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自动泊车哪家强?机器视觉VS自动化设备

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自动泊车哪家强?机器视觉VS自动化设备

发布日期:2020-03-20 作者: 点击:

在自动泊车这件事上,不同人有了不同的解决方式,一方着重在机器视觉和自动驾驶技术,另一方则看好自动化设备,两者对比之下孰优孰劣?


记得前两年滴滴刚崭露头角的时候,不少二、三线城市的出租车司机们感觉自己的利益受到侵害,纷纷联合起来抵制网约车,一款O2O软件就这样成为了出租车行业的公敌。可是,的哥们万万没想到,真正颠覆出租车行业的自动驾驶已经在路上了,人工智能俨然要成为出租车司机们的终结者。


说到自动驾驶,我们现在讨论的已经不再是能行不行的问题,而是多久落地的问题。不过,自动驾驶是个很大的话题,我们今天谈一个有望更早实现的技术:自动泊车。


在谈自动泊车之前,先想象一个场景,一个原始人被一条河拦住,但他想去河的对岸,那该怎么做?把这个问题抛给众人,答案无非两种:第一种,学会游泳,游过这条河;第二种,造一座横跨两岸的桥。


其实这个答案背后折射出不同的行为逻辑:一种是改变自己去适应这个世界,另外一种则是改造世界。在自动泊车这件事上,也分为两派:适应世界的机器视觉派和改造世界的自动化设备派。


机器视觉解决方案


机器视觉方案最依仗的就是摄像头了,普通摄像头又叫非景深摄像头,原理是通过捕捉图像数据,然后从图像数据推算距离信息。但是非景深摄像头又分为单目摄像头和双目摄像头,单目摄像头是通过图像匹配进行目标识别(各种车型、行人、物体等),再根据图像大小去估算目标距离。


因为存在识别这一步,所以问题也容易出现在这一环节,视觉识别对于数据库和图像质量的要求较高,一旦识别不出来,将导致估算距离的错误。反面案例就是特斯拉撞车事件,在强光的条件下,特斯拉汽车上的摄像头将白色货车判定为云,没有减速行驶,最终酿成惨剧。


而双目摄像头方案不同于单目的模式,通过两个摄像头分别获得前方图像,然后计算两幅图像的视差得出前方物体的距离信息。这种方案模拟了人眼对于3D信息的获取方式,虽然成本相对高一点,但是精准度提高,也是现在比较常用的解决方案。


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