在自动泊车这件事上,有所不同人有了有所不同的解决问题方式,一方侧重在机器视觉和自动驾驶技术,另一方则寄予厚望自动化设备,两者对比之下孰优孰劣?忘记前两年滴滴刚刚崭露头角的时候,不少二、三线城市的出租车司机们感觉自己的利益受到侵犯,争相牵头一起杯葛网约车,一款O2O软件就这样沦为了出租车行业的公敌。可是,的哥们万万没想到,确实政治宣传出租车行业的自动驾驶早已在路上了,人工智能俨然要沦为出租车司机们的终结者。
说道到自动驾驶,我们现在辩论的早已仍然是能行不行的问题,而是多久落地的问题。不过,自动驾驶是个相当大的话题,我们今天讲一个未来将会更加早于构建的技术:自动泊车。在谈自动泊车之前,再行想象一个场景,一个原始人被一条河丢下,但他想要去河的对岸,那该怎么做?把这个问题抛给众人,答案无非两种:第一种,学会游泳,泛舟过这条河;第二种,建一座跨越两岸的桥。
只不过这个答案背后折射出有所不同的不道德逻辑:一种是转变自己去适应环境这个世界,另外一种则是改建世界。在自动泊车这件事上,也分成两派:适应环境世界的机器视觉为首和改建世界的自动化设备为首。机器视觉解决方案机器视觉方案最跋扈的就是摄像头了,普通摄像头又叫非景深摄像头,原理是通过捕猎图像数据,然后从图像数据推算出距离信息。但是非景深摄像头又分成单目摄像头和双目摄像头,单目摄像头是通过图像匹配展开目标辨识(各种车型、行人、物体等),再行根据图像大小去估计目标距离。
因为不存在辨识这一步,所以问题也更容易经常出现在这一环节,视觉辨识对于数据库和图像质量的拒绝较高,一旦辨识不出来,将造成估计距离的错误。相反案例就是特斯拉爆胎事件,在强光的条件下,特斯拉汽车上的摄像头将白色货车判断为云,没滑行行经,最后引致惨剧。
而双目摄像头方案不同于单目的模式,通过两个摄像头分别取得前方图像,然后计算出来两幅图像的视差得出结论前方物体的距离信息。这种方案仿真了人眼对于3D信息的提供方式,虽然成本比较低一点,但是精准度提升,也是现在较为常用的解决方案。
在2017年消费者电子展(CES)上,宝马牵头赛格威发售了一款行驶助理机器人。这款机器人配有双目摄像头,在汽车前面捕猎距离信息,引领宝马车的自动驾驶系统徐徐地把车开进停车位。不过,双目摄像头也并非是极致的,因为它却是是依赖图像数据来提供距离,所以在强光或阴郁的场景下,双目摄像头展现出也过于平稳,这之后促成了深度摄像头方案的发展。
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