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3D信息捕捉——沒(méi)你想的那么簡(jiǎn)單

大家知道3D信息是立體數(shù)據(jù)，這樣捕捉到的信息符合我們雙眼在正常世界看到的景象。顯然如果自動(dòng)駕駛系統(tǒng)浦捉到的周邊環(huán)境也是3D信息，那么在人工駕駛基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)就可以更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)周?chē)氛?，如周邊人、其他汽?chē)等，進(jìn)行更精準(zhǔn)的識(shí)別和避讓?zhuān)瑥亩岏{駛系統(tǒng)更安全。

不過(guò)3D信息的捕捉并不是一件簡(jiǎn)單的事情，傳統(tǒng)的3D數(shù)據(jù)捕捉是借助“Stereo”（雙目視覺(jué)）方式獲取的。這種方式是通過(guò)布置兩個(gè)或者多個(gè)相機(jī)對(duì)同一個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行多角度的捕捉，然后通過(guò)不同的圖像，匹配對(duì)應(yīng)的像素，并計(jì)算每個(gè)像素的位置在圖像之間的不同，從而計(jì)算出這個(gè)像素在3D空間中的位置，通過(guò)這種方式來(lái)獲得特定物體的3D數(shù)據(jù)（圖1）。

不過(guò)這個(gè)方式有個(gè)很大的不足，因?yàn)轳{駛系統(tǒng)經(jīng)常處在一個(gè)快速運(yùn)行的環(huán)境中，并且需要很精準(zhǔn)地對(duì)對(duì)象進(jìn)行識(shí)別，但是使用這個(gè)方法獲得的數(shù)據(jù)，我們需要使用視覺(jué)細(xì)節(jié)來(lái)匹配相機(jī)圖像之間的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，這種計(jì)算方法數(shù)據(jù)量非常龐大，而且在缺乏紋理或視覺(jué)結(jié)構(gòu)重復(fù)的環(huán)境中容易出錯(cuò)。在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，現(xiàn)在很多廠商使用的是LiDAR（激光雷達(dá)）方式來(lái)捕捉3D數(shù)據(jù)。在這些自動(dòng)駕駛車(chē)頂上配備了激光雷達(dá)相機(jī)，它會(huì)向周?chē)l(fā)射高頻激光脈沖，如果遇到物體的遮擋，這些激光脈沖就會(huì)反射返回，系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算返回的時(shí)間來(lái)測(cè)量出物體和汽車(chē)的實(shí)際距離。比如探測(cè)到前方的信號(hào)燈，通過(guò)返回光束就可以探測(cè)車(chē)輛和紅綠燈之間的實(shí)際距離了（圖2）。

一臺(tái)自動(dòng)駕駛汽車(chē)配備多個(gè)3DLiDAR傳感器，它們能快速旋轉(zhuǎn)以觀察傳感器周?chē)乃蟹较颍@些雷達(dá)通過(guò)每秒發(fā)送數(shù)百萬(wàn)光束，然后通過(guò)返回光束的時(shí)間就可以推斷出與周?chē)魏挝矬w的精確測(cè)量值（最大約為60米），從而實(shí)現(xiàn)駕駛系統(tǒng)對(duì)周邊物體的精準(zhǔn)探測(cè)（圖3）。

3D信息識(shí)別和處理——點(diǎn)云模式和深度學(xué)習(xí)

通過(guò)上述方法，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)捕捉到3D數(shù)據(jù)后如何讓駕駛系統(tǒng)進(jìn)行3D物體的識(shí)別？這里駕駛系統(tǒng)使用的是“點(diǎn)云模式”方法進(jìn)行識(shí)別（圖4）。駕駛系統(tǒng)根據(jù)3DLiDAR得到的三維數(shù)據(jù)，包括物體的三維坐標(biāo)（XYZ）、激光反射強(qiáng)度（Intensity）和顏色信息（RGB）。這樣系統(tǒng)在獲取物體表面每個(gè)采樣點(diǎn)的空間坐標(biāo)后，得到物體在空間坐標(biāo)上的一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，這些點(diǎn)組成點(diǎn)集合，整個(gè)集合形成一個(gè)3D物體，從而讓系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)物體的精準(zhǔn)識(shí)別。

比如激光探測(cè)到前方的路障，通過(guò)返回的信息集合點(diǎn)就可以在駕駛系統(tǒng)中形成一個(gè)周邊環(huán)境的3D地圖。3D LiDAR繪制的地圖不僅可以讓系統(tǒng)準(zhǔn)確了解你在世界的哪個(gè)位置進(jìn)而幫助你進(jìn)行導(dǎo)航。同時(shí)它還可以識(shí)別和跟蹤汽車(chē)、行人等障礙物，隨著識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)代LIDAR使你可以識(shí)別一個(gè)騎自行車(chē)的人和一個(gè)行走的人，甚至可以測(cè)量他們改變方向和行進(jìn)的速度。這樣對(duì)于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，它就像在駕駛室里坐著很多個(gè)視力極好的駕駛員，他們分別對(duì)汽車(chē)的前后、上下、左右進(jìn)行全向觀察，從而實(shí)現(xiàn)又快又安全的自動(dòng)駕駛（圖5）。

當(dāng)然在實(shí)際駕駛環(huán)境中，每種路障的大小、位置、距離都是不同的，只是簡(jiǎn)單采集并識(shí)別3D物體，這還無(wú)法讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在復(fù)雜的地理環(huán)境下安全、自動(dòng)地進(jìn)行駕駛。為此科學(xué)家引入了深度學(xué)習(xí)機(jī)制，他們首先建立一個(gè)模型，然后將3DLiDAR捕獲的不同圖形讓駕駛系統(tǒng)學(xué)習(xí)，通過(guò)不斷地學(xué)習(xí)，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以“認(rèn)識(shí)”捕捉的不同物體。同時(shí)借助深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)，最終生成一套復(fù)雜的算法，讓駕駛系統(tǒng)可以精準(zhǔn)識(shí)別周邊復(fù)雜環(huán)境的物體，實(shí)現(xiàn)安全的自動(dòng)駕駛（圖6）。

30信息處理的更多應(yīng)用

上述我們主要介紹了3D信息處理在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用，這個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用和我們的生活有點(diǎn)距離。不過(guò)3D信息處理還在很多領(lǐng)域有非常多的應(yīng)用，比如在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，配備了3D信息識(shí)別的醫(yī)療設(shè)備，通過(guò)激光探測(cè)，醫(yī)生們無(wú)需在我們的身體中插入傳統(tǒng)的探測(cè)設(shè)備如胃鏡等，他們就可以非?？焖偾揖珳?zhǔn)地對(duì)病灶物體進(jìn)行詳細(xì)全面的查看，省去現(xiàn)在傳統(tǒng)檢測(cè)中的那些痛苦。

在日益火熱的VR游戲領(lǐng)域，3D信息處理技術(shù)也有很多的應(yīng)用，通過(guò)類(lèi)似3D激光掃描和識(shí)別，以后的VR游戲可以非常方便地將當(dāng)前物理環(huán)境無(wú)縫融入到游戲環(huán)境中，讓我們的游戲體驗(yàn)更為真實(shí)、刺激。