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人工智能自动驾驶汽车的6种全新感知系统

最近有一部名为《永恒之门》(At forever’s Gate)的电影,讲述的是艺术家、耳痴文森特·梵高(Vincent van Gogh)的故事。这位画家患有精神疾病,这部电影试图通过模仿梵高自己的印象派美学的各种摄影技巧来捕捉他辉煌而疯狂的视觉。看这部电影会有时觉得恶心。但它也提醒我们,我们每个人看待世界的方式都不一样,这就使得把人类视觉的奇妙之处转变成通过机器模拟人类视觉会更加神奇。计算机视觉通常依赖于摄像机或其他类型的传感器来感知世界 – 眼睛 – 然后算法 – 大脑 – 帮助它理解接收的信息。谷歌很擅长识别猫的照片,但如果我们希望像人工智能自动驾驶汽车这样的自动系统能够感知现实生活中的猫,并迅速决定该做什么,还有很多工作要做。

将近50家公司,更不用说所有的初创公司都在开发AI自动驾驶汽车。但这仅仅是个开始:一个由硬件和软件组成的完整生态系统已经涌现出来,以支持这个新兴行业。有些公司正在开发高清地图,以帮助自动驾驶汽车导航;创建虚拟世界,在那里他们可以学习驾驶数十亿英里模拟里程;建造诸如激光雷达这样的传感器系统来感知周围的环境。这就是我们今天要讨论的后一类我们称之为“感知系统”的东西。这不仅包括开发激光传感器和摄像机等硬件的初创公司,还包括帮助AI自动驾驶汽车接受这种输入的机器学习系统,这样它就能更像人。

激光雷达在不同的光线下的使用

人工智能自动驾驶汽车最著名的感知系统之一,实际上是一项可以追溯到20世纪60年代的老技术。激光雷达是激光探测和测距的缩写,是在激光发明后不久发展起来的。它的第一个用途实际上是在气象学上,目的是为了解决“湿度的问题”其基本原理非常简单:该仪器向物体或表面发射快速光脉冲,有的达到每秒100万次甚至更多。仪器上的传感器测量每个脉冲反弹所需的时间,也就是距离。更复杂的系统可以使用这些数据在过程中创建周围环境的3D地图。

人工智能自动驾驶汽车的6种全新感知系统
人工智能自动驾驶汽车的感知系统可以使用一系列传感器,包括激光雷达、雷达和照相机。

2016年,我们遇到了首批为人工智能自动驾驶汽车开发激光雷达系统的公司,其中包括一家有35年历史的公司,名为Velodyne。第二年,又出现9家初创公司,他们都在开发用于自动驾驶车辆的激光雷达系统。从那以后,出现了更多的新技术,有望替代旧的技术。

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其中之一是2016年成立的硅谷初创公司Aeva。去年10月,该公司获得了4,500万美元的A轮投资,其中包括一家知名风险投资公司Lux Capital。总融资金额高达4850万美元。在两位前苹果工程师的带领下,Aeva的激光雷达系统做了一件大多数人都做不到的事情:它不仅记录了物体到目标的距离,还记录了该物体移动的速度,判断该物体是一个孩子或来袭的导弹,这一点尤为重要。正如联合创始人之一向VentureBeat描述的那样,传感器包“结合了激光雷达、雷达、机器视觉和高精度运动感应的关键优势”

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Aeva激光雷达系统。图片来源:Aeva

该系统实际上只发射一束稳定的光束,而不是数以百万计的光脉冲,这有助于跟踪移动的物体。据VentureBeat报道,这种传感器不仅能提供更大的范围和更好的分辨率,而且受到天气或其他激光传感器的干扰很小。

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总部位于悉尼的Baraja也对激光雷达进行了新的研究。该公司本月筹资3,200万美元,筹资总额达到3,360万美元,红杉中国(Sequoia China)是最新一轮融资的牵头公司之一。Baraja称其新技术为光谱扫描激光雷达,使用“简单的高中物理”,利用光和棱镜之间的相互作用。当光线通过折射的过程进入棱镜时,光束就会以新的方向发射出去。通过改变光的颜色或波长,仪器可以控制光的发射方向。

