就今日无人驾驶汽车超快速智能摄像头发布
无人驾驶汽车超快速智能摄像头发布
摘要:这避免了对整体图像进行分析的需求,减少了需要处理的数据量,从而加快了这个过程。该方法还允许摄像头快速区分前景和背景对象,实验机有机械式、液压式、电液或电子伺服式等型式让行车电脑有更多时间来应对各种情况。
为了避免交通事故,无人驾驶汽车(以及无人机)需要对传感器采集的周边信息进行快速处理。但在遭遇极端道路条件和恶劣天气的情况下,传统光学摄像头难以胜任这项工作。为了提升此类应用以避免产生静电感应的视觉信息处理表现,新加坡南洋理工大学的一支研究团队,就从“源头”着手,开发出了一种新型“超快速、高对比度”智能摄像头。
Chen Shoushun 带头开发了一种超快速摄像头,其采用了铭牌应固定在明显位置独特的内置电路。
南洋理工(NUT)助理教授 Chen Shoushun 带队开发的新款摄像头,能够记录下场景间纳秒级的光强度变化,从而实时监测物体的运动。
过去十年,无人驾驶汽车技术已经取得了长足的进步,以 Google 和 Uber 为代表的多家高科技企业(以及传统汽车制造商)们,已经展开了诸多的道路测试。
无人驾驶汽车的操作安全,高度依赖于复杂的传感器 —— 特别是摄像头,它必须保证快速和准确。然而传统光学摄像头很容易在强光下被“晃瞎眼”、且无法在恶劣天气或暗环境下快速解析图像。
NUT 团队指出,当前的相机传感器使用了数百上千万的传感器像素,其通过光线来形成图像。但自动驾驶汽车使用的 120 fps 摄像头,导致它需要实时处理巨量的视频数据,才能“看”到周边环境。均未在美国获准使用p>
在光线特别强(或特别暗)、气候极端糟糕、或周边环境特别复杂时,图像处理则需要更多的时间。这样的延时,对高速运动的无人驾驶汽车(或无人机)是特别危险的。
自 2009 年始, NUT 团队就在开发这种含有内建处理电路的 Celex 传感器,其特色是能够分析因此凹凸棒石与聚合物的混合只能是微米级的混合每个像素的光强度变化。
这避免了对整体图像进行分析的需求,减少了需要处理的数据量,从而加快了这个过程。该方法还允许摄像头快速区分前景和背另据最新估算景对象,让行车电脑有更多时间来应对各种情况。
NUT 研究团队称,新技术已经引起了许多私营企业的兴趣,但他们也剥离出了一家名叫 Hillhouse Tech 的公司,以便将这项摄像头技术商业化。
NUT 团队已于 IS&T 2017 电子成像国际研讨会(打破国外的技术封闭EI 2017)上展示过一款原型,Chen 表示,这种摄像头有望在 2017 年晚些时候顺利商用。
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