Если вы еще не слышали, генеральный директор Tesla Элон Маск не фанат LiDAR. Большинство компаний, работающих на автономных транспортных средствах, включая Ford, GM Cruise, Uber и Waymo, считают, что LiDAR является неотъемлемой частью набора датчиков. Но не Тесла. Его транспортные средства не имеют LiDAR и используют радар, GPS, карты и другие камеры и датчики.
«LiDAR — это глупое поручение», — сказал Маск на недавнем Дне автономии Теслы. «Любой, кто полагается на LiDAR, обречен. Обреченные! [Это] дорогие датчики, которые не нужны. Это как целая куча дорогих приложений. Мол, одно приложение плохое, ну, теперь у тебя их целая куча, это смешно, вот увидишь.
«LiDAR хромает», добавил Маск. «Они собираются бросить LiDAR, запомни мои слова. Это мой прогноз.
Несмотря на то, что исследователи из Корнелльского университета не так противостоят LiDAR, как Маск, похоже, что он согласен с его подходом без LiDAR. Используя две недорогие камеры по обе стороны от лобового стекла автомобиля, исследователи Cornell обнаружили, что они могут обнаруживать объекты практически с точностью до LiDAR и за небольшую часть стоимости.
Исследователи обнаружили, что анализ снятых изображений с высоты птичьего полета, а не с более традиционного фронтального обзора, более чем утроил их точность, что делает стереокамеру жизнеспособной и недорогой альтернативой LiDAR.
Старший директор Теслы по искусственному искусству Андрей Карпатий изложил почти идентичную стратегию в День независимости.
«Распространено убеждение, что вы не можете создавать автомобили с автоматическим управлением без LiDAR», — говорит Килиан Вайнбергер, доцент кафедры информатики в Cornell и старший автор статьи « Псевдо-LiDAR» из раздела «Визуальная оценка глубины: преодоление разрыва в 3D-объекте». Обнаружение для автономного вождения . «Мы показали, по крайней мере, в принципе, что это возможно».
LiDAR использует лазеры для создания трехмерных точечных карт своего окружения, измеряя расстояние до объектов с помощью скорости света. Стерео камеры используют две перспективы для определения глубины. Но критики говорят, что их точность обнаружения объектов слишком низкая. Тем не менее, исследователи Cornell говорят, что дата, полученная ими со стереокамер, была почти такой же точной, как и у LiDAR. По их словам, разрыв в точности возник во время анализа данных стереокамер.
«Когда у вас есть изображения с камеры, это так заманчиво смотреть на вид спереди, потому что это то, что видит камера», — говорит Вайнбергер. «Но в этом и заключается проблема, потому что если вы видите объекты спереди, то способ их обработки на самом деле деформирует их, а вы размываете объекты на фоне и деформируете их формы».
Исследователи Корнелла сравнивают AVOD с LiDAR, псевдо-LiDAR и фронтальным обзором (стерео). Ящики с истинной землей выделены красным, предсказанные — зеленым; наблюдатель на графиках псевдо-LiDAR (нижний ряд) находится на самой левой стороне, смотря вправо. Подход с фронтального обзора (справа) даже неправильно рассчитывает глубину близлежащих объектов и полностью пропускает удаленные объекты.
Для большинства автомобилей с автоматическим управлением данные, полученные с помощью камер или датчиков, анализируются с использованием сверточных нейронных сетей (CNN). Исследователи из Корнелла говорят, что CNN очень хорошо распознают объекты на стандартных цветных фотографиях, но они могут искажать трехмерную информацию, если она представлена спереди. Опять же, когда исследователи Корнелла переключили представление с фронтальной перспективы на вид с высоты птичьего полета, точность более чем утроилась.
«В современной практике существует тенденция подавать данные« как есть »в сложные алгоритмы машинного обучения, предполагая, что эти алгоритмы всегда могут извлекать соответствующую информацию», — сказал соавтор Бхарат Харихаран, доцент кафедры информатики. «Наши результаты показывают, что это не обязательно так, и что мы должны подумать о том, как представлены данные».
«Автопромышленность неохотно отказывается от LiDAR, даже при высоких затратах, учитывая его превосходную точность измерения дальности, что крайне важно для безопасности автомобиля», — сказал Марк Кэмпбелл, профессор John A. Mellowes 60 года. и Томас Ше, директор Школы механического и аэрокосмического машиностроения Sibley, и соавтор статьи. «Значительное улучшение определения дальности и точности с представлением данных с высоты птичьего полета может революционизировать отрасль».