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自動(dòng)駕駛汽車是如何通過(guò)傳感器獲得的數(shù)據(jù)

454398 ? 來(lái)源:英偉達(dá)中國(guó) ? 作者:英偉達(dá)中國(guó) ? 2020-09-29 16:02 ? 次閱讀

自動(dòng)駕駛汽車?yán)?a target="_blank">傳感器看見(jiàn)世界。但是它們?nèi)绾翁幚硗ㄟ^(guò)傳感器獲得的數(shù)據(jù)呢?

用行業(yè)術(shù)語(yǔ)來(lái)說(shuō),問(wèn)題的關(guān)鍵在于感知,即在行駛過(guò)程中,自動(dòng)駕駛汽車處理和識(shí)別道路數(shù)據(jù)(從街道標(biāo)識(shí)到行人,乃至周圍交通環(huán)境)的能力。借助AI的強(qiáng)大功能,自動(dòng)駕駛汽車能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別周圍環(huán)境并對(duì)其做出反應(yīng),從而保證車輛的安全行駛。

自動(dòng)駕駛汽車?yán)靡幌盗蟹Q為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)感知功能。

DNN并不是要求汽車遵循一系列人工編寫的功能,比如“看到紅燈就停車”,而是使汽車能夠利用自身傳感器獲得的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)如何實(shí)況行駛。

這些數(shù)學(xué)模型的運(yùn)行方式受到人類大腦的啟發(fā),都是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)。如果DNN接收到不同情況下多種停車標(biāo)識(shí)的圖像,它就可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)學(xué)會(huì)自己識(shí)別停車標(biāo)識(shí)。

自動(dòng)駕駛汽車安全行駛的兩個(gè)關(guān)鍵:多樣性和冗余

但是,僅依靠一種算法是無(wú)法獨(dú)立完成工作的。為了實(shí)現(xiàn)安全的自動(dòng)駕駛,一整套DNN不可或缺。在整套DNN中,每個(gè)DNN需要完成特定的任務(wù)。

這些網(wǎng)絡(luò)是多樣的,從閱讀道路標(biāo)識(shí),識(shí)別交叉路口到檢測(cè)行駛路徑,它們涵蓋了所有功能。同時(shí)這些網(wǎng)絡(luò)也是冗余的,因?yàn)樗鼈兊墓δ苡兴丿B,所以能夠最大限度地降低出現(xiàn)故障的可能性。

自動(dòng)駕駛對(duì)于所需DNN的數(shù)量沒(méi)有固定標(biāo)準(zhǔn)。新功能層出不窮,DNN的列表也隨之不斷增長(zhǎng)變化。

在實(shí)況駕駛中,必須實(shí)時(shí)處理獨(dú)立DNN所生成的信號(hào)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),一個(gè)集中且高性能的計(jì)算平臺(tái)不可或缺,例如NVIDIA DRIVE AGX。

以下是NVIDIA用于自動(dòng)駕駛汽車感知的一些核心DNN。

拓路者

幫助汽車確定行駛區(qū)域并規(guī)劃前方安全路徑的DNN:

  • OpenRoadNet能夠識(shí)別汽車周圍所有可行駛的空間,無(wú)論是汽車所在車道還是鄰近車道。
  • PathNet即使在沒(méi)有車道標(biāo)記的情況下,也能突出標(biāo)記車輛前方的可行駛路徑。
  • LaneNet能夠檢測(cè)車道線和其他規(guī)定汽車行駛路徑的標(biāo)記。
  • MapNet也可以識(shí)別車道和地標(biāo),并用于創(chuàng)建和更新高清地圖。

具有路徑尋找功能的DNN協(xié)同工作為自動(dòng)駕駛汽車制定安全的行駛路線。

道路物體檢測(cè)與分類

能夠檢測(cè)潛在路障、交通信號(hào)燈及標(biāo)識(shí)的DNN:

  • DriveNet能夠感知道路上的其他車輛、行人、交通燈和標(biāo)識(shí),但無(wú)法識(shí)別燈光的顏色以及標(biāo)識(shí)的類型。
  • LightNet能夠?qū)煌舻念伾珷顟B(tài)進(jìn)行分類 – 紅色、黃色或綠色。
  • SignNet能夠識(shí)別標(biāo)志的類型 – 停止,讓行,單行道等。
  • WaitNet能夠檢測(cè)必須停車等待的情況,例如十字路口。

其他功能

能夠檢測(cè)汽車及駕駛艙零部件狀態(tài),以及使操作更加便捷(如停車)的DNN:

  • ClearSightNet能夠監(jiān)測(cè)汽車攝像頭傳感器的可見(jiàn)度,檢測(cè)限制可見(jiàn)度的狀況,如雨,霧和陽(yáng)光直射。
  • ParkNet能夠識(shí)別可用的停車位。

以上這些只是構(gòu)成冗余和多樣化DRIVE軟件感知層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例。

編輯:hfy


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