MIT开发感知地面倒影变化，确定拐角处是否有移动物体系统

　　麦姆斯咨询报道，为了进一步提高自动驾驶系统的安全性，麻省理工学院（MIT）的研究人员开发了一种能够感知地面倒影细微变化，从而确定拐角处是否有移动物体的新系统。

　　未来，自动驾驶汽车可以利用这种系统避免在视线受阻的拐角处与另一辆汽车或行人发生潜在的碰撞。除了自动驾驶汽车应用，将来在医院走廊内自主导航运行的药物或物品运送机器人，站长资源平台也可以利用该系统来避免撞到行人。

　　在近期举行的国际智能机器人与系统国际会议（IROS）上发表的一篇论文中，MIT 的研究人员介绍了车库中自动驾驶汽车和走廊上自动导航轮椅利用该系统的成功实验。对于拐角处来车的感知，这种新系统成功击败了传统的激光雷达（LiDAR）系统，因为后者只能探测“视野”内的物体。与激光雷达相比，MIT 的新系统的感知提前了0.5秒以上。

　　研究人员表示，这看起来似乎不多，但是对于高速行驶的自动驾驶汽车来说，0.5秒可能意味着是否能避免碰撞的区别。

　　“对于在周围有其它移动物体或人员的环境中运行的机器人应用，利用我们的系统可以提前向机器人发出预警，提醒有行人即将靠近，从而控制机器人减速、调整路径并提前做好避免碰撞的准备。”该论文共同作者、MIT 计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）主任兼电机工程与计算机科学 Andrew and Erna Viterbi 教授 Daniela Rus 补充说，“我们的最终目标是为道路上快速行驶的车辆提供这种类似 X射线的‘透视’能力。”

　　当前，该系统仅在室内环境中进行了测试。在室内，机器人的移动速度要低得多，光照条件也更简单，这帮助系统更容易地检测和分析倒影。

　　该系统采用了标准的光学相机，利用一系列计算机视觉技术监测倒影光强度的变化，以最终确定倒影是由运动中还是静止的物体所投射，并预判相关物体可能的移动路径。

　　在一项单独的测试中，研究人员在停车场内的自动驾驶汽车中安装了他们所开发的“ShadowCam”系统，停车场内的车辆大灯都是关闭的，以模仿夜间驾驶环境。他们将 ShadowCam 系统与激光雷达进行了对比。在一个示例场景中，对于一辆正在绕柱转弯的汽车，ShadowCam 系统的检测速度比激光雷达快了0.72秒。

　　在之前的测试中，安装有 ShadowCam 系统的自动运行轮椅通过检测拐角处人员投射在绿色区域上的倒影，来判断是否有行人走近。

　　不过，目前为止，该实验还很有很多局限性：例如，该实验仅在室内照明条件下进行了测试，研究团队还需要投入大量的工作，才能使该系统适应更高的速度和复杂变化的室外照明条件。尽管如此，该系统让展现了可期的前景，最终或能帮助自动驾驶汽车更好地提前感知行人、骑车人以及其他行驶在道路上的车辆。

　　接下来，研究人员会进一步开发该系统，以在室内外不同的照明条件下工作。将来，还会开发一些新方法以加快系统的倒影检测速度，以及倒影感知目标区域的标注自动化。