傳感器利用激光創(chuàng)建有關(guān)周?chē)h(huán)境的三維點(diǎn)圖，通過(guò)光速測(cè)量物體距離。而立體攝像頭跟人眼一樣，利用兩個(gè)視角確定深度，看起來(lái)非常具有發(fā)展前景。但是他們識(shí)別物體的準(zhǔn)確度非常低，傳統(tǒng)看法是他們太不精確了。

該論文第一作者，康奈爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系博士生Yan Wang與合作伙伴仔細(xì)查看了立體攝像頭的數(shù)據(jù)，驚訝地發(fā)現(xiàn)，立體攝像頭獲取的信息與激光雷達(dá)的精確度一樣，但是他們發(fā)現(xiàn)，在分析立體攝像頭的數(shù)據(jù)時(shí)，就出現(xiàn)了精確度的差異。

對(duì)于大多數(shù)自動(dòng)駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō)，攝像頭或傳感器捕獲的數(shù)據(jù)都是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析的，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可通過(guò)采用過(guò)濾器識(shí)別與圖像相關(guān)的模式，從而識(shí)別圖像。此類(lèi)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被證明非常擅長(zhǎng)識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)彩色照片中的物體，但是如果從正面識(shí)別，會(huì)扭曲照片中的三維信息。因此，Wang和同事們將圖像從正面視角轉(zhuǎn)為了鳥(niǎo)瞰角度觀察到的點(diǎn)云，準(zhǔn)確度就提高了兩倍多。

Weinberger表示，最終，立體攝像頭可能會(huì)成為低成本汽車(chē)識(shí)別物體的主要方法，或者是已經(jīng)配備了激光雷達(dá)的高端汽車(chē)識(shí)別物體的備用方法。

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