【據美國康奈爾大學網站2019年4月22日報道】美國康奈爾大學的科研人員通過在車輛風擋兩側的兩部低成本照相機實現了一種更簡單的物體探測方法，可用于自動駕駛車輛，探測精度可接近激光雷達(LiDAR)，但成本要低得多。研究人員發現通過分析鳥瞰圖而不是正視圖可以將物體的探測準確度提高3倍以上，從而可以使立體相機成為LiDARC的低成本替代方案。
LiDAR傳感器使用激光測量物體的距離，從而創建車輛周圍環境的3D點圖。而立體攝像機像人眼一樣，依靠兩個視角來建立景深，一直被認為不夠精確。康奈爾的科研人員仔細研究了立體相機的數據，驚奇地發現，他們的信息與LiDAR一樣精確。對于大多數自動駕駛汽車，由相機或傳感器獲得數據通常使用卷積神經網絡進行分析，這些卷積網絡非常善于在標準的彩色照片中識別物體，但當信息只來自于前向視角時，會在3D信息上產生扭曲，但切換到鳥瞰視角時精度可以提高3倍。
研究人員稱利用該方法，立體相機可作為低成本自動駕駛車輛物體識別的主要手段，或作為配置LiDARC的高端車輛的備份手段。該研究得到了美國國家科學基金、美國海軍研究辦公室、以及比爾和梅琳達蓋茨基金的資助，相關論文《Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving》已在arXiv預印本網站發布。
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