新雷達技術(shù)可讓汽車(chē)發(fā)現拐角處的危險

研究人員開(kāi)發(fā)了一種自動(dòng)化系統,該系統可使汽車(chē)在拐角處感知,并發(fā)現迎面而來(lái)的交通和行人。

該系統可以輕松集成到當今的車(chē)輛中,使用多普勒雷達將無(wú)線(xiàn)電波從建筑物和停放的汽車(chē)等表面反射。雷達信號以一定角度撞擊表面,因此其反射像母球撞擊臺球桌的墻壁一樣反彈,信號繼續擊中隱藏在拐角處的物體。某些雷達信號會(huì )反射回安裝在汽車(chē)上的探測器,從而使系統能夠看到拐角處的物體并判斷它們是在運動(dòng)還是靜止。 普林斯頓大學(xué)計算機科學(xué)助理教授費利克斯·海德(Felix Heide)說(shuō):“這將使汽車(chē)能夠看到當今的激光雷達和攝像頭傳感器無(wú)法記錄的被遮擋的物體,例如,使自動(dòng)駕駛汽車(chē)能夠看到危險的交叉路口?！?研究人員還表示,“雷達傳感器的成本也相對較低,尤其是與激光雷達傳感器相比,并且可以大規模生產(chǎn)?！?/p>

在6月16日CVPR2020會(huì )議上發(fā)表的一篇論文中,研究人員描述了該系統如何區分包括汽車(chē),自行車(chē)和行人在內的物體,并測量其方向和迎面駛來(lái)的速度。

作者寫(xiě)道:“所提出的方法允許在現實(shí)世界中的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中為行人和騎自行車(chē)的人提供碰撞預警,然后再使用現有的直視線(xiàn)傳感器看到行人和騎車(chē)者?！?/p>

近年來(lái),工程師們開(kāi)發(fā)了各種傳感器系統,使汽車(chē)能夠檢測道路上的其他物體。他們中的許多人依靠使用可見(jiàn)光或近紅外光的激光雷達或照相機,而這種防止碰撞的傳感器現在在汽車(chē)中很常見(jiàn)。但是,很難使用光學(xué)傳感來(lái)識別汽車(chē)視線(xiàn)之外的物體。在早期的研究中,Heide的團隊使用光來(lái)觀(guān)察隱藏在拐角處的物體。但是,這些努力目前尚不適用于汽車(chē),因為它們都需要高功率的激光器并且限于近距離。

在進(jìn)行較早的研究時(shí),海德和他的同事們想知道是否有可能創(chuàng )建一個(gè)系統,使用成像雷達而不是可見(jiàn)光來(lái)檢測汽車(chē)視線(xiàn)之外的危險。對于雷達系統,光滑表面的信號損耗要低得多,雷達是一種行之有效的跟蹤物體技術(shù)。挑戰在于,雷達的空間分辨率(用于拍攝汽車(chē)和自行車(chē)等拐角處的物體)相對較低。但是,研究人員認為,他們可以創(chuàng )建算法來(lái)解釋雷達數據,以使傳感器正常工作。

Heide說(shuō):“我們開(kāi)發(fā)的算法非常高效,并且適合當前的汽車(chē)硬件系統?！?“因此,您可能已經(jīng)在下一代汽車(chē)中看到了這項技術(shù)?！?/p>

為了使系統能夠區分物體,該團隊處理了部分雷達信號,即標準雷達考慮的是背景噪聲而非可用信息。該團隊應用了人工智能技術(shù)來(lái)完善處理過(guò)程并讀取圖像。計算機科學(xué)專(zhuān)業(yè)研究生,論文的主要作者之一范凡偉說(shuō),運行該系統的計算機必須學(xué)會(huì )從非常稀疏的數據中識別出騎自行車(chē)的人和行人。

“首先,我們必須檢測是否有東西。如果有東西重要嗎?是騎自行車(chē)的人還是行人?” 她說(shuō)?！澳敲次覀儽仨氄业剿??！?/p>

她說(shuō),該系統目前能夠檢測到行人和騎自行車(chē)的人,因為工程師們認為這些物體體積小,形狀和動(dòng)作各異,因此是最具挑戰性的物體。她說(shuō),該系統也可以進(jìn)行調整以檢測車(chē)輛。

研究人員計劃在涉及雷達和信號處理上進(jìn)一步改進(jìn),讓該技術(shù)能夠應用在多個(gè)方向。該系統有可能從根本上改善汽車(chē)安全性,由于它依賴(lài)于現有的雷達傳感器技術(shù),因此應該有可能為在下一代汽車(chē)中部署雷達系統做好準備。

Heide說(shuō):“這肯定會(huì )經(jīng)歷非常嚴格的汽車(chē)開(kāi)發(fā)周期?！?“在集成和將其推向市場(chǎng)方面,它需要大量的工程設計。但是技術(shù)在那里,所以有可能很快在汽車(chē)上看到這種情況?！?nbsp;