无人车演进的“小高潮” 密西根大学实现行人3D姿态重建

  • 时间:
  • 浏览:1
  • 来源:10分6合平台-10分彩网投平台_10分快3投注平台

【TechWeb】为了实现更安全的自动驾驶,许多人时需给无人车大脑输入“高精度地理信息”以及“行人姿态”。行车路况通过激光扫描可不后能 构建出来规则的行车信息,预测有一种车主的运动趋势,高精度地图饱含 无人车行驶在任何第一根公路上的实时信息。而行人姿态总爱 是一项困难的问題,此前的行人姿态预测,均为2D请况下。

近期,以自动驾驶汽车技术闻名的密歇根大学(University of Michigan)总爱 在研究有一种改进的算法,用于预测行人的移动,有一种算法不仅考虑了行人在做那些,还考虑了许多人是要怎样做的。有一种肢体语言对于预测另有一个 人接下来要做那些是至关重要的。

图片来自:论文

“观测行人并预测许多人将要做那些”,是任何自动车辆视觉系统的重要组成每种。要怎样理解行人的处于、运动,是车辆自行做决策和人类驾驶员的另有一个 巨大的差异。多数无人车企业在宣传当事人的自动驾驶功能时,很少突出当事人可不后能 检测三维请况下的人体移动趋势。而这项技术在密西根大学研究人员眼中颇为重要。

图片来自:论文

现代汽车中的ADAS (高级驾驶辅助系统)包括感知系统、通信系统、决策系统和控制系统。而无人车对那些功能有更高的要求,在无人介入的请况下,自动驾驶对于道路上随机变化的请况应有更为灵活的决策,可不后能 保障车内车外的人类安全。

密西根大学的这项技术论文为《生物长短期记忆网络:有一种生物力学启发的用于三维行人姿态的递归神经网络和步态预测》,在学术界有不小轰动,但具体到硬件实施与商业落地,机会还时需些时日。

声明:本文转载自第三方媒体,如需转载,请联系版权方授权转载。协助申请