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美高梅平台app下载保证他/她在系统从自动驾驶向

发布时间:2019-10-01 09:05编辑:美高梅平台app下载浏览(51)

    配备欧姆龙开发的“驾驶员注意力集中度感测技术”的车载传感器。配备小型摄像头。

    而目前最火的深度学习 (deep learning) 就是一种表征学习方法,把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的,更加抽象的表达。通过足够多的转换的组合,即使非常复杂的函数也可以被学习。人工智能,机器学习,表征学习,深度学习的关系请看下面的维恩图。

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    目前,使用摄像头检测驾驶员状态的技术基本都是单独检测“瞌睡”、“走神”等状态,无法应付多种多样的危险状况。欧姆龙此次通过运用深度学习,能够应对原来检测不出的各种危险。

    除此外,在物体检测方面,还有R-CNN(区域卷积神经网络)和Deep residual network(深度残差网络)两类新的解决方案,限于篇幅,暂不做详细介绍了。

    不过捷豹路虎似乎并没有停止在该领域的研究。CES之后,这家公司宣布了一项“Mind Sense”计划,希望通过监测司机的脑电波来预防交通事故的发生。

    此外,为了在车载环境中运行,还在降低处理负荷方面下了一番工夫。通常,直接输入拍摄的图像时必须要在处理中使用大量的硬件资源。虽然通过降低图像的分辨率可以减轻处理的负荷,但这样容易导致驾驶员状态检测所需的信息也随之丢失。因此,此次通过从原图像中截取重要信息较多的面部部分,将截取的过去数帧的面部图像以及低分辨率的整体图像作为输入数据,在保持判断精度的同时,降低了处理负荷。

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    相比之前提到的几家公司,丰田算是很早就开始研发并应用眼球追踪系统的主机厂,而这项技术也最先下沉到了丰田系的高端品牌——雷克萨斯。

    欧姆龙开发出了“驾驶员注意力集中度感测技术”,根据拍摄的汽车驾驶员的图像,分3级判断驾驶注意力集中程度。可用于提醒驾驶员保持注意力,以及在自动驾驶与手动驾驶间安全切换的用途。欧姆龙的目标是2019~2020年投入实用。

    第一条:从发展帮助驾驶员更安全和更容易的驾驶技术开始,逐渐过渡到完全自动驾驶。这条目前定位于Level 1-3的路线,叫做ADAS(Advanced driver assistance systems),高级驾驶辅助系统,包括前装和后装市场。这一路线的参与者主要是目前各大现有主力车厂,包括Tesla。以及向这些主机厂供货的供应商,包括在ADAS 视觉方案中占据大部分市场的以色列公司Mobileye。

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    欧姆龙表示,今后还预定向汽车以外的领域推广该技术,比如在工厂感测工人的疲劳程度,用于健康用途,等等。此外,该公司还将寻找合作伙伴,以便开展用途验证。

    本文版权归作者所有,Major已获“洪泰智造工场”授权。

    1. 大奔的「注意力辅助系统」(attention assist)

    欧姆龙开发该技术的背景是全球对自动驾驶的部分解禁。为了使自动驾驶实现实用化,欧美等已经开始讨论修改与道路交通相关的《日内瓦条约》。照此发展下去,预计到2018年自动驾驶就会在高速公路等得到部分解禁。(车云注:届时鹿晗将年满28岁)自动驾驶得到部分解禁时,就需要对驾驶员的自动驾状况实施监测。而且,从自动驾驶切换为手动驾驶时,也需要技术手段来判定驾驶员能否安全驾驶。

    深度信念网络(Deep Belief Network)-无监督学习

    哈曼方面表示,过滤器能够识别并区隔开由高强度认知负荷催生的瞳孔变化反应。而已经计算好的输出信息将用来调整用户和车子的交互行为。举例来说,一旦系统监测出驾驶员已经处于疲劳驾驶状态,它会将手机等移动设备设为勿扰模式,或者随即开启ADAS高级驾驶辅助系统,以尽可能减小外界对驾驶员心理和身体上的干扰。

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    目前业界一般采用的是SAE(美国汽车工程师协会)和NHTSA (美国国家公路交通安全管理局)的自动驾驶分级方法,SAE分为6级,而NHTSA分为5级。不过在Tesla 致命事故之后,2016年底,NHTSA采用了SAE的分级方法,认为SAE的分级更清晰合理,解释更为具体。我们看下SAE的分级的官方说明。

    b) 监视系统能否由驾驶员自行控制开闭。

    利用深度学习处理的数据是实时拍摄的驾驶员图像,也就是时间序列数据。为了使用时间序列数据,深度学习算法是欧姆龙以RNN为基础自主改进的方法。RNN具有将过去的信息保存于内部的机制。