人工智能自动驾驶汽车的6种全新感知系统
看看Baraja激光雷达系统看到了什么。图片来源:Baraja

该仪器利用了智能手机摄像头中使用的光学级硅玻璃等现成组件,该公司表示,这将有助于整合和扩大光谱扫描激光雷达。

基于激光雷达的感知系统

激光雷达广泛应用的关键之一是提供一种固定仪器,而不需要传统机电系统中非常昂贵的移动部件,后者的成本可能高达7.5万美元。如果要真正实现的自动驾驶汽车,激光雷达是不可或缺的。

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总部位于旧金山附近的AEye是一家有六年历史的初创公司,已经筹集了大约5900万美元,包括11月份的4000万美元B轮。投资者包括英特尔、空中客车和风险投资公司凯鹏华盈,所有这些公司都在2017年6月参与了价值1600万美元的A轮。这位CEO是美国宇航局前工程师,他职业生涯的大部分时间都在洛克希德马丁公司为战斗机设计监视、侦察和防御系统。

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AEye iDAR平台结合了激光雷达、摄像头和人工智能技术。图片来源:AEye

AEye,顾名思义,已经开发了一种名为iDAR(“i”代表智能)的自动驾驶汽车计算机视觉系统,该系统使用固态激光雷达包和高分辨率、低光相机相结合。相机像素和激光雷达体素的实时集成,该公司称之为动态vixels,意味着数据在传感器层面处理得更快。这使得算法能够更容易、更快地评估场景,并以更少的延迟、带宽和计算机功率快速做出决策。AEye本月刚刚宣布,它将发布最新的iDAR软件包AE200,用于3级自治,在这里,事情开始变得有趣起来。

更好的感知横穿马路的人或物体

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我们下一个初创企业项目将不再局限于硬件方面。从哈佛孵化出来的Perceptive Automata成立于2015年,位于波士顿郊外。该公司已通过四轮公开融资获得2000万美元,其中包括2018年10月的1600万美元a系融资,其中包括丰田(Toyota)和现代(Hyundai)。Perceptive Automata明白,人工智能自动驾驶汽车普及的最大障碍是人类。丰田AI Ventures的吉姆·阿德勒解释说

Perceptive Automata使用行为科学技术来描述人类驾驶者理解其他人类心理状态的方式,然后训练深入学习模型以获得这种人类能力。

因此,Perceptive Automata公司正在开发传感器背后的算法。换句话说,这家初创公司的平台可以凭直觉知道,在一个正在看手机横穿马路的青少年没有看到对面驶来的汽车的时候,这个系统可以正确地预测,然后控制汽车在没撞到这个青年之前停下来。Perceptiva Automata 不仅仅是标准的算法训练,它通常涉及到识别对象和人。这家初创公司通过开发深度情境化的训练数据来帮助训练自己的人工智能,这些数据可以模拟现实世界中的傻瓜过马路。

感知系统与传感器融合

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总部位于特拉维夫的VayaVision也在人工智能自动驾驶汽车感知系统的软件领域探索。这家以色列公司成立于2016年,去年10月筹集了800万美元的种子期融资,三菱是其原始数据融合感知系统的早期投资者之一。这听起来有点像AEye,它的软件包(目前称为VayaDrive 2.0)融合了来自激光雷达、相机甚至雷达的原始数据,利用计算机视觉和其他计算工具,围绕自动驾驶汽车创建一个精确的3D模型。

如何做到这一点?VayaDrive从像激光雷达这样的距离传感器获取数据,并将信息分配给高分辨率相机的每个像素这使得自主车辆能够接收有关物体大小和形状的关键信息,因此它们可以被识别为车辆、人或来袭导弹。

热成像仪用于感知系统

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另一家以色列公司又把我们带回硬件方面。2015年成立的AdaSky去年11月从一家专门从事汽车零部件的韩国公司获得了2000万美元。正如你可能对高度军事化的初创国家所期待的那样,AdaSky的高分辨率热成像仪利用了军事技术。该平台被称为Viper,通过物体辐射的热能和它们的体温来收集远红外线信号。计算机视觉算法对信号进行处理,提供准确的目标检测和场景分析。

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AdaSky的热成像仪。图片来源:AdaSky

热像仪比其他类型的传感器有优势,不仅比激光雷达和雷达的分辨率更高,而且在恶劣的天气条件下性能更好。

结论

正如我们在这里可以看到的那样,制造能像人类一样看到世界的机器绝非易事。解决方案不仅必须是安全的,而且必须是可扩展和负担得起的。这些用于人工智能自动驾驶汽车的新感知系统有望实现这一切,甚至更多。一些人可能会陷入死胡同,但另一些人肯定会成为未来的一部分。

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