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前不久，Uber在美國制造了全球首例無(wú)人駕駛車(chē)輛致行人死亡事故。雖然根據當地警察局透露，受害人是從暗處突然闖入機動(dòng)車(chē)道，但事故還是不可避免地將自動(dòng)駕駛推上了輿論的風(fēng)口浪尖。一周前，Uber宣稱(chēng)“在可預見(jiàn)的未來(lái)終止在加州的所有無(wú)人駕駛汽車(chē)測試活動(dòng)?！?

圖片來(lái)源網(wǎng)絡(luò )

“逝者已矣，生者如斯”。測試可以停止，技術(shù)發(fā)展則不能停滯不前，而且要有的放矢，事故一出，Uber所使用的傳感器技術(shù)一時(shí)成為了調研的“眾矢之的”。

Uber現有的自動(dòng)駕駛傳感器技術(shù)

Uber 的自動(dòng)駕駛車(chē)輛搭載了若干個(gè)成像系統，如圖所示：

1. 激光雷達

Uber 改裝的沃爾沃XC90頂部搭載了1臺Velodyne的HDL-64激光雷達，通過(guò)三維激光掃描技術(shù)，能對周?chē)o止和移動(dòng)物體生成3D圖像，并且激光探測不受光照條件影響，探測精度可達厘米級。據Velodyne 官網(wǎng)顯示，HDL-64探測距離為120米，理論上可以避免事故的發(fā)生。

在這個(gè)場(chǎng)景下，激光雷達是能夠探測到的，但它也存在固有的缺陷，比如對黑色物體不敏感。Uber事件中，由于受害者身穿黑色上衣，反射率較低，致使激光雷達感知范圍大打折扣。其次，由于自行車(chē)架以管狀為主，大量的空洞使激光雷達的掃射面積大幅減少，可獲取的點(diǎn)云數據十分有限，有可能導致激光雷達無(wú)法在第一時(shí)間對目標進(jìn)行識別，也更無(wú)法完成測距和緊急制動(dòng)等動(dòng)作。因此，激光雷達不是萬(wàn)能的。

2. 可見(jiàn)光攝像頭

Uber在XC90上安裝了短焦和長(cháng)焦光學(xué)相機共7臺，分別從前向、側向和后向對成像進(jìn)行實(shí)時(shí)分析?？梢?jiàn)光攝像頭，在光照較差的情況下，攝像頭的目標識別能力將會(huì )下降。Uber事故發(fā)生的當晚，車(chē)輛所行駛的道路有一部分被陰影所覆蓋。受害者橫穿道路時(shí)恰好在陰影區域內，攝像頭沒(méi)有及時(shí)發(fā)現目標。

對于單目攝像頭來(lái)說(shuō)，要想獲得距離信息，必須先識別目標。首先要對目標進(jìn)行框圖分類(lèi)，而分類(lèi)和識別是一體的，不識別無(wú)法準確分類(lèi)。圖像的分類(lèi)以特征提取為基礎，這就需要建立并不斷維護一個(gè)龐大的樣本特征數據庫，如果數據庫中缺乏待識別目標的特征數據，就無(wú)法對這些車(chē)型、物體、障礙物進(jìn)行識別，從而導致系統漏報。

圖像分類(lèi)是由一些圖像處理技術(shù)綜合而成的。在分類(lèi)圖片時(shí)，首先判斷圖像是否需要進(jìn)行預處理，如去除噪聲等。然后提取圖像的特征并存儲在特征庫中，利用圖像特征訓練分類(lèi)器，輸出分類(lèi)結果。這個(gè)過(guò)程對于前方突然掉落的物體、突然出現的行人是不適用的。

