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阿里巴巴在自动驾驶仪上的新突破:实现三维物体检测的准确性和速度

时间:2020-03-23 14:36:55   来源:网络  

阿里巴巴在自动驾驶仪领域取得了新的突破。

3月19日,阿里巴巴达摩学院宣布,最近在计算机视觉峰会cvpr2020中选择了一篇论文。本文提出了一种通用的高性能自动驾驶仪,它可以考虑3D物体的检测精度和速度,提高自动驾驶仪系统的安全性能。

研究小组说,探测器的创新是自动驾驶仪领域的关键突破。该探测器结合了单级探测器和两级探测器的优点,同时实现了三维检测的精度读取和速度提高,未来探测器的创新研究可以解决自动驾驶仪工业中存在的更多问题。该团队的作者都来自阿里巴巴达摩学院,主要作者是达摩学院的研究实习生陈汉河。其他作者包括法院高级研究员、华宪生、法学会高级研究员、张磊等。

据了解,自动驾驶仪是具有感知能力的自动驾驶仪的核心部件,它需要快速处理、分析传感器、激光雷达等采集到的多维信息,以便车辆识别周围的环境物体,准确定位物体在三维空间中的位置。这一过程需要三维目标检测的辅助。

与使用RGB图像进行目标检测不同,与图像上的输出对象类别和二维目标检测方法不同,需要使用RGB图像、RGB-d深度图像和激光点云实现三维目标检测,最后输出三维空间中的目标类别、长度、宽度、高度和旋转角度。

对于自动驾驶仪,需要从现实世界中估计出更多信息的三维包围盒,以完成路径规划和避碰等高级任务。为了保证自动驾驶仪的安全性,三维检测的准确性和速度是必不可少的。然而,对于基于点云的三维物体检测的两种主要结构,单级检测器和两级检测器都不能考虑这两个指标。

在本文中,达摩学院建议使用辅助网络来解决上述训练中的问题。具体而言,它可以将单级检测器中的体素特征转化为点级特征,并应用一定的监测信号,使卷积特征也具有结构感知能力,从而提高检测精度。同时,在进行模型推理时,辅助网络不需要计算(分离的)单级检测器的检测效率。

此外,达摩研究所还提出了工程改进方案,并使用部分敏感翘曲(Pswarp)来处理单级探测器中的盒-信任-错配问题。

目前,该探测器在自动驾驶仪领域的权威数据集中排名第一,测试结果表明,该探测器在自动驾驶仪领域权威数据集中居第一位,其精度超过其他单级检测器,检测速度达到25fps,是目前第二种方案的两倍多。

与百度和腾讯相比,阿里巴巴在自动驾驶仪领域一直保持低调。自2018年4月宣布自动驾驶仪布局以来,外界几乎没有听到什么声音。在技术路线上,阿里巴巴选择了L4自动驾驶仪路,并试图以协作智能的方式减少现有自动驾驶仪方案的物理困境和成本障碍,由艾博实验室首席科学家王钢领导。在去年9月的云奇会议上,阿里巴巴集团首席技术官、阿里云智能总裁张建峰表示,达摩学院的自动驾驶已达到14级水平,但没有更多的信息流出。

公众的声音可能意味着阿里巴巴将在这一领域做得更多。

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