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純虛擬數(shù)據(jù)助力自動(dòng)駕駛 | 密歇根&福特聯(lián)合組建自動(dòng)駕駛研究中心

2019-08-29 11:47:29·  來(lái)源：智車科技  作者：趙佳  
　
今天要介紹的是密歇根大學(xué)和福特汽車公司聯(lián)合組建的UM＆Ford自動(dòng)駕駛汽車中心（FCAV）。FCAV成立的初心是基于L4自動(dòng)駕駛，利用純虛擬數(shù)據(jù)來(lái)感知路況并決策規(guī)劃，
今天要介紹的是密歇根大學(xué)和福特汽車公司聯(lián)合組建的UM＆Ford自動(dòng)駕駛汽車中心（FCAV）。FCAV成立的初心是基于L4自動(dòng)駕駛，利用純虛擬數(shù)據(jù)來(lái)感知路況并決策規(guī)劃，以加速自動(dòng)駕駛汽車研究，探索更安全的自動(dòng)駕駛和更廣闊的汽車未來(lái)。
 
復(fù)雜城市交叉路口行人3D姿態(tài)度量估計(jì)的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集
 
在2018年，F(xiàn)CAV首先發(fā)布了一項(xiàng)“復(fù)雜城市交叉路口行人3D姿態(tài)度量估計(jì)的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集”。


這個(gè)數(shù)據(jù)集“PedX”是一種大型的復(fù)雜城市十字路口行人多模態(tài)集合。PedX由5000多對(duì)高分辨率(12MP)立體圖像和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)組成，并提供行人的2D和3D標(biāo)簽。同時(shí)，提出了一種新的3D模型擬合算法，用于不同模式和新形狀和時(shí)間先驗(yàn)約束的自動(dòng)3D標(biāo)記。所有帶注釋的3D行人都被定位到真實(shí)空間中，生成的3D模型通過(guò)配置在受控室外環(huán)境中的mocap系統(tǒng)來(lái)模擬城市十字路口的行人進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)表明，先進(jìn)的自動(dòng)標(biāo)簽方法可以取代手工標(biāo)記2D標(biāo)簽，從而促進(jìn)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的自動(dòng)生成。
 
 
多輛車裝配貨物的路徑選題方法
此后，F(xiàn)CAV驗(yàn)證了一種多輛車裝配貨物的路徑選題方法（Multiple VehicleRouting Problem for Pickup and Delivery，MVPDP）。


該算法的目的是最小化在完成客戶提貨和交付任務(wù)時(shí)產(chǎn)生的運(yùn)輸成本。為此，該方法構(gòu)建了一個(gè)新的0-1整數(shù)二次規(guī)劃（IQP）問(wèn)題來(lái)精確地求解MVPDP。與最先進(jìn)的混合整數(shù)線性規(guī)劃（MILP）問(wèn)題的表述相比，本方法需要的約束和決策變量相對(duì)更少。為了確保MVPDP的IQP公式能夠以計(jì)算有效的方式求解，還設(shè)計(jì)了一組充分條件?？偠灾ㄟ^(guò)實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證，該方法具有比MILP更好的計(jì)算效率。
 
校準(zhǔn)生成的合成圖像
 
 注：來(lái)自KITTI基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集(左上)、Cityscapes數(shù)據(jù)集(右上)、VirtualKITTI(左下)和Grand Theft Auto (右下)的圖像比較。注意，每個(gè)數(shù)據(jù)集不同的顏色轉(zhuǎn)換、亮度和細(xì)節(jié)。


對(duì)于生成合成圖像，F(xiàn)CAV也做出了自己獨(dú)特的貢獻(xiàn)以改善真實(shí)和合成數(shù)據(jù)的深度視覺(jué)（ImproveVisual Learning from Synthetic Data，LVLSD）。研究人員通過(guò)研究攝像機(jī)建模以增加城市場(chǎng)景中學(xué)習(xí)視覺(jué)任務(wù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的大小和可變性。然而，很少有人處理傳感器領(lǐng)域的建模變化。傳感器效應(yīng)會(huì)降低真實(shí)圖像的質(zhì)量，在基于合成數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和真實(shí)環(huán)境測(cè)試的視覺(jué)任務(wù)通用性上限制了網(wǎng)絡(luò)性能。研究人員提出了一種有效的、自動(dòng)的、基于物理的增強(qiáng)管道，用于改變合成圖像的傳感器效果色差、模糊、曝光、噪聲和色溫。特別地，本文說(shuō)明了使用該管道對(duì)合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)充，可以減少城市駕駛場(chǎng)景中目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的合成域與真實(shí)域之間的域差。
 


在KITTI上測(cè)試的基線非增廣數(shù)據(jù)(左)和我們提出的方法(右)的目標(biāo)檢測(cè)示例。藍(lán)色方框顯示正確的檢測(cè)；紅色框表示基線方法沒(méi)有檢測(cè)到，但是FCAV提出的基于傳感器的圖像增強(qiáng)方法檢測(cè)到了。
 
本次介紹的密歇根大學(xué)和福特汽車公司聯(lián)合組建的UM＆Ford自動(dòng)駕駛汽車中心（FCAV）也是在自動(dòng)駕駛?cè)〉昧肆钊瞬毮康膶?shí)驗(yàn)成果。FCAV成立的初心是基于L4自動(dòng)駕駛，利用純虛擬數(shù)據(jù)來(lái)感知路況并決策規(guī)劃，以加速自動(dòng)駕駛汽車研究，探索更安全的自動(dòng)駕駛和更廣闊的汽車未來(lái)。后續(xù)還將繼續(xù)推送相關(guān)項(xiàng)目介紹。 
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