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11选5技巧:马斯克刚骂了激光雷达,这篇用纯视觉替代激光雷达的名校论文「力挺」了他

来源:Welcome-牛牛游戏平台 发布时间:2019-04-27 10:12:28 点击数:
昨日,第 N 次在公共场所 diss 激光雷达的马斯克,再一次让自动驾驶圈对无人车不同的传感器运用计划展开了热议。

Welcome-牛牛游戏平台 www.nrxeeee.com.cn 实际上,假如站在马斯克的视点,咱们其实不难理解他对激光雷达的「怨恨心思」。

终究特斯拉是一家面向一般顾客卖车的企业,而不是一家卖自动驾驶技能和解决计划的公司。

在至少 3 年内,无论是从本钱、技能牢靠性、安全性、漂亮性乃至是用户对自动驾驶的信赖度和品尝来看,大多数车企的量产车型,都不会把激光雷达归入考虑领域。

当然,依据马斯克说话常常打脸的经典体现来看,或许在几年后他会自己站出来辩驳自己坚持的观念。

事实上,在「自动驾驶轿车终究应该用不用激光雷达」这个问题上长期的争论不休,衍生出了「激光雷达派」与「纯计算机视觉派」。

现在,一个被激光雷达派以及群众遍及承受的观念是,考虑到纯视觉算法在数据方式和精度上的缺乏,L3 级以上的自动驾驶乘用车必需要选用激光雷达。

当然,从谷歌 Waymo、通用 Cruise,再到百度阿波罗和国内的 Pony.ai、文远知行等自称 L4 级自动驾驶乘用车解决计划的公司,车顶上的激光雷达一向都十分刺眼。

而「计算机视觉派」的重要组成部分则是自动驾驶技能解决计划草创公司,但这个解决计划到底是多高的等级,其实现在没有切当的结论。

通常情况下,「贵重的本钱」和「技能才能」是许多车企与计算机视觉技能公司对立选用激光雷达的首要理由。

比如作为一家主打摄像头计划的技能创业公司,2017 年 AutoX 的「炫技首秀」便是让一辆只搭载 7 个摄像头的林肯 MKZ 跑在一般公路的车道上。虽然后来受到了来自激光雷达派的「反击」,其创始人兼 CEO 肖健雄也一向坚持以摄像头为主的传感器计划,

此外,部分高精地图创业公司也着重从本钱动身,选用低本钱的摄像头计划收集高精数据。

归纳来看,到现在自动驾驶圈内最干流的观念虽然是「该有的,一个都不能少」,但不难看出,做车厂的生意,关于计算机视觉公司来说,暂时性抛开激光雷达是个还不错的主见;

而另一层面,关于计算机视觉工程师来说,想要在高等级自动驾驶解决计划上脱节激光雷达,就要继续研讨和验证纯视觉技能计划代替激光雷达的可行性。

因而,当咱们还在围观「马斯克骂激光雷达」时,咱们想从机器之心拿手的视点动身,看看能否从技能上来「验证」这个看似不太靠谱的观念。

很恰巧,咱们发现了一篇来自康奈尔大学的技能论文,作者中 Yan Wang 与 Wei-Lun Chao 均为华人。该论文提出了一种新办法来缩短纯视觉技能架构与激光雷达间的功能距离。

该论文提出的办法,改动了立体摄像机方针检测体系的 3D 信息出现方式,乃至将其称之为——伪激光雷达数据(pseudo-LiDAR)。

研讨者在挡风玻璃两边各运用一个相对廉价的摄像机,选用其新办法之后,该摄像机在方针检测方面的功能挨近激光雷达,且其本钱仅为后者的一小部分。研讨者发现以俯瞰图而不是正视图来剖析摄像机捕捉到的图画可以将方针检测准确率进步 2 倍,从而使立体摄像机成为激光雷达的可行代替计划,且其本钱比较后者要低许多。

研讨主题

牢靠和稳健的 3D 方针检测自动驾驶体系的根底要求。要想避免与行人、骑自行车的人、轿车相撞,自动驾驶轿车有必要第一时间检测出它们。

现有的算法严峻依靠激光雷达(LiDAR),它可以供给周边环境的准确 3D 点云。虽然激光雷达准确率很高,但出于以下原因,自动驾驶职业急需激光雷达的代替品:

首要,激光雷达十分贵重,给自动驾驶硬件添加了很多费用;

其次,过度依靠单个传感器会带来安全危险,在一个传感器出现毛病时运用备用传感器是较优的挑选。一个天然的挑选是来自立体摄像机或单目摄像机的图画。光学相机性价比较高(比激光雷达廉价了多个数量级),且可以高帧率运转,可以供给稠密深度图,而激光雷达信号只要 64 个或 128 个稀少旋转激光束。

近期的多项研讨探究了在 3D 方针检测中运用单目摄像机和立体深度(视差)估量 [19, 13, 32]??墒?,现在首要的效果仍然是激光雷达办法的弥补。

例如,KITTI 基准上的一个顶尖算法 [17] 运用传感器交融(sensor fusion)将轿车的 3D 均匀精度(AP)从激光雷达的 66% 进步到了激光雷达+单目图画的 73%。而在仅运用图画的算法中,当时最优算法的 AP 仅为 10% [30]。

对后者较差功能的一个直观且盛行的解说是根据图画的深度估量准确率较低。

激光雷达相反,立体深度估量的差错跟着深度添加而出现二阶增加??墒?,对激光雷达和立体深度估量器生成的 3D 点云进行视觉比照后发现,这两种数据模态之间存在高质量的匹配,乃至远处的物体也是如此(详见图 1)。

