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无人车演进的“小高潮” 密西根大学实现行人3D姿态重建

2019-02-18 11:33 · 稿源:TechWeb

【TechWeb】为了实现更安全的自动驾驶,我们需要给无人车大脑输入“高精度地理信息”以及“行人姿态”。行车路况通过激光扫描可以构建出来规则的行车信息,预测其他车主的运动趋势,高精度地图包含无人车行驶在任何一条公路上的实时信息。而行人姿态一直是一项困难的问题,此前的行人姿态预测,均为2D情况下。

近期,以自动驾驶汽车技术闻名的密歇根大学(University of Michigan)一直在研究一种改进的算法,用于预测行人的移动,这种算法不仅考虑了行人在做什么,还考虑了他们是如何做的。这种肢体语言对于预测一个人接下来要做什么是至关重要的。

图片来自:论文

“观测行人并预测他们将要做什么”,是任何自动车辆视觉系统的重要组成部分。如何理解行人的存在、运动,是车辆自行做决策和人类驾驶员的一个巨大的差异。多数无人车企业在宣传自己的自动驾驶功能时,很少突出自己能否检测三维状态下的人体移动趋势。而这项技术在密西根大学研究人员眼中颇为重要。

图片来自:论文

现代汽车中的ADAS (高级驾驶辅助系统)包括感知系统、通信系统、决策系统和控制系统。而无人车对这些功能有更高的要求,在无人介入的情况下,自动驾驶对于道路上随机变化的情况应有更为灵活的决策,才能保障车内车外的人类安全。

密西根大学的这项技术论文为《生物长短期记忆网络:一种生物力学启发的用于三维行人姿态的递归神经网络和步态预测》,在学术界有不小轰动,但具体到硬件实施与商业落地,可能还需要些时日。

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