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LiDAR成為車輛的必備3D感測器

日期:2020-01-10

3D(立體)視覺計算是利用所拍攝的資訊,來偵測物件或是辨識應用場景。LiDAR雖然價格不斐,但仍為目前車輛中最受矚目的3D感測器,因其利用雷射光的飛行時間來偵測環境,所以可以測得更遠距離。

3D視覺計算的突破,在於發現適合點雲(point cloud)的系列算法,直接在眾多的點雲中計算。LiDAR點雲中,每個點都有空間中3D位置資訊(雷射光遇物件反射位置),甚至物體表面的反射量(金屬表面反射量較高)。近來LiDAR點雲偵測研究相當活躍,,可分為「投影法」及「點雲法」兩大類:

1. 「投影法」將上萬個3D點雲投影到2D平面上,接著利用2D上發展成熟的物件偵測技術,將人、車等標示出。
2. 「點雲法」中,則是直接使用點雲的豐富3D幾何資訊來偵測物件。

但研究發現這些現行的方法還是避免不了幾個關鍵挑戰:
1. 點雲資料分布相當不平均,靠近LiDAR的車輛點雲個數遠大於遠處的
2. 不同方向車輛角度的問題,行人的點雲個數較少,甚至是不同LiDAR訊號間跨領域轉移
3. 當特別考量LiDAR物理特性來設計演算法,會有顯著的改善空間,更能降低訓練資料量
4. 3D物件標註相當費時,所以資料收集是另一項耗費資源的工作

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