    去噪自编码器(Denoising Autoencoder)-无监督学习

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    所以我们下面用“自动驾驶”统称所有分级内的车辆,而涉及“无人车”“无人驾驶”均指Level 4&5的自动驾驶。

    丰田将这套系统命名为“高级预碰撞系统”(Advanced Pre-Collision System),而它所有功能的实现都离不开安装在方向盘背后的一枚红外摄像头。它会实时监控驾驶员的头部动作,一旦系统监测到可能有潜在碰撞事故发生,而驾驶员的注意力根本不在前方道路上,该系统会立即发出报警声,甚至在必要的时候会轻点刹车减速。

    美高梅平台app下载 ,文:苏磊(硅谷·洪泰智造工场  投资经理)

    此外,弗劳恩霍夫还展示了一款眼睛跟踪器,它能够对驾驶员的视线进行3D立体监控,识别单个眼球瞳孔的轮廓和形状,并实时对眼球的动作进行分析。需要注意的是,这款追踪器无需校准,而且不需要用户接触进行任何操作。

    车内外共装有5个摄像头,一个监控汽车前端,一个监控仪表盘,一个监控方向盘,一个监控驾驶员的面部,一个监控驾驶屏幕。驾驶员目光朝向的监测其实还是一个分类的问题, 把从摄像头中得到的原始像素输入进CNN卷积神经网络,给定6个方向的分类,朝前,朝左,朝右, 朝向中控仪表盘,左后视镜,右后视镜,然后给每一个分类上大量的画面,CNN网络会对驾驶员目光的朝向做出令人满意的实时判断结果(第一行中间图)。

    据车云菌了解,Nauto产品区别于普通行车记录仪的特色在于,它具备深度学习功能。一方面它能够通过检测驾驶员行为数据,逐步为其提供合理的安全行车建议;另一方面,这款产品还能够对事故数据进行分析,根据不同路况、车型和驾驶条件为车主提供适时的驾驶辅助。然而这跟Nauto团队开发的深度学习算法有很大关系,同时Nauto采用了高通骁龙的Zeroth智能认知平台,该平台的微处理器芯片性能强大,基于8块ARM内核组成,内嵌GPU并集成了Wi-Fi和LTE通信信号处理模块,可比肩高端平板电脑的SoC芯片。

    我们要让车辆在复杂的弯道中找到最优的路径,之前我们采用的方法是优化控制,而现在我们可以采用深度增强学习的方法,通过模拟大量多次的转弯,找出弯道路径和转弯速度都最优化的选择。

    位于瑞典哥德堡的Smart Eye设计了一款扛睡神器——AntiSleep。这套车内解决方案能够持续对驾驶员的头部位置、视线方向以及眼睑的开合度进行监控。

    对于绝大部分驾驶者驾驶状态的监测都是相似的,就是监测驾驶者的面部,面部包含了太多的信息。首先要对有很多“噪声”的原始数据进行预处理,比如自动校准(Automated calibration),视频稳定化(Video stabilization),人脸摆正(Face Frontalization) 还有动作放大(Motion Magnification),然后将这些原始的眼部图像的像素喂给DNN深度神经网络,并将从原始脸部图像中提取出的各种特征的像素也喂给DNN深度神经网络,得到诸如驾驶员视线方向,疲劳程度,情绪等驾驶状态。我们各举身体姿态和面部(眼睛)的监测的一个例子看一下:

    1. 伟世通Visteon的HMEye是基于视线测量的驾驶员监测系统

    2014年的统计,全国一般以上交通事故中因分心驾驶行为导致的交通事故共有74746起,占事故总数的37.98%,造成21570人死亡。2014年全国统计的简易交通事故(财产轻微损失、人员轻微受伤的交通事故)656.3万起,其中由于分心驾驶行为导致的交通事故共有309.9万起,占到全部简易事故的47.22%。根据国际标准化组织(ISO)的定义,分心驾驶是指驾驶时注意力指向与正常驾驶不相关的活动,从而导致驾驶操作能力下降的一种现象。因驾驶人视线偏离或分心产生的注意力不集中是引发交通事故的常见且重要的原因,这一诱因在追尾碰撞事故中表现得尤为显著。