分類(lèi)識別后是估算距離，單目估算距離主要是根據目標在圖像中的像素大小，這種方法準確度不高。

如上圖所示，由于距離因素，行人3和行人2的像素大小是非常接近的，但行人2和行人3與車(chē)輛距離差別很大，在單目看來(lái)，距離卻是完全一樣的。

與單目攝像頭相比，雙目在準確度上要高得多。

雙目與單目區別有幾點(diǎn)，首先，雙目是測量距離而非估算。雙目攝像頭的成像原理與人眼相似，通過(guò)三角測距算法獲得視域內任意目標的距離數據。

雙目與單目的第二點(diǎn)區別是雙目可以在不識別目標的情況獲得深度（距離）數據。雙目立體視覺(jué)系統就是通過(guò)對兩幅圖像視差的計算，直接對前方景物進(jìn)行距離測量（視場(chǎng)范圍內），而無(wú)需判斷前方出現的是什么類(lèi)型的障礙物。

對比來(lái)看，單目攝像頭成本低，系統結構簡(jiǎn)單。其缺點(diǎn)在于必須不斷更新和維護樣本數據庫，才能保證系統達到較高的識別率。而雙目視覺(jué)系統價(jià)格雖比單目高，但與激光雷達方案相比，具備一定價(jià)格優(yōu)勢；二是不受識別率限制，無(wú)需先進(jìn)行識別再進(jìn)行測算，而是對視域范圍內的障礙物實(shí)時(shí)進(jìn)行測量；三是測距精度比單目高，直接利用視差計算距離；四是無(wú)需維護樣本數據庫，節省處理器帶寬。

雙目立體視覺(jué)系統在距離測算上相比單目攝像頭具有獨特的優(yōu)勢，但受成像器件的限制，現有的可見(jiàn)光波段雙目立體視覺(jué)系統只能應用在光照適當的條件下，對于夜間，尤其在惡劣的氣候條件下就不再起作用。此時(shí)，我們可用紅外熱成像技術(shù)來(lái)提高系統的識別能力。

紅外熱成像技術(shù)

紅外熱成像技術(shù)是一種被動(dòng)紅外夜視技術(shù)，是利用自然界物體紅外熱輻射強度的不同來(lái)形成圖像，并且不受光照、霾、雪、霧等客觀(guān)條件影響。

圖為紅外熱像儀偽彩效果圖

圖為紅外熱像儀灰度成像圖

紅外熱成像技術(shù)與立體視覺(jué)技術(shù)的融合，將立體視覺(jué)的應用范圍推廣到了紅外波段，形成了技術(shù)上的強大合力。

紅外雙目立體視覺(jué)系統

紅外雙目立體視覺(jué)系統是雙目立體視覺(jué)技術(shù)與紅外熱成像技術(shù)一體化融合的產(chǎn)物。雙目模組能夠實(shí)時(shí)對視域范圍內所有物體進(jìn)行測距和識別，從而優(yōu)化了可見(jiàn)光攝像頭需要先識別后測距的數據反饋機理，縮短了無(wú)人駕駛系統從發(fā)現目標到緊急制動(dòng)的時(shí)間。

而集成于雙目模組上的兩個(gè)紅外熱像儀，能夠對目標物體散發(fā)的紅外輻射能量進(jìn)行捕捉，再通過(guò)光電轉化形成熱圖，繼而從根本上規避激光雷達對反射率低的目標無(wú)法進(jìn)行有效描述的短板，并且對諸如自行車(chē)、欄桿等幾何結構上存在大量空洞的目標能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)成像；同時(shí)，熱像儀不依賴(lài)光源成像的特質(zhì)，使其能夠勝任全天時(shí)作業(yè)任務(wù)。

上博智像紅外雙目立體視覺(jué)環(huán)境感知系統正是源自這樣的設計理念應運而生的。該系統基于FPGA+ARM架構將兩個(gè)熱像儀所成熱圖像進(jìn)行畸變校正、視差矯正、立體信息解算等分析，最終得到視域范圍內障礙物的距離信息，并以點(diǎn)云的形式將數據發(fā)送給控制終端，以此來(lái)增強無(wú)人系統對環(huán)境的感知能力，實(shí)現全天時(shí)條件下視覺(jué)測距、障礙物檢測、避障方向優(yōu)選等功能。

該系統有效彌補可見(jiàn)光攝像頭和激光雷達的不足，使現有的自動(dòng)駕駛技術(shù)如虎添翼，更好地為行人、車(chē)輛和駕駛員保駕護航。