GPU實(shí)現(xiàn)車外場(chǎng)景比對(duì) 自駕車學(xué)習(xí)力大增
工研院在2016年9月與NVIDIA簽署合作備忘錄,近期已在自動(dòng)駕駛的深度學(xué)習(xí)上,有了初步成果。為使臺(tái)灣落實(shí)技術(shù)自主化,該自動(dòng)駕駛車的關(guān)鍵技術(shù)皆是由工研院所自行開發(fā),芯片組方案則采用NVIDIADRIVEPX2,融合不同傳感器的數(shù)據(jù),使車輛具備多種感知能力,因此得以充分應(yīng)付復(fù)雜的行車環(huán)境及角落。
本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201705/358705.htm工研院機(jī)械所正研究員/自駕車復(fù)雜環(huán)境數(shù)據(jù)融合感知技術(shù)計(jì)劃主持人連豊力指出,由于工研院所開發(fā)的自駕車,是從零開始打造,其采用的車用計(jì)算機(jī)、通訊協(xié)議,都是掌握在工研院手中,因此要做任何的操控、控制都不會(huì)有問題。現(xiàn)階段我們進(jìn)行開車場(chǎng)景的錄制,完成后將數(shù)據(jù)丟到NVIDIADRIVEPX2超級(jí)計(jì)算機(jī)開發(fā)平臺(tái)中,去對(duì)應(yīng)車用數(shù)據(jù)庫,以進(jìn)一步推論出所拍攝到的場(chǎng)景是汽車、巴士車,還是行人等。然而,當(dāng)比對(duì)程度達(dá)到水平后,就能進(jìn)一步將車外場(chǎng)景的主要目標(biāo)對(duì)象框出來。
當(dāng)系統(tǒng)須一邊開車一邊進(jìn)行學(xué)習(xí),其處理耗能會(huì)相當(dāng)高,但當(dāng)學(xué)習(xí)完成后,單純進(jìn)行辨識(shí)的耗能則會(huì)降低很多。因此一般在自駕車的學(xué)習(xí)階段,會(huì)是用脫機(jī)的方式進(jìn)行學(xué)習(xí),而學(xué)習(xí)完后的辨識(shí),則就可用在線的方式來進(jìn)行。但若辨識(shí)不成功,則又會(huì)再送回?cái)?shù)據(jù)庫去做學(xué)習(xí)。連豊力表示,未來自駕車的發(fā)展,很可能會(huì)是讓車上使用車上處理器,并直接做現(xiàn)場(chǎng)的處理與篩選,但在一段時(shí)間后,仍會(huì)上傳到數(shù)據(jù)庫,以便做比對(duì)。
連豊力進(jìn)一步表示,目前自駕車的開發(fā)單位在運(yùn)用傳感器去感測(cè)外界訊息上,主要有兩個(gè)做法,第一種方式是比較傳統(tǒng)的,運(yùn)用傳感器所能感測(cè)的模擬訊號(hào),例如根據(jù)車道線是白色還是黃色,去做計(jì)算機(jī)視覺分析,也就是從色彩、幾何去累積對(duì)象的特征,其可靠度較高,目前所看到的行車紀(jì)錄器或辨識(shí)系統(tǒng),大多是運(yùn)用這樣的方式在做。
連豊力進(jìn)一步表示,另外一種做法,則是目前NVIDIA主要在采用的方式,由于每一次開車左右兩邊的場(chǎng)景,會(huì)有所差異,尤其是當(dāng)?shù)缆凡⒎歉咚俟钒愎P直,而是彎曲的時(shí)后,若要讓一臺(tái)車學(xué)會(huì)如何開車,便必須透過錄像機(jī)與計(jì)算機(jī),將開車的場(chǎng)景、指令(左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、不動(dòng)、煞車、加速等)錄下來,紀(jì)錄完成后,計(jì)算機(jī)就會(huì)開始推論,當(dāng)影像場(chǎng)景右邊比較亂、左邊比較清楚時(shí),代表方向盤正在左轉(zhuǎn),而影像如果很平均,則代表方向盤沒有在動(dòng)等,進(jìn)而去找出中間的關(guān)聯(lián)性。
連豊力分析,當(dāng)這樣的關(guān)系被找出,計(jì)算機(jī)就可以進(jìn)而去判斷,主人的開車狀況,甚至車子該如何進(jìn)一步自動(dòng)進(jìn)行左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)。因此當(dāng)計(jì)算機(jī)的影像紀(jì)錄越多,自動(dòng)駕駛能使用的數(shù)據(jù)庫也就更為豐富。不過相較于傳統(tǒng)方式,其可靠度是比較低的,因其并沒有辦法做到1對(duì)1對(duì)應(yīng),當(dāng)學(xué)習(xí)中的攝影機(jī)沒有拍到某些信息,這些信息就學(xué)習(xí)不到了,也就無從判斷,因此如何讓機(jī)器的感測(cè)能力全面提升,將會(huì)是自駕車須跨越的一大門坎。
有鑒于此,目前工研院在發(fā)展自動(dòng)駕駛時(shí),是兩種方式同步進(jìn)行。由于圖形、影片的數(shù)據(jù)量相當(dāng)大,而NVIDIA最大的強(qiáng)項(xiàng)即是在前端的GPU圖像處理,這也是工研院與NVIDIA連手合作的原因。
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