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斯坦福大学研发出全新自动驾驶摄像头-可观察角落移动物体

2019-07-31
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通过分析单个光粒子,斯坦福大学最新研发的摄像机系统可以重建房间大小的场景并移动隐藏在角落周围的物体。这项工作有朝一日可以帮助自动驾驶汽车和机器人看得更清楚。


简介


据外媒报道,近日斯坦福大学研究人员展示了一款全新的摄像头系统,该系统基于团队自主研发的拐角摄像头打造,可捕获各类物体表面反射的光线,拥有更宽、更远的视野以及更快的成像速度,足以监控视线外的动作。

研究人员期望在未来的某一天,这类超人类视觉系统(superhuman vision systems)或将帮助自动驾驶汽车及机器人提升其运行安全度,而非依赖于人类的指令引导。


由斯坦福大学(Stanford University)电气工程专业的研究生David Lindell穿上了一件高能见度运动服,开始工作,伸展,踱步,跳过空荡荡的房间。通过远离Lindell的摄像机 - 看似空白的墙 - 他的同事们可以看到他的一举一动。


捕获的测量结果以视频的形式播放,当从隐藏的物体向后散射时,光线会在墙上飞溅。(图片来源:David Lindell)


实用性和地震学


保持系统的实用性是这些研究人员的首要任务。他们选择的硬件,扫描和图像处理速度以及成像风格在自动驾驶汽车视觉系统中已经很常见。用于观察摄像机视线外部场景的先前系统依赖于均匀或强烈反射光的物体。但是现实世界的物体,包括闪亮的汽车,都不属于这些类别。

所以这个系统可以处理从一系列表面反射的光线,包括迪斯科球,书籍和错综复杂的纹理雕像。并能够以高能激光扫描周边环境,反射到他周围墙壁上的单个光粒子被摄像机的先进传感器和处理算法捕获并重建。

斯坦福大学电气工程助理教授戈登韦茨坦说,“人们都在谈论打造一款摄像头,希望这类设备能够具备像人类一样的视觉能力,然后将该类摄像头应用到自动驾驶汽车和机器人中。

然而,我们想要打造的摄像头系统,从功能性上讲,要远超前者。我们想要摄像头呈现3D视觉影像,且能兼顾环境场景的各个角落,采用可见光光谱(visible light spectrum)成像。


研究人员在8月1日举行的SIGGRAPH 2019会议上展示了Lindell测试的摄像系统,该系统建立在该团队以前开发的角落摄影机上。

它能够从更多种类的表面捕获更多的光线,看得越来越远,并且足够快,足以监控视线移动 - 例如Lindell的健美操 。有一天,研究人员希望超视觉系统可以帮助自动驾驶汽车和机器人比人工引导更安全地运行。

角落摄像机近乎实时地重建大卫林德尔在高能见度运动服中移动。(图片来源:David Lindell)


该研究团队所用技术的先进之处在于:其激光器的功能性要比一年前的同类产品强上千倍。该激光器可扫描场景中物体对立面的墙壁及反射到墙壁上的光。激光将反射到墙壁上,然后再反射回摄像头传感器。

尽管当激光反射回到传感器时仍处于粒子状态,但传感器依旧能捕获所有的激光粒子,利用高效的算法来破解光回声(echoes of light)背后隐藏的画面。

“当你看着激光扫描它时,你看不到任何东西”,David Lindell描述道。“有了这个硬件,我们基本上可以减慢时间并显示这些光迹。它几乎看起来像魔术”。该系统的扫描速率为4帧/秒,能够以60帧/秒的速度重构场景,但需要用到计算机和一款图像处理软件,后者可增强图像处理能力。

为了推进他们的算法,该团队寻求其他领域的灵感。研究人员特别关注地震成像系统 - 它将声波从地球的地下层反弹,以了解地表下面的东西 - 并重新配置他们的算法。结果是同样的高速和低内存使用率,并且他们能够看到包含各种材料的大型场景的能力有所提高。

“有许多想法被用于其他空间 - 地震学,卫星成像,合成孔径雷达 - 适用于四处观察”,卡内基梅隆大学助理教授Matthew O'Toole说,“我们试图从这些领域中稍微采取一些措施,我们希望能够在某些时候回馈他们。

循序渐进的步骤

能够看到角落周围反射的不可见光的实时运动对于这支车队来说是一个激动人心的时刻,但是自动驾驶汽车或机器人的实用系统将需要进一步的改进。“这是非常需要耐心的步骤。该运动仍然看起来分辨率低,而且速度不是超快,但与去年的最新技术相比,它是一项重大改进”。

该团队希望在自动研究汽车上测试他们的系统,同时研究其他可能的应用,例如可以透过组织看到的医学成像。除了速度和分辨率的其他改进之外,他们还将致力于使他们的系统更加通用,以应对驾驶员遇到的具有挑战性的视觉条件,例如雾,雨,沙尘暴和雪。


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来源:

This work was funded by a Stanford Graduate Fellowship, the National Science Foundation, a Terman Faculty Fellowship, a Sloan Fellowship, the King Abdullah University of Science and Technology, the Center for Automotive Research at Stanford, the Defense Advanced Research Projects Agency, the U.S. Army Research Laboratory.

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