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无人驾驶汽车面临最困难的问题是自行车?
自行车难以被发现和预测。
无人驾驶汽车最擅长的是监测其他汽车,在注意行
人、松鼠和鸟类方面也做得越来越好。而它最主要的困难是探测马路上那些最轻、最
安静、转弯最急的车辆。
加州大学伯克利分校的研究工程师史蒂文
施多福(
Steven
Shladover
)说:“自行车可能是无人驾驶车辆系统面临的最困难的探测问题。
”加州大学圣迭戈分校的视觉计算专家努诺
瓦斯孔塞卢斯(
Nuno
Vasconcelos
)表示,自行车
很难探测,因为它们体积小、速度快、多种多样:
“汽车基本上是都是大块头。而自行
车体积小
外形和颜色各异,而且人们还习惯在自行车上挂东西。
”这就是为什么对
汽车的探测率一直高于对自行车的探测率。大多数改进是通过让系统研究标出了数千
个已知对象的图像来自我训练。
想想最近由乔治梅森大学研究人员和总部位于加州门
洛帕克的隐形模式智能智能机器人出租车开发商
Zoox
提出的Deep3DBox
算法吧。在
业界公认的基准视觉测试中,
Deep3DBox
可以识别
89%的汽车,就在仅仅几年前,汽
车识别率还不 ...


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