深度感测成像系统_让自动驾驶视觉不受浓雾影响-德赢Vwin官网网

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

为了让自动驾驶汽车的未来能够变得更为安全，麻省理工(MIT)团队开发出一种全新的深度感测成像系统(Depth-sensing imaging system)，最终将能够让自动驾驶汽车的视觉不会再受到浓雾影响。

MIT News 报导指出，自动驾驶系统的视觉多数都包含摄影镜头及传感器，并依赖由可见光产生的图像与影片来进行决策，而这一点上与人类驾驶判断周遭的方式相似，这也是为什么雾对人或机器视觉都能够造成同样的阻碍。

为了解决浓雾造成问题，麻省理工研究人员 Guy Satat、Ramesh Raskar 和 Matthew Tancik 找到了一个方法，让基于激光的成像系统即使是在浓雾中也可以准确计算与物体的距离。这类型成像系统主要是从摄影镜头中发射出短脉冲激光，再借由计算反射的时间来判断与物体间的距离。

当天气晴朗时，激光光的路径清晰，这种判断方式对于测量距离便非常准确，但是当碰到大雾时，由无数微小水滴组成的雾气会将光线从各种方向散射出去，被打断的激光光最终会在不同时间回到相机，也就让基于反射时间判断的方式无法准确。

团队在进行了深入研究后发现，无论雾有多厚，散射后的激光光反射时间总是呈现一种非常特定的分布模式，为此他们已经开发出一种新的算法，能够运用特定的运算滤波器(mathematical filte rs)来找出数据高峰，进而“看见”隐藏在雾中的实际物体位置。

在小房间进行的测试中，成像系统的可见度比人眼能看见的距离再远上了 21 公分，这点距离虽然听起来差异不大，但当放大到现实生活的环境条件时，雾的浓度并不会像团队在房间内人为创造的那么厚，系统将能够看到足够远的物体，让车辆有足够时间作出反应并安全的避开它们。

团队预计将于 5 月在匹兹堡举行的计算摄影国际会议(ICCP 2018) 上正式公布详细研究内容，相信这将能使自动驾驶汽车的视觉系统再度进化。

声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表德赢Vwin官网网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。举报投诉

人工智能

人工智能

+关注

关注
1791

文章
47183

浏览量
238251
自动驾驶

自动驾驶

+关注

关注
784

文章
13784

浏览量
166384

马斯克重申：纯视觉是自动驾驶的未来

近日，特斯拉始终坚持其独特的纯视觉感知系统。这一系统摒弃了传统的毫米波雷达，完全依赖于摄像头与先进的人工神经网络，以实现自动驾驶的功能。特斯拉CEO埃隆·马斯克近期再次就

发表于 12-04 14:09 •420次阅读

自动驾驶汽车安全吗？

随着未来汽车变得更加互联，汽车逐渐变得更加依赖技术，并且逐渐变得更加自动化——最终实现自动驾驶，了解自动驾驶汽车的安全问题变得非常重要，这样你才能回答“自动驾驶汽车安全吗”和“

发表于 10-29 13:42 •502次阅读

自动驾驶HiL测试方案案例分析--ADS HiL测试系统#ADAS #自动驾驶 #VTHiL

自动驾驶

北汇信息POLELINK

发布于 :2024年10月22日 15:20:19

自动驾驶技术的典型应用自动驾驶技术涉及到哪些技术

自动驾驶技术的典型应用 自动驾驶技术是一种依赖计算机、无人驾驶设备以及各种传感器，实现汽车自主行驶的技术。它通过使用人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位

发表于 10-18 17:31 •702次阅读

Mobileye端到端自动驾驶解决方案的深度解析

强大的技术优势。 Mobileye的端到端解决方案概述 1.1 什么是端到端自动驾驶？端到端自动驾驶解决方案是一种新型的智能系统架构，旨在通过AI学习从感知到决策再到操作的全流程。Mobileye的端到端方案依赖于