图 1:来自视觉深度估量的伪激光雷达(pseudo-LiDAR)信号。左上:KITTI 街景图画,其间轿车周围的赤色鸿沟框是经过激光雷达获取的,而绿色鸿沟框是经过伪激光雷达获取的。左下:估量到的视差图。右:激光雷达(蓝色)vs 激光雷达(黄色)。其间伪激光雷达点与激光雷达的点很好地对齐。

解决计划

这篇论文供给了另一种解说——研讨者假定立体摄像机和激光雷达之间功能距离的首要原因不在于深度准确率的差异,而是在于在立体摄像机上运转的 ConvNet 3D 方针检测体系的 3D 信息表明。

具体来说,激光雷达信号通常被表明为 3D 点云或许「俯瞰」视角图,并据此进行处理。在这两种情况下,方针的形状和巨细都不会跟着深度而发生变化。

而根据图画的深度估量首要是针对每个像素,通常被表明为额定的图画通道,使得远处的方针很小,不易被检测到。更糟糕的是,这种表明的像素近邻将 3D 空间中较远区域的点集合在一起,这就使得在这些通道上履行 2D 卷积的卷积网络更难推理,以及准确地定位 3D 空间中的物体。

为了验证这一结论,该研讨引入了一种适用于立体摄像机 3D 方针检测的两步法。首要将来自立体摄像机或单目摄像机的估量深度图转换为 3D 点云,即模仿激光雷达信号的伪激光雷达;然后运用现有的根据激光雷达的 3D 方针检测流程 [23, 16],直接在伪激光雷达表明上进行练习。

经过改动伪激光雷达的 3D 深度表明,使根据图画的 3D 方针检测算法取得史无前例的准确率进步。具体来说,在 KITTI 基准上取得 0.7 交并比(IoU)的轿车实例在验证集上取得了 37.9% 的 3D AP,比之前最优图画办法的准确率进步了 2 倍。这样就能把根据立体摄像机和根据激光雷达的体系之间的距离折半。

图 2:用于 3D 方针检测的两步 pipeline。给定立体或单目摄像机图画,研讨者首要猜测深度图,然后将其转换为激光雷达坐标体系中的 3D 点云,即伪激光雷达。然后像处理激光雷达相同处理它,因而任何根据激光雷达的 3D 检测算法都能在其上运用。

研讨者对立体深度估量和 3D 方针检测算法的多种组合进行了评价,并得到了十分共同的成果。这表明功能的进步是由于运用了伪激光雷达表明,它较少依靠于 3D 方针检测架构的立异或深度估量技能。

总归,该论文有以下奉献:

  • 首要,经过试验证明,根据立体摄像机和根据激光雷达的 3D 方针检测技能之间的功能差异不是由于估量深度的质量,而是由于表明。

  • 其次,研讨者提出了一种新式 3D 方针检测估量深度表明——伪激光雷达,将之前的最优功能进步了 2 倍,到达了当时最佳水平。

  • 这一研讨成果表明,在自动驾驶轿车中运用立体摄像头是或许的,这样既可以极大地降低本钱,又可以改善安全功能。

论文:Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving

论文链接:https://arxiv.org/abs/1812.07179

摘要:3D 方针检测自动驾驶的一项重要任务。假如 3D 输入数据是经过准确但贵重的激光雷达取得的,那么现在的技能可以取得高度准确的检测率。根据较廉价的单目摄像机或立体摄像机图画数据的办法现在可以到达的准确率较低,这种距离通常被归因于根据图画的深度估量技能缺点。

但是,在本文中,研讨者以为,数据表明(而非其质量)是形成这种距离的首要原因。研讨者将卷积神经网络的内部作业原理考虑在内,提出将根据图画的深度图转换为伪激光雷达表明——本质上是模仿激光雷达信号。有了这种表明,咱们就能运用当下根据激光雷达的各种不同检测算法。

在盛行的 KITTI 基准上,该论文提出的办法在根据图画的功能方面取得了令人形象深入的改善,逾越当时最佳办法,将 30 米范围内的方针检测准确率从当时最佳的 22% 进步到了 74%。到论文提交时,该论文提出的算法在根据立体图画办法的 KITTI 3D 方针检测排行榜上到达了当时最高水平。

试验

研讨者经过不同的深度估量和方针检测算法,在不同的设置下评价了有/没有伪激光雷达的情况下 3D 方针检测的成果(如下表)。伪激光雷达得到的成果显现为蓝色,实在激光雷达的成果显现为灰色。

表 1:3D 方针检测成果。表中显现了轿车分类的 AP_BEV / AP_3D 百分率、对应于俯瞰图和 3D 方针框检测的均匀精度。

表 4:行人和骑车人类其他 3D 方针检测成果。研讨者报告了 IoU = 0.5(规范衡量)时的 AP_BEV / AP_3D,并将 PSMNET(蓝色)估量的伪激光雷达激光雷达(灰色)进行比较,两者都运用 F-POINTNET 算法。

图 4:定性比较。研讨者运用 AVOD 算法对激光雷达、伪激光雷达和正视图(立体)进行了比较。赤色框中的是 Groundtruth,绿色框中的是猜测框;激光雷达图画(下面一行)中的观测者在最左面向右看。正视图办法(右)乃至错误计算了邻近方针的深度,而且彻底忽视了远处的方针。

参阅链接:

https://arxiv.org/abs/1812.07179

https://www.sciencedaily.com/releases/2019/04/190423145508.htm

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