作者/ 文龙

提到自动驾驶,人人自然而然地就会想到「视觉算法」派和「激光雷达」派的争论,前者依赖摄像头的纯视觉感知,后者则强调激光雷达(LiDAR)的精准测距。据领会,2021年配有激光雷达的车型将会到达23款,但多数是作为高分辨率影像信息的一种弥补。

最近, MIT 盘算机科学与人工智能实验室(CSAIL)团队乐成展示了一种基于机械学习的自动驾驶系统,该端到端框架仅使用 LiDAR获取的原始 3D 点云数据和类似于手机上的低分辨率 GPS 舆图就能举行自主导航,而且大大提升了鲁棒性。对依赖 LiDAR 的自动驾驶手艺来说,这项研究意义重大。

图示:基于激光雷达的端到端导航。(泉源:MIT CSAIL)

自动驾驶需要对车辆举行实时控制,这就需要端到端学习,可以直接从原始传感器数据发生实时决议进而自动控制。此外,现实天下中可部署的自动驾驶系统不仅需要准确、高效,还需要鲁棒性,而端到端模子对扰动有着较高的敏感性。

CSAIL 先前的事情注释,仅使用由摄像机的视觉数据天生的希罕地形图和大略的定位即可执行点对点导航。现在,盘算机视觉还无法很好地应对照明等环境转变发生的影响,相反, LiDAR 传感器可以提供更准确的距离(深度)信息。

然而, LiDAR 的一个瑕玷是三维数据所带来的重大数据量和盘算量。例如,典型的64通道传感器每秒可发生跨越200万个数据点;推理 3D 模子所需的盘算量是推理 2D 图像的14倍。然则,将数据折叠为 2D 名堂又会导致大量信息的丢失。

因此, MIT 团队基于希罕卷积内核和硬件感知模子设计了名为 Fast-LiDARNet 的神经网络。通过自动降低点云的采样率,该神经网络能够高效地在完整的 LiDAR 点云上学习,做出实时控制决议。

在现实天下中,瞬时决议会由于传感器的问题泛起外漫衍(out-of-distribution)的情形。针对这一问题,MIT 团队提出「夹杂证据融合」(HybridEvidential Fusion)的方式,该方式通过证据深度学习简朴而直接地展望出决议的不确定性,再通过加权的方式智能地融合控制决议,实现可靠的转向操作。

图示:高效且壮大的基于LiDAR的端到端导航框架。(泉源:论文)

研究职员在全尺寸车辆上评估了他们基于激光雷达的端到端自动驾驶系统,展示了精彩的车道稳固以及导航功效。该系统显着提高了鲁棒性,削减了因失控导致的人为接受次数。

多项手艺保证自动化系统的优势

效率的提升保证了自动驾驶的精准控制。论文的配合一作、 MIT 在读博士生刘志健示意:「我们从算法和系统角度优化了我们的解决方案,与现有的 3D 激光雷达方式相比,累计加速了9倍之多。」

速率的提升一方面归功于端到端模子,另一方面归功于希罕卷积内核。这个内核是源于该团队先条件出的 3D 点云盘算模块希罕点云-栅格卷积(SPVConv),通过在希罕张量 (Sparse Tensor) 示意下行使三维希罕卷积 (3D SparseConvolution) 来处置邻点信息,纵然在室外较大的场景中,也可以保留精致的细节,同时大大削减了盘算量,缩短了盘算时间。

MIT 团队的目的一直是「实现对新环境中的驾驶具有鲁棒性的自主导航」。从2018年开发的允许无人驾驶汽车在没有3D舆图的情形下在从未有过的蹊径上行驶的 MapLite ,到2019年的仅使用简朴的舆图和相机视觉数据使汽车在新的庞大环境中自动驾驶的端到端机械学习系统,再到现在基于 LiDAR 数据的端到端自动驾驶系统,该团队劈头实现了他们的目的。

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图示:基于机械学习的端到端自动驾驶系统架构图。(泉源:论文)

鲁棒性的提高保证了新系统在现实天下中是可行的。研究职员注释,有了新的夹杂证据融合计谋,他们的系统削减了测试时驾驶员不得不接受汽车控制的频率,甚至可以应对严重的传感器故障。MIT 教授 Daniela Rus 说:「通过基于模子不确定性的融合控制展望,该系统可以应对突发事宜。」

想象一下,当你开车穿过隧道,在出隧道的那一瞬间,突然露出在阳光下,由于眩光,视线可能会泛起短暂丢失。自动驾驶汽车中的摄像头以及天气条件较差时的激光雷达传感器也会泛起类似的问题,而新系统就可以很好地解决这个问题。通过在做出决议时赋予该展望权重,纵然泛起传感器数据禁绝确的情形(例如,穿出隧道),系统也可以忽略这些不应信托的展望。

图示:仅用 LiDAR 的模子的真实评估,红点前程为人为干预控制的情形。(泉源:论文)

高级别自动驾驶的未来

未来的自动驾驶汽车将包罗网络彩色数据的摄像机、用于高分辨率近场感知的 LiDAR和用于在恶劣天气下举行远距离感知的 RADAR 。在这套传感器组成中,LiDAR 将是最有价值、最主要的。

要实现(L3以上)高级别自动驾驶手艺,最要害的零部件非「激光雷达」莫属――这险些已经成了一个自动驾驶工程界默认的「正义」。3D 构建能力与准确的深度知觉,决议了激光雷达在工业勘探与自动驾驶界不能撼动的主要职位。

激光作为一种平行光,即便光线射出后遇到障碍物的阻挡,其流传也会保持准直。这也就意味着,无论是你近在眼前,照样100米开外,它都能聚焦到你身上。无数激光点凭证物体距离的差异,在平面上打出深浅纷歧的线性阴影,形成了 3D 点云图,很像铅笔勾勒出的速写画。

由于激光雷达仍存在着一些尚未解决的问题,现在车载的激光雷达传感器还未获得很好地应用。然则, MIT 团队这项最新研究可以让我们看到未来现实应用的希望。无论是速率、准确度,照样鲁棒性,多项手艺的融合展示了精彩的自动驾驶能力,信托也能为从业职员提供一些应用灵感。下一步,该团队设计继续扩展其系统,以增添现实天下中的庞大性,包罗晦气的天气条件以及与其他车辆的动态交互。

论文链接:https://arxiv.org/abs/2105.09932

参考内容:

https://le2ed.mit.edu/

https://news.mit.edu/2018/self-driving-cars-for-country-roads-mit-csail-0507

https://news.mit.edu/2019/human-reasoning-ai-driverless-car-navigation-0523

https://spvnas.mit.edu/

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