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无人配送车如何识别雪雾风雨?看阿里“小蛮驴”是怎么实现的

赵杰

视频来源:阿里达摩院扫地僧视频号

2021年11月,天津大雪,在校园里送快递的“小蛮驴”突然向杭州发来消息:Ghost(鬼影),然后陷入了停滞。半小时后,阿里达摩院自动驾驶实验室收到了这条信息。

“鬼影”在算法中的意思是“不明”。在无人车眼中,一切万物都是点云。雪花、路障、树枝,这些在现实世界中清晰分明的物体,在点云图像中都是成片的白色噪点,漫天大雪就成了不明干扰物,这对自动驾驶实验室带来了新的课题

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由于“小蛮驴”的故乡杭州不常下雪,但这种极端天气在北方更容易出现,北京的雪、重庆的雾、杭州的雨、西安的落叶类似的天气都会对无人车造成视觉障碍,比如点云中的大雾,在车体3米附近会形成一个悬空的雾环,对传感器几乎致盲;又如暴雨的点云会成多线点状分布,还会严重污染视觉系统;落叶会堆积形成块状噪点,还可能覆盖真实障碍物。

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要想解决问题,首先就要让无人车认识风雨雪雾,就需要先收集大量真实环境中的点云数据,而极端天气可遇不可求,这就需要人为去造一些场景,摆一些提前预设好的东西,在自动驾驶实验室负责人看来,这些数据的价值比常态化的更高,为此他们在11月至次年2月的关键期,集中力量挑战极端天气。

由此,买砖头、买落叶、买隔离带等上了数据采集的购物清单,每天就是在等风来或等雪来。与此同时,实验室开始优化算法,在杂乱的点云图像中,靠一行行代码让“小蛮驴”区分哪些是雨雪,哪些是道路。

“小蛮驴”拥有三双眼睛:位于头顶的多线激光、底部的单线激光和周身的环视摄像头,解决问题关键在两个激光传感器,多线激光负责空中和地面崎岖的线条,只有先确切识别才能判断是否可以安全碾压,更难的则是空中的飘雪,在近10米范围内雪花噪点均匀分布,不仅容易和树枝细杆混淆,还会遮挡住行人和障碍物,但如何判断哪些是雪,哪些是正常物体则是一个技术活。

通过算法调整雨雪悬空噪点的检出率有明显提升,但问题再次升级,由于单线激光的运动是一个平面,雪花会落在激光上,会在车前方形成一个密集的点状环带,干扰正常视野,这时激光本身已经出现了问题,所以实验室采用了第一性原理,就是随车动的这些点大概率是噪点,此外算法团队还自研了OneSeg深度学习模型并结合反射率、曲率、视觉等辅助判断,实现了对特殊天气噪点的精准识别

按照算法团队负责人的表述,“小蛮驴”目前的版本对雾天的识别率提升了50%以上,对雨雪落叶等场景的提升也超过了30%,实验室更希望到年底能实现:无论在哪个城市,无论遇到风雨雾雪,都能将快递安安稳稳的送到消费者手里。

延伸阅读

小蛮驴(XiaoManLu)是阿里巴巴推出的机器人,集成了达摩院的人工智能和自动驾驶技术,具有类人认知智能,大脑应急反应速度达到人类7倍。

2020年9月17日,阿里巴巴发布第一款机器人“小蛮驴”,“小蛮驴”最高速度设定为20km/h,采用抽拉式充电电池,每次充电4度、续航里程102公里,日常平均每天工作8小时,最多能送400个快递,最大爬坡能力27%,防水IP54,适应环境温度-10℃~45℃,已在全国24个省、71个城市、200多所大学开展常态化运营,2021年10月,自动驾驶公司毫末智行正式加入了阿里“小蛮驴”自动驾驶生态。

来源:第一电动网

作者:赵杰

本文地址:https://www.d1ev.com/video/173825

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