腾讯数码讯(归来)世界各地的研究人员正在努力开发机器学习技术,有了新技术的支持,汽车才能识别真实世界的各种东西,自动行驶。不过汽车只能看清前方的东西。斯坦福大学的一个团队开发一套系统,终有一天,它可以让汽车看清周边角落,早早做出更明智的决定。 斯坦福科学家开发的技术依赖超快激光脉冲,它更方便。目前所有的自动驾驶汽车视觉系统用的都是兼容激光雷达扫描仪,用它绘制周边图像。在实验室测试时,斯坦福团队用皮秒(picosecond,万亿分之一秒)激光扫描屏幕后的东西,不需要直接盯着目标物。这种技术并不是魔法,而是将反射、光传感器、强大的识别算法融合在一起,变成产品。 如果你想看到角落的东西,可能要用到镜子。光从镜子上反射回来,让你可以看到墙壁另一侧有什么东西。斯坦福的系统原理大体相似,只是用的不是镜子,只有一面墙壁。事实上有几道墙壁,它们有着不同的反射率。团队让皮秒激光射向墙壁,射7分钟或者70分钟。激光的光子从墙壁反射回来,有些光子会击中角落的目标物。一些光子会再次反射到墙壁,还有更少的光子会回到传感器。分析细微的差异,团队就可以重建图像,知道角落里藏了什么东西。 我们刚才说过,回来的光子很少,所以团队要尽可能收集更多的信号。光子碰到侦测器,研究人员用单光子雪崩二极管放大这些光子的信号。将信号与墙壁的几何信息结合,就可以生成目标物的3D扫描图。之前出现过相似的技术,不过需要强大的计算力,时间也太长,如果将传感器与激光器放在一个地方,就可以大大简化算法。用笔记本处理数据只要几秒钟。 斯坦福团队还在继续开发系统,希望能在真实世界有环境光的条件下提高精准度。速度是一个问题。虽然算法更快了,但是至少需要拿到几分钟的激光返回数据,才能生成一张图片。对于汽车来说,这样的速度不实用,因为汽车要在公路上高速行驶。增加激光密度也许可以缓解问题,不过密度不能太高,要不会刺瞎人的眼睛。即使不做优化,团队仍然相信技术可以侦测一些东西,比如交通信号。所以说,让汽车看到角落的东西可能并不遥远了。
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