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深度学习可以解决自我驾驶问题吗?

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到目前为止,自动驾驶汽车中运用的LiDAR的本钱要高于某些低档汽车自身。激光雷达的保护和处置惩罚输出仍然是一项高贵的事情,使人头疼。因而,这使得它们成为自动驾驶汽车的商业化生产的较不合适的挑选。

激光雷达在盘算“深度”信息方面异常正确,深度信息是无人驾驶汽车实行途径计划,与物体坚持平安间隔等操纵的最重要内容之一。这使LiDARs成为集成到自动驾驶汽车中的抱负挑选。然则问题是,它们太贵了!

此前,高射程激光雷达的本钱约为75,000美圆。然则,为下降激光雷达的本钱一直在举行高贵的研讨。Alphabet公司的母公司Waymo经由过程普遍的研讨将本钱下降了90%!

到目前为止,自动驾驶汽车中运用的LiDAR的本钱要高于某些低档汽车自身。激光雷达的保护和处置惩罚输出仍然是一项高贵的事情,使人头疼。因而,这使得它们成为自动驾驶汽车的商业化生产的较不合适的挑选。

其次,LiDAR在卑劣的天气条件下不能很好地事情,它们会发生噪点,这可能会使LiDAR点云的输出不正确。

尽管如此,公司仍应该投资运用LiDAR和点云处置惩罚举行自动驾驶的要领,由于谁知道,或许有一天LiDAR也会变得廉价吗?

相机异常合适捕捉场景的高分辨率细节。然则问题是,它们没有像LiDAR那样为我们供应“深度信息” :(折衷方案在世界上随处都是。相机的输出是高分辨率,然则是2D平面图象。这几乎是不可能的。能够从单个图象中猎取“深度信息”,有些要领能够运用平面视觉从图象中猎取深度。

给定从安排在统一程度高度肯定间隔的两个摄像机捕捉的两个图象,我们能够运用盘算机视觉算法预计深度信息。

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