MIT新系統(tǒng)：讓無人車在濃霧中識別物體、測量距離

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麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室研發(fā)出一種深度傳感成像系統(tǒng)，可以在有霧環(huán)境下識別物體的形狀和距離，通過統(tǒng)計(jì)學(xué)解決自動駕駛在霧天行駛或?qū)Ш降耐袋c(diǎn)。卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的教授預(yù)測該系統(tǒng)可能很快在汽車上實(shí)現(xiàn)。

上周日，Uber自動駕駛汽車在亞利桑那州進(jìn)行測試時(shí)，撞倒了一名49歲過馬路的女性，汽車沒有剎車而是直接撞了上去，導(dǎo)致行人不治身亡，這成為了全球首例公開的自動駕駛致死事件。也廣泛引起了公眾對自動駕駛的關(guān)注和警惕。MIT恰好此時(shí)研發(fā)了有助于自動駕駛的識別系統(tǒng)。

計(jì)算機(jī)攝影可以解決一個(gè)困擾自動駕駛汽車已久的問題。

麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室的研究人員開發(fā)出一種系統(tǒng)，能夠讓自動駕駛汽車識別出被濃霧籠罩的物體圖像和距離，即使人眼難以辨認(rèn)。

▲系統(tǒng)發(fā)起人，MIT媒體實(shí)驗(yàn)室研究員Guy Satat

在霧天的駕駛環(huán)境中識別物體，一直是發(fā)展使用可見光的自主車輛導(dǎo)航系統(tǒng)的主要障礙之一，實(shí)際上，可見光導(dǎo)航系統(tǒng)比雷達(dá)導(dǎo)航系統(tǒng)具有更高的分辨率和識別道路標(biāo)注的能力。因此，麻省理工學(xué)院此次研發(fā)的系統(tǒng)可能是自動駕駛汽車向前邁進(jìn)的關(guān)鍵一步。

研究人員用一小罐水對該系統(tǒng)進(jìn)行了測試，水箱中裝有加濕器的振動馬達(dá)，可以模擬濃霧。在濃霧中，人類的視覺只能穿透36厘米，而該系統(tǒng)不僅能夠分辨物體的圖像，而且能在57厘米的深度內(nèi)測量到物體，即57厘米的距離。

57厘米并不是很遠(yuǎn)，但是實(shí)驗(yàn)中產(chǎn)生的霧比人類司機(jī)在自然環(huán)境下面臨的任何霧都要濃密得多；所以，該系統(tǒng)的表現(xiàn)優(yōu)于人類的視覺，而大多數(shù)成像系統(tǒng)的表現(xiàn)要差得多。

如果在霧中駕駛的導(dǎo)航系統(tǒng)和人類駕駛員一樣好，這將是一個(gè)巨大的突破。

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領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)研究的麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室研究生蓋伊·薩塔(Guy Satat)說：“我決定接受挑戰(zhàn)，開發(fā)一種能夠穿透霧氣的系統(tǒng)。我們正在處理真實(shí)的霧，它是稠密的、動態(tài)的和異質(zhì)的。它不斷地移動和變化，密度時(shí)大時(shí)小，而其他方法并不能有效處理這種問題?！?/p>

在晴朗的一天，光的反射時(shí)間可以明確地表示反射它的物體的距離。但是在霧中，霧會使光“散開”，或者以隨機(jī)的方式反射。

在霧天，到達(dá)攝像機(jī)傳感器的大部分光線將被空氣中的水滴反射，而不是由無人車需要避免的障礙物所反射，也就是說，光線是由霧滴反射的，因此傳感器無法判斷障礙物與汽車之間的真正距離。即使光線確實(shí)是從障礙物上反射出來的，它們也許不會同時(shí)到達(dá)，在反射過程中會被水滴偏轉(zhuǎn)。

麻省理工學(xué)院的系統(tǒng)通過統(tǒng)計(jì)學(xué)來解決這個(gè)問題。

霧反射光產(chǎn)生的圖案因霧的密度不同而不同：平均而言，光穿透濃霧的深度小于穿透輕霧的深度。但是麻省理工學(xué)院的研究人員能夠證明，不管霧有多厚，反射光的到達(dá)時(shí)間都遵循一種稱為伽瑪分布的統(tǒng)計(jì)模式。

伽瑪分布比高斯分布要復(fù)雜一些，高斯分布是產(chǎn)生熟悉的鐘形曲線的常見分布：它們可以是不對稱的，并且可以具有更廣泛的形狀。相同點(diǎn)是，它們都是由兩個(gè)變量控制。

麻省理工學(xué)院的系統(tǒng)可以估計(jì)這些變量的值，并利用得到的分布來過濾被霧反射的光線。關(guān)鍵的是，系統(tǒng)為傳感器中的1024個(gè)像素中的每個(gè)像素計(jì)算不同的伽馬分布。這就是為什么它能夠處理早期系統(tǒng)中霧密度的變化：它可以處理每個(gè)像素看到不同類型霧的情況。

“這件事的好處是它很簡單，”Satat說，“如果你看一下計(jì)算和方法，你會驚訝地發(fā)現(xiàn)它并不復(fù)雜。我們也不需要任何關(guān)于霧及其密度的知識，這有助于它在大范圍的霧條件下工作?！?/p>

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Srinivasa Narasimhan說：“惡劣的天氣是自主駕駛技術(shù)所面臨的最大障礙之一。Guy 和Ramesh的創(chuàng)新使我看到了在可見光或近紅外波段所見過的最好的能見度增強(qiáng)系統(tǒng)，并有可能很快在汽車上實(shí)現(xiàn)。”

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