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IROS 2016 | 这里有一辆会“透视”的汽车

本文作者:张驰 2016-10-14 07:42
导语:KAIST在前后两辆汽车上都装上了摄像头,前车所看到的信息会通过WiFi传到后车,并置于后车视野中的适当位置,这样就可以在车载屏幕上看到前车视野中的信息了。

IROS 2016 | 这里有一辆会“透视”的汽车

还记得年初三星推出的车尾有四块屏幕的安全货车吗?通过安装在车头的摄像头加屏幕,后面的汽车可以“透视”货车,从而在超车时了解前方路况,减少车祸。在今年的IROS 2016上,韩国科学技术院KAIST的机器人与计算机视觉实验室也展示了一项类似的技术,但他们没用屏幕这种粗暴的方式,而是做到了真正让汽车拥有透视能力。

简单来说,KAIST的团队在前后两辆汽车上都装上了摄像头,前车所看到的信息会通过WiFi网络传到后车,并置于后车视野中的适当位置,这样就可以在车载屏幕上看到前车视野中的信息了(效果如下图)。相关的论文也已经发表。

IROS 2016 | 这里有一辆会“透视”的汽车

图中黄色的标记其实是题图中灰色的起亚

或许看下面的视频更为直接:

   

这种技术在超车时特别有用,想必老司机都经历过前有大卡车挡路,但不敢随便超车的情况吧。

虽然过程描述起来很简单,但真正实现并没有那么容易。这项技术中,前车配备了两个摄像头,负责采集3D景物图像;后车有一个摄像头,负责估计与追踪前车的相对位置。

IROS 2016 | 这里有一辆会“透视”的汽车

前车的两个摄像头

IROS 2016 | 这里有一辆会“透视”的汽车

后车摄像头

这样,前车采集到的图像就可以通过相对位置投影到后车的视线里。因为只要有了摄像机的位姿(pose)和景物的3D数据,任何AR显示都只是算投影而已。

新加坡南洋理工一位视觉方面的研究者告诉雷锋网,这里最难的一个是实时处理,一个是摄像头位姿估计的准确性,对于后者,目前都没有真正很好的实时估计算法。

而这也得到了KAIST团队的确认,他们表示在城市环境中实现SLAM,以及后车的实时定位都是很困难的事。

论文作者之一的Hyowon Ha告诉雷锋网,开发中的主要困难是在算法和网络上。后车要在持续变化的环境中实现定位,才能将前车的图像准确置于视野中,这是一个很大的挑战。在网络上,现在他们用的是汽车到汽车(V2V)WiFi网络传输图像,未来还会用到5G技术。

IROS 2016 | 这里有一辆会“透视”的汽车

前车中布满了数据线

目前,KAIST已经可以做到实时在后车上显示前车看到的图像,视频帧率约在15帧每秒,延时小于100ms。他们还在KAIST园区做了实验,并在德国做了DEMO。

IROS 2016 | 这里有一辆会“透视”的汽车

等待测试的两辆汽车

论文另一作者Francois Rameau表示,现在已经有一家德国公司在与团队合作,考虑将这一技术用在实际场景中。他同时表示,未来还会提升系统的稳定性,以适应多种天气环境、光照条件和时间,除了透视,也还会加入场景理解与识别功能。

IROS 2016 | 这里有一辆会“透视”的汽车

测试中用的前车

不过这项技术是否真那么实用呢?有人指出,如果真要规避前面障碍,用雷达就好了,但这项技术确实在视觉领域有一定的难度。

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测试中的后车

不过想那么多干什么呢,目前看起来很酷就好了。

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