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光学图像、传感器、雷达能力合一 有助改善自驾车识别力

光学图像、传感器、雷达能力合一 有助改善自驾车识别力

苏格兰三面滨临海洋,气候阴霾多雨雾,秋季常有暴风雨的情况发生,驾驶和行人的视野大受影响,因此也易发生交通事故。有监于此,位于爱丁堡的赫瑞瓦特大学(Heriot-Watt University)科学团队利用传感器取得大量数据,以帮助未来自动驾驶与无人车技术的开发与研究。

根据Traffic Technology Today,赫瑞瓦特的科学家透过激光雷达(LiDAR)、雷达、光学传感器、立体摄影机与定位设备,从2019年日以继夜地收集天气数据并建立数据库,其中包含3小时的雷达图像,以及多达20万被标记的车辆与行人。

数据库不仅提升道路安全,也解决自动驾驶汽车制造商、研究人员长期面临恶劣天气数据不足的状况。由于自驾车主要依赖光学传感器收集的数据,而光学传感器就像人类的视觉,使车辆在灰暗的雨天也能可靠地行驶。

Andrew Wallace与Sen Wang博士表示,数据库对自驾车感知系统的开发与测试至关重要,虽然无人驾驶汽车还处于发展阶段,多年后才真正上路。不过目前无人车已经可以在受控环境或示范场域行驶,也证明当激光雷达出现故障时,其他雷达传感器能自动导航与读取周围环境。

该团队于赫瑞瓦特传感器、信号暨系统研究所,开发出深度学习方法来掌握车辆感知数据,希望能将高分辨率的光学图像、传感器和雷达的能力整合为一,最终无人车也可在阴雨绵绵的冬日实现安全导航。

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