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    环境感知包括传感器融合(整合多传感器的数据),物体检测(发现障碍物),物体分类(“障碍物是行人还是其他”),物体分割(“如行人位于道路哪侧”),障碍物跟踪(“行人在向哪方移动”)和道路识别等。

    尽管目前大多数公司提供的车内监控解决方案,多是以监控驾驶员眼球动作和视线方向为主,但来自加州圣何塞的FotoNation却有着自己的打算。它认为上面提到的这两项技术无论对车企还是一级供应商而言,在成本和应用维度都有着不同的局限性。

    自动驾驶所有的传感器中,来自摄像头的视频数据所包含的信息是最丰富的,要分析这些信息并将分析结果给决策系统做出判断需要对图像进行识别,图像识别的任务包括对物体的检测,识别,分类及图像分割等。

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    美高梅注册平台 ,这是一辆特斯拉的测试车, 右下角图显示Autopilot 在启用状态,特斯拉在掌管车辆的驾驶,但是我们之前讲过特斯拉是SAE分级Level 2的车辆,所以驾驶者的双手不能脱离方向盘。

    Tobii希望联合OEM主机厂一起,针对乘用车、卡车、赛车或巴士市场做定制化开发。而它手中掌握着三件利器:

    利用FCN卷积网络对摄像头获得的视频信息进行图像识别和分割后,便可得到画面中按不同颜色标记的物体是什么和所在的位置。比如红色的是建筑物,灰色的是天空,深褐色是人行道,橘色是道路的标识等等。

    因为一旦主机厂开始在量产车型上增加自动驾驶功能,特别是处于Level 3阶段的自动驾驶技术,需要时刻监视驾驶员,保证他/她在系统从自动驾驶向手动操作过渡时,能够及时接手。但现实情况是,主机厂根本没法保证驾驶员的注意力会一直放在开车这件事上。

    循环神经网络(Recurrent Neural Network )-监督学习

    *卡特彼勒Caterpillar,属于建筑工程机械、矿用设备、柴油和天然气发动机、工业用燃气轮机以及柴电混合动力机组领域的企业。

    在CNN卷积神经网络输入原始的图片,如上图中的验证码数字3,通过卷积层经过二次抽样完成特征提取,然后通过卷积神经网络的全连接层完成分类的步骤,来判断出数字。

    4.「FotoNation」的“头”等大事

    人工智能是最近最火的一个词,究竟什么是人工智能?

    可能和其他基于摄像头的监控设备不同的是,AntiSleep采用了单摄像头的设计,为车企前装提供了省钱、小尺寸适配的解决方案。

    目前对驾驶者驾驶状态的监测按照监测的难度从易到难(图中从左到右)包括:

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    对人脸面部表情识别,肢体动作捕捉和跟踪目前还是非常前沿的研究,要达到很高的实时性和精确度非常不易,洪泰智造工场A+Labs在硅谷投资的一家在斯坦福大学孵化器StartX孵化的公司,在这一领域的成果达到了世界领先水平。

    Tobii提供的是自家的追踪和传感器技术。这家瑞典公司在过去的15年里,为全球消费市场(笔记本、显示器、集成游戏控制器和VR虚拟现实设备等)供应眼球追踪技术。而现在,Tobii要将自己开发的眼球追踪核心算法、SoC系统级芯片、定制化传感器/投影机模块技术输出到汽车市场。

    中文版(NHTSA和SAE分级说明)

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    目前深度学习已经发展处多种模型

    1. 先锋Pioneer联手清研微视,「疲劳驾驶预警系统」预计明年上市

    2.

    由于眼球追踪技术在游戏领域应用颇广,也较为成熟,反应和灵敏度都很快。而将其应用于HMI交互界面的设计,伟世通认为这是目前向自动驾驶汽车过渡较为理想的解决方案,毕竟机器得知道驾驶员是不是已经准备好接手了。

    相比于无人驾驶,有一点是ADAS特有需要关注的问题,那便是驾驶员状态的监控。

    a) 用户是否愿意用“被监视”的代价换得体验自动驾驶汽车的机会;

    2、交通标志、地面标志、车道线、停止线、人行道、指路标志等的地图属性提取注册3、语义标志、底层特征、IMU+GPS融合、里程计等定位功能

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    • 等等

    车云小结:

    在环境感知部分,深度学习在ADAS与无人驾驶基本上研究方向一致,定位方面无人驾驶比起ADAS不止关注车道线间,而且需要地图匹配,通过高精度地图与本地的交通信息互动。在决策规划部分,无人驾驶需要有实时的全局规划的能力,而ADAS更关注规避制动之类的瞬时控制规划。我们接下来举几个例子来说明自动驾驶与深度学习结合的应用。

    其实即便不考虑自动驾驶汽车的因素,对驾驶员的“监控”也是很有必要的。毕竟人不是机器,很多交通事故都是由于司机分心或疲劳驾驶酿成的。不过看了这13家公司的产品之后,你会发现几乎绝大多数解决方案都仰赖于摄像头传感器对驾驶员进行眼球追踪和面部特征识别,而主要原因也在于摄像头功用的灵活性。但遗憾的是,受制于成本、尺寸以及视觉识别算法、芯片技术发展的桎梏,除最后雷克萨斯车型上应用的“高级预碰撞系统”以及奔驰车型上安装的“注意力助手”,其他产品要么只是概念样品,要么还仍处于R&D研发阶段。

    FCN将传统CNN中的全连接层转化成一个个的卷积层。如下图所示,在传统的CNN结构中,前5层是卷积层,第6层和第7层分别是一个长度为4096的一维向量,第8层是长度为1000的一维向量,分别对应1000个类别的概率。FCN将这3层表示为卷积层,卷积核的大小(通道数,宽,高)分别为(4096,1,1)(4096,1,1)(1000,1,1)。所有的层都是卷积层,故称为全卷积网络。

    Nauto的这款产品由两枚高分辨率摄像头、GPS、一枚惯性传感器、一枚高性能自带GPU的微处理器、Wi-Fi/LTE通讯模块组成。其中前置摄像头配置了广角镜头,取景范围在160——170度,配合高动态图像传感器,可获取4K高清图像。由于内置摄像头支持红外照明,因此即便在夜晚光照条件差的情况下,也能识别驾驶员面部、头部以及上半身的动作信息。

    上图右上角中的猫, 输入AlexNet(ImageNet图像分类竞赛2012冠军模型), 得到一个长为1000的输出向量, 表示输入图像属于每一类的概率, 其中在“tabby cat”这一类统计概率最高。在中间这张图中,用FCN 全卷积网络将CNN网络中最后的全连接层卷积化(Convolutionalization)换成卷积层,这样则含有tabby cat的部分就会被刺激,狗的部分则不会,我们就知道亮点的这部分是Tabby Cat。 同理,图中下部经过FCN全卷积网络,便可得到女人和马的画面分割。

    Attention Assist系统的工作流程其实并不算特别复杂:首先,系统会观察每名司机正常状态下的行为,并用采集到的这些信息为每名司机建档。在驾驶过程中,系统会时刻对司机输入的指令进行监控,并与档案中的信息进行对比;一旦两者之间出现差异,系统会立刻判断这个差异是否是因为疲劳驾驶引起的。如果结果肯定的话,系统会在仪表区显示:“Attention Assist,Break!(注意力辅助,刹车!)”的文字信息,并从扬声器发出相同内容的语音提示,提醒司机是时候休息一下了。

    目前双方阵营都对各自的技术路线有信心,也有争论,Mobileye联合创始人及CTO Amnon Shashua 教授在CVPR 2016 会议发言中讲“无人驾驶是ADAS发展自然而然的结果”,而Google 无人车前CTO Chris Urmson则在TED的演讲中曾说直接面向Level 4&5是无人驾驶的唯一道路,而“如果期待从ADAS发展到无人驾驶,就好像期待一个人跳啊跳,然后有一天可以突然可以飞起来。”

    显然,随着自动驾驶功能的不断完善,在某些特定交通条件下,其实让机器开车远比让人类驾驶员操作要靠谱得多。但在实现真正意义上的无人驾驶之前,机器如何与人高效互动才是目前亟待解决的问题。

    这样我们就能判断驾驶者的手是不是在方向盘上,驾驶者的头部的位置以及驾驶者上身的身体姿态。

    所以,FotoNation的监测技术只追踪驾驶员的头部动作。这项技术首先定位的是司机面部上的50个点,进而使得监控系统能够推断出眉毛的位置,甚至能够精确计算出双眼睁得有多大。

    智行者

    1. 捷豹路虎黑科技:监测脑电波来减少事故?!

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