发表于 10-17 09:35 •351次阅读

Mobileye端到端<b class='flag-5'>自动驾驶</b>解决方案的<b class='flag-5'>深度</b>解析

激光雷达与纯视觉方案，哪个才是自动驾驶最优选？

自动驾驶技术作为现代交通领域的颠覆性创新，已经成为全球汽车制造商和技术公司的战略重点。自动驾驶技术的核心在于车辆感知环境的能力，这决定了系统能否在复杂的道路条件下做出安全、有效的决策。当前，感知技术

发表于 09-29 10:47 •439次阅读

聊聊自动驾驶离不开的感知硬件

自动驾驶飞速发展，绕不开感知、决策和控制决策的经典框架，而感知作为自动驾驶汽车“感官”的重要组成部分，决定了自动驾驶系统对环境的理解和反应能力。为了

发表于 08-23 10:18 •474次阅读

FPGA在自动驾驶领域有哪些优势?

可以根据自动驾驶系统的具体需求，通过编程来配置FPGA的逻辑功能和连接关系，以适应不同的应用场景和算法变化。这种灵活性使得FPGA能够快速适应自动驾驶技术的快速发展和变化。低延迟： 自动驾

发表于 07-29 17:11

FPGA在自动驾驶领域有哪些应用？

数据的实时处理和反馈，为自动驾驶汽车的决策提供实时、准确的数据支持。三、控制系统优化自动驾驶汽车的控制系统是复杂的，需要实现对车速、转向、刹车等多种信息的实时控制。FPGA可以提供高

发表于 07-29 17:09

深度学习在自动驾驶中的关键技术

随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶技术作为其中的重要分支，正逐渐走向成熟。在自动驾驶系统中，深度学习技术发挥着至关重要的作用。它通过模拟人脑的学习过程，实现对车辆周围环境的感知、理解

发表于 07-01 11:40 •755次阅读

智能驾驶大模型：有望显著提升自动驾驶系统的性能和鲁棒性

智能驾驶大模型是近年来人工智能领域和自动驾驶领域最为前沿的研究方向之一，它融合了深度学习、多模态融合、世界模型构建等多种技术，有望显著提升自动驾驶系

发表于 05-07 17:20 •1572次阅读

华为小米自动驾驶Occupancy Network对决

2023年6月计算机视觉学术圈CVPR举办两场自动驾驶研讨会，一个是端到端自动驾驶研讨会 (End-to-End Autonomous Driving Workshop)，另一个是视觉

发表于 04-28 14:35 •1006次阅读

未来已来，多传感器融合感知是自动驾驶破局的关键

驾驶的关键的是具备人类的感知能力，多传感器融合感知正是自动驾驶破局的关键。昱感微的雷视一体多传感器融合方案就好像一双比人眼更敏锐的眼睛，可以为自动驾驶

发表于 04-11 10:26

自动驾驶汽车技术 | 车载雷达系统

自动驾驶汽车技术 | 车载雷达系统

发表于 03-20 08:09 •3055次阅读

自动驾驶发展问题及解决方案浅析

汽车的发展提供有益的参考。 自动驾驶汽车发展的现状与挑战（一）技术难题 自动驾驶汽车的核心在于通过先进的传感器、算法和控制系统实现车辆的自主驾驶。然而，在实际应用中，

发表于 03-14 08:38 •1131次阅读

搜索历史

深度感测成像系统_让自动驾驶视觉不受浓雾影响

评论

马斯克重申：纯视觉是自动驾驶的未来

自动驾驶汽车安全吗？

自动驾驶HiL测试方案案例分析--ADS HiL测试系统#ADAS #自动驾驶 #VTHiL

自动驾驶技术的典型应用自动驾驶技术涉及到哪些技术

Mobileye端到端自动驾驶解决方案的深度解析

激光雷达与纯视觉方案，哪个才是自动驾驶最优选？

聊聊自动驾驶离不开的感知硬件

FPGA在自动驾驶领域有哪些优势?

FPGA在自动驾驶领域有哪些应用？

深度学习在自动驾驶中的关键技术

智能驾驶大模型：有望显著提升自动驾驶系统的性能和鲁棒性

华为小米自动驾驶Occupancy Network对决

未来已来，多传感器融合感知是自动驾驶破局的关键

自动驾驶汽车技术 | 车载雷达系统

自动驾驶发展问题及解决方案浅析