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重審激光雷達(dá)3R指標(biāo)三大不足 衡量性能指標(biāo)要改進(jìn)


  來源: 麥姆斯咨詢 時間:2020-08-18 編輯:儀器儀表WXF
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iDAR應(yīng)用仿生技術(shù)來擴(kuò)展人類視覺皮層的人工感知能力。人眼通常只集中看一個區(qū)域,而iDAR可以同時(以多種方式)集中在多個區(qū)域,同時還可以進(jìn)行背景掃描以確保不會遺漏任何新進(jìn)入物體。我們將此功能描述為感興趣區(qū)域(ROI)。此外,由于人類完全依賴于來自太陽、月亮或人造照明發(fā)出的光,因此人類的“Foveation視覺模型”是“只能接收”的,即是被動的。相比之下,iDAR集中在發(fā)射端(激光選擇“繪畫”的區(qū)域)和接收端(處理被選擇的關(guān)注位置/時間)兩個方面。


圖2是一個示例。圖2顯示了兩種系統(tǒng),即系統(tǒng)A和系統(tǒng)B。這兩種系統(tǒng)在同一場景中具有相似數(shù)量的拍攝次數(shù)(左)。系統(tǒng)A代表傳統(tǒng)激光雷達(dá)的典型掃描模式,固定的掃描模式會產(chǎn)生固定的幀率,而沒有ROI的概念。系統(tǒng)B顯示了調(diào)整后的靈敏掃描模式。系統(tǒng)B中的拍攝次數(shù)在正方形內(nèi)的ROI(小方框)之內(nèi)和周圍更加密集。此外,背景掃描繼續(xù)搜索以確保不會遺漏任何新目標(biāo),同時對固定區(qū)域增加額外的分辨率以幫助采集。從本質(zhì)上講,這是利用智能來優(yōu)化功率和拍攝次數(shù)。


查看系統(tǒng)A和B相關(guān)圖(右),我們發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)B(靈敏掃描模式)可以在比系統(tǒng)A(固定掃描模式)短得多的時間間隔內(nèi)重新訪問ROI。系統(tǒng)B不僅可以完成一次ROI重訪間隔,還能在單幀內(nèi)實(shí)現(xiàn)多個ROI。而系統(tǒng)A無法重新訪問。iDAR實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)激光雷達(dá)無法完成的事情:實(shí)現(xiàn)動態(tài)感知,使系統(tǒng)能夠以前所未有的速度專注于特定ROI并收集更全面的數(shù)據(jù)。


圖2:與傳統(tǒng)掃描模式(A)相比,iDAR(B)的感興趣區(qū)域(ROI)和Foveation視覺模型展示。

圖2:與傳統(tǒng)掃描模式(A)相比,iDAR(B)的感興趣區(qū)域(ROI)和Foveation視覺模型展示。


在“搜索、采集和采取行動”架構(gòu)中,瞬時分辨率使iDAR系統(tǒng)可以搜索整個場景并獲取多個目標(biāo),并捕獲有關(guān)它們的更多信息。iDAR還允許在一個場景中創(chuàng)建多個同時的ROI,從而使系統(tǒng)能夠關(guān)注并收集特定目標(biāo)更全面的數(shù)據(jù),從而更完整地詢問并更有效地跟蹤目標(biāo)。


實(shí)際用例:目標(biāo)詢問

識別出感興趣目標(biāo)后,iDAR可以實(shí)現(xiàn)Foveation視覺模型,掃描、收集更多有用信息并采取額外的分類屬性。例如,假設(shè)車輛在行進(jìn)路徑中遇到了一位正在穿過人行橫道的行人。由于iDAR可以動態(tài)改變ROI內(nèi)的時間和空間采樣密度(因此我們稱之為“瞬時分辨率”),該系統(tǒng)可以更多地關(guān)注到人行橫道,而較少地關(guān)注無關(guān)信息,如路邊停放的車輛。ROI使iDAR可以快速、有效和準(zhǔn)確地識別有關(guān)人行橫道的關(guān)鍵信息,例如速度和方向。iDAR系統(tǒng)向域控制器提供最有用、最可執(zhí)行的數(shù)據(jù),以確定最及時的行動方案。


有三種利用瞬時分辨率來實(shí)現(xiàn)的用例:


固定ROI:如今,被動系統(tǒng)只能分配更多的水平掃描線,這是一種非常簡單的Foveation視覺技術(shù),受其固定分辨率限制。具有瞬時分辨率的第二代智能激光雷達(dá)(如iDAR),可幫助整車廠或Tier 1廠商利用先進(jìn)仿真程序來測試數(shù)百個(甚至數(shù)千個)拍攝模式(無論速度、功率和其他限制條件如何變化)以識別將固定ROI與更高瞬時分辨率集成在一起的最佳模式,獲得其所需的結(jié)果。


例如,固定ROI可用于優(yōu)化不同傾斜度前窗玻璃后面的拍攝模式。此外,固定ROI還可以用于相對復(fù)雜的城市環(huán)境,威脅更可能來自路邊,例如車門打開,行人和其它交通工具橫穿馬路或車輛的前進(jìn)路徑。增加覆蓋道路兩側(cè)和車輛前方路面固定區(qū)域的分辨率來定義ROI(請參考圖3B)。這樣可以為ROI提供出色的垂直分辨率和水平分辨率。模式一旦獲得批準(zhǔn),就可以固定以確保功能安全。


觸發(fā)式ROI:觸發(fā)式ROI需要軟件可定義的系統(tǒng),該系統(tǒng)可進(jìn)行編程以接受觸發(fā)。感知軟件團(tuán)隊可以確定,當(dāng)滿足某些條件時,將在現(xiàn)有掃描模式中生成ROI。例如,地圖或?qū)Ш较到y(tǒng)可能會發(fā)出信號通知您正在接近十字路口,在場景的關(guān)鍵區(qū)域上產(chǎn)生目標(biāo)ROI更多細(xì)節(jié)(請參考圖3C)。


動態(tài)ROI:動態(tài)ROI需要最高智能水平,并利用戰(zhàn)斗機(jī)自動瞄準(zhǔn)系統(tǒng)(ATS)的相同技術(shù)和方法,隨時間推移連續(xù)詢問關(guān)注目標(biāo)。當(dāng)這些目標(biāo)移近或離開時,ROI的大小和密度會發(fā)生變化。例如,可以探測到場景中的行人、自行車騎行者、車輛或其它物體,并自動應(yīng)用動態(tài)ROI來跟蹤其運(yùn)動(請參考圖3D)。


場景比較

圖3:圖A展示了車輛接近十字路口時的場景。圖B展示了固定ROI覆蓋道路兩側(cè)和緊鄰車輛前方區(qū)域的情況。圖C展示了觸發(fā)式ROI:導(dǎo)航系統(tǒng)在車輛接近十字路口時觸發(fā)特定的ROI。圖D展示了動態(tài)ROI:當(dāng)多個目標(biāo)在場景中移動時,它們會被探測到并被跟蹤。


傳統(tǒng)指標(biāo)三:目標(biāo)探測距離


擴(kuò)展:目標(biāo)分類距離(object classification range),擁有足夠的數(shù)據(jù)來以實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)分類的距離


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