立体视觉如何改变自主性
自动驾驶汽车正在重塑交通的未来，有望实现更安全、更高效的出行。然而，确保它们在实际条件下的可靠性仍然是一个挑战。传统的传感技术，如 LiDAR、RADAR 和单目摄像头，提供了有价值的数据，但在深度精度、环境适应和物体识别方面遇到了困难。立体视觉技术受到人类视觉的启发，正在成为增强 3D 感知的关键推动因素，从而提高自主系统的决策能力。
类人深度感知的力量
立体视觉通过使用两个摄像头生成环境的 3D 地图来复制人类的深度感知。与使用各种算法根据 2D 图像估计距离的单目相机不同，立体视觉可以实时捕获深度数据。
这使得自动驾驶汽车能够：
- 高精度测量距离
- 准确估计对象大小
- 以类似人类的判断力对周围环境做出反应
- 改进障碍物检测和避障
复杂场景下的实时障碍物检测
驾驶条件是不可预测的。从突然的车道侵入到意外的碎片，自动驾驶汽车必须立即做出反应以避免事故。立体视觉技术通过以下方式增强感知：
- 实时检测和分类对象
- 提供更准确的环境空间理解
- 增强高速条件下的障碍物跟踪
利用热成像克服低能见度挑战
自动驾驶汽车面临的最大挑战之一是在光线不足或恶劣的天气条件下运行。雾、大雨和黑暗会严重损害传统的基于相机的视觉系统。通过将热成像与立体视觉相结合，车辆可以检测行人、动物、车辆和其他障碍物的热信号，从而在标准光学传感器无法满足要求时确保可靠的性能。这种多模式方法在经常导致驾驶员人为错误的情况下提高了整体能见度和安全性。
跨行业的多功能性
立体视觉技术正在改变多个行业，在以下方面提供关键的感知增强：
- 商用车：通过提高在动态环境中运营的自动驾驶卡车和送货车队的安全性和导航性，实现 24/7 全天候运行。
- 农业：增强自动拖拉机和农业设备，以实现精确种植、收割和田间导航。此外，还可以在拖拉机周围安全作。
- 重型机械：通过协助建筑和采矿设备在崎岖地形中进行障碍物检测和高效作，实现 24/7 全天候运行。
- 无人机：提高自主无人机（UAV）在物流、监视、搜索和救援以及测绘应用中的空中导航和避障能力。
减少误报并改进 AI 决策
误报（错误地识别障碍物）是自主导航中的一个重大挑战。过多的错误警报会导致不必要的制动、低效的驾驶模式和乘客的不适。立体视觉通过提供高度准确的深度感知和增强 AI 区分真实危险和非威胁性物体的能力来减少误报。这导致：
- 更自信的 AI 决策
- 更平稳、更高效的车辆运行
- 提高乘客的舒适度和对自主性的信任
- 由于错误识别的障碍而减少紧急干预
对安全、保险和法规的影响
除了直接的安全优势外，立体视觉技术还对汽车行业具有深远的影响：
- 降低事故率：减少碰撞并提高道路安全。
- 降低保险成本：事故减少，自动驾驶车队运营商和消费者的保费更低。
- 合规性：先进的感知与不断发展的自动驾驶汽车安全标准保持一致。
- 公众信任和采用：展示可靠的安全性能可加速监管审批和消费者信心。
结论
随着自动驾驶技术的发展，对稳健感知系统的需求越来越明显。立体视觉通过提供精确的深度感知、实时障碍物检测和跨多个平台的适应性，树立了新的标杆。通过集成热传感器等先进成像技术，立体视觉使自动驾驶汽车能够在具有挑战性的环境中更安全地运行，从而实现 24/7 全天候运行。
在 Foresight Automotive，我们正在利用立体视觉技术来解决自动驾驶汽车感知和安全方面的关键挑战。通过提高深度测量精度、实现实时障碍物识别和改进 AI 驱动的决策，立体视觉系统改善了车辆导航和态势感知。立体视觉解决了环境变化问题，使自动驾驶汽车能够在城市环境、高速公路和低能见度条件下可靠地运行。我们在立体视觉方面的不断进步有助于打造更安全、更高效和适应性更强的自主系统，确保它们满足实际部署的需求。
