车东西（chedongxi）
文 | 小路
车东西6月29日(ri)消息，近日(ri)，俄罗斯一家名为(wei)(wei)Ralient的自动驾(jia)驶(shi)初创公司(si)成(cheng)功推出(chu)基(ji)于(yu)神经网络的自动驾(jia)驶(shi)系统，该(gai)系统名为(wei)(wei)MIMIR。
MIMIR自动(dong)驾(jia)驶(shi)(shi)系统仅(jin)用(yong)一个普通(tong)摄(she)像头(tou)即可构建(jian)自动(dong)驾(jia)驶(shi)(shi)汽(qi)车所需的3D场景(jing)，实现3D感知。Ralient公司在(zai)You Tube上(shang)发(fa)布了一段由单个摄(she)像头(tou)拍(pai)摄(she)的视(shi)(shi)频，视(shi)(shi)频展(zhan)示了该公司的MIMIR自动(dong)驾(jia)驶(shi)(shi)系统是(shi)怎样检(jian)测(ce)出路(lu)上(shang)车辆的尺寸、运动(dong)状(zhuang)态(tai)和方向。
▲MIMIR自动驾驶系(xi)统计算机视(shi)角
更神奇的(de)是，MIMIR自动驾驶系统不仅可以测算出(chu)本车(che)与其(qi)(qi)他(ta)车(che)辆(liang)之(zhi)间的(de)距离，并(bing)且能够在不知道上一(yi)帧的(de)情(qing)况(kuang)下分别处理每(mei)一(yi)帧画面(mian)，进而通过跟踪(zong)其(qi)(qi)他(ta)车(che)辆(liang)，准(zhun)确测算出(chu)其(qi)(qi)他(ta)车(che)辆(liang)的(de)速度。
据悉(xi)，目(mu)前的(de)(de)汽车(che)自动驾(jia)驶(shi)3D感(gan)知(zhi)的(de)(de)方(fang)(fang)法存在成本高、探测距离近、不能测算车(che)辆(liang)距离和速度等方(fang)(fang)面的(de)(de)缺点。Ralient研发的(de)(de)基于神(shen)经网络自动驾(jia)驶(shi)系统(tong)或(huo)将解决自动驾(jia)驶(shi)3D感(gan)知(zhi)所(suo)遇到的(de)(de)难(nan)题。
一、Ralient推出新的自动驾驶系统 已经展开车辆上路测试
近日，俄(e)罗斯一家名为Ralient的(de)自(zi)动(dong)驾驶(shi)初(chu)创公司(si)推出基(ji)于(yu)神经网络(luo)开发的(de)自(zi)动(dong)驾驶(shi)系统，该系统名为MIMIR，仅用一个普通(tong)摄(she)像头即可构建(jian)自(zi)动(dong)驾驶(shi)汽车所需(xu)的(de)3D环(huan)境，实现(xian)3D感知(zhi)。
Ralient在You Tube上(shang)传了一段仅(jin)由单(dan)个摄像头拍摄的视频，视频中展示了该公司的MIMIR自(zi)动驾驶系统是怎样监测出路(lu)上(shang)车辆的尺寸、运动状态(tai)和(he)方向的，该公司认为一个雷达或者摄像头就足以收集(ji)复(fu)杂的道路(lu)信息。
不仅(jin)如此，MIMIR自动驾(jia)驶系统还可测算出本车(che)与其他车(che)辆之间的(de)距(ju)离，并且(qie)能够根据摄像头所拍画面，测算出其他车(che)辆的(de)速度。
Ralient已经展开了MIMIR自动(dong)驾驶系(xi)统的(de)上(shang)路测试，测试其对被(bei)残缺道路标识(shi)的(de)识(shi)别能力。
▲MIMIR自动(dong)驾驶系统识别残缺道路(lu)标识
另外，这(zhei)家自动驾(jia)(jia)驶初创公(gong)司还在研发名为(wei)“R-Shuttle”的无人(ren)驾(jia)(jia)驶汽车，该公(gong)司不(bu)会(hui)将高(gao)精(jing)地(di)图作为(wei)汽车自动驾(jia)(jia)驶的核心，因为(wei)他们(men)认为(wei)高(gao)精(jing)地(di)图易受(shou)恶劣天(tian)气(qi)影响(xiang)，并不(bu)能满足实(shi)用化的要(yao)求。
▲MIMIR自动驾驶(shi)系统在(zai)恶劣环境下工作
二、主流技术路线成本高昂 最高可达40余万元
据了解，现在为自动(dong)驾驶(shi)提供(gong)3D感知的技(ji)(ji)术主要有，立(li)体视觉、RGB-D和Lidar三(san)种技(ji)(ji)术路线。
立体视(shi)觉的(de)工作原理(li)与拍摄(she)3D电影类似(si)，使(shi)用(yong)两(liang)个或(huo)两(liang)个以上不同位(wei)(wei)置(zhi)的(de)摄(she)像(xiang)机进行环境图(tu)像(xiang)的(de)收集工作，之后通过(guo)两(liang)个角度拍摄(she)的(de)图(tu)像(xiang)差异计(ji)算(suan)目标物体的(de)距离。此路线所需的(de)硬件(jian)简(jian)单，只需要两(liang)个摄(she)像(xiang)头，但是测算(suan)目标物体的(de)速(su)度和位(wei)(wei)置(zhi)精(jing)度方面(mian)存在问(wen)题。
▲立(li)体视觉工作原理示意
RGB-D可以看做是(shi)增(zeng)加了(le)可探测目标(biao)物体(ti)的(de)(de)(de)距(ju)离功能的(de)(de)(de)2D摄像头(tou)，工作原理(li)是(shi)，利用光到(dao)内(nei)部传(chuan)感器的(de)(de)(de)投射时(shi)间(jian)计算(suan)与(yu)目标(biao)物体(ti)的(de)(de)(de)距(ju)离。此项技术路线成本(ben)相对(dui)较(jiao)低(di)，但易被干扰和遮挡。
Lidar即激光雷达，并且大多数的(de)3D Lidar传感器(qi)是多线的(de)（最(zui)多64线），它利(li)用发射的(de)激光脉冲测算与目(mu)标的(de)距离(li)。此项(xiang)技术路线探(tan)测距离(li)远、精(jing)度(du)高(gao)，但过于笨重，而且成本较为昂贵(gui)，每台64线的(de)Lidar需要约6万美元(yuan)（约合(he)人(ren)民币42.5万元(yuan)）的(de)成本。
Ralient公司表(biao)示，基于神(shen)经(jing)网络的MIMIR自动驾驶系(xi)统成功开发，意味着可以使用普通智能手(shou)机的摄像头取代激光雷达(da)等昂贵的探测设备。
结语：神经网络将助力自动驾驶发展
目前，自动驾驶非(fei)常依赖(lai)于对场(chang)景的(de)3D感知(zhi)，而三种主流的(de)感知(zhi)技术路(lu)线(xian)又存在这样或那(nei)样的(de)问题。
Ralient利用(yong)神经网络开发的MIMIR自动驾驶系统解决了(le)探测(ce)精度等方面(mian)的问题(ti)，还大幅降低了(le)成本，拥(yong)有较为广阔的发展前(qian)景(jing)。
据悉(xi)，Ralient公司已经开始对(dui)MIMIR自(zi)动驾(jia)驶系(xi)统进(jin)行了上路测试，一旦验证该系(xi)统成熟，神(shen)经网络将向(xiang)更高级别发展。
