據(jù)外媒報道，加州大學(xué)圣地亞哥分校（University of California San Diego）的電氣工程師開發(fā)了一種方法提高現(xiàn)有雷達傳感器的成像能力，可以使其準(zhǔn)確預(yù)測場景中物體的形狀和大小。新系統(tǒng)在夜間和大霧天氣測試時表現(xiàn)良好。

（圖片來源：加州大學(xué)圣地亞哥分校）

惡劣的天氣會給自動駕駛汽車帶來挑戰(zhàn)。自動駕駛汽車依靠像激光雷達和雷達等技術(shù)來觀察周圍環(huán)境，并進行導(dǎo)航，但每種技術(shù)都有其缺點。在晴朗的天氣條件下，激光雷達可以繪制高分辨率3D圖像，但在霧、塵、雨或雪等環(huán)境中卻無法看清周圍環(huán)境。而雷達雖然不受天氣影響，但卻只能捕捉部分道路圖像。

加州大學(xué)圣地亞哥分校教授Dinesh Bharadia解釋道，“這是一種類似激光雷達的雷達，能以較低的成本，使自動駕駛汽車在惡劣天氣條件下也能感知周圍環(huán)境。我們的技術(shù)還可以實現(xiàn)激光雷達和雷達的融合，無需使用昂貴的激光雷達?！?/p>

該系統(tǒng)由裝置在發(fā)動機罩上的兩個雷達傳感器組成，其平均間距為普通汽車的寬度（1.5米）。相較于單一的雷達傳感器，以此種方式布置兩個雷達傳感器能使系統(tǒng)看到更多的空間和細節(jié)。在晴朗的晝夜進行測試駕駛時，在確定移動車輛的輪廓方面，該系統(tǒng)的性能與激光雷達傳感器相當(dāng)。而且在模擬大霧天氣的試驗中，其性能也沒有變化。該團隊使用煙霧器，使另一輛汽車隱藏起來，該系統(tǒng)仍能精確地預(yù)測該車輛的3D幾何形狀，而激光雷達傳感器卻沒有通過測試。

雷達成像質(zhì)量較差的原因在于，當(dāng)無線電波從物體上反射時，只有一小部分信號會反射回傳感器，因此，車輛、行人和其他物體以稀疏的點集形式出現(xiàn)。加州大學(xué)圣地亞哥分校計算機科學(xué)和工程博士Kshitiz Bansal表示，“這就是使用單一雷達進行成像所面臨的問題。由于單個雷達只接收到幾個點來代表場景，因此感知能力較差，就需要采用多雷達裝置，通過增加反射點的數(shù)量來提升感知能力。”研究小組發(fā)現(xiàn)，將兩個雷達傳感器間隔1.5米裝置在汽車引擎蓋上是最優(yōu)方案。Bansal稱，“以此種方式安裝兩個雷達可以創(chuàng)建高分辨率區(qū)域，從而提高物體檢測性能?！?/p>

此外，該系統(tǒng)還克服了雷達的另一個缺點：噪點。在雷達圖像中經(jīng)常會出現(xiàn)不屬于任何物體的隨機點，傳感器會接收到這些回波信號，即不是直接來自被探測物體的無線電波反射信號。Bharadia指出，更多的雷達意味著更多的噪點。因此，該團隊開發(fā)了一種新算法，可以將來自兩個不同雷達傳感器的信息融合在一起，生成無噪點的新圖像。

同時，該團隊還構(gòu)建了一個數(shù)據(jù)集，融合了來自兩個雷達的數(shù)據(jù)。Bharadia表示，“目前還沒有包含此類數(shù)據(jù)的公開數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)來自多個雷達的重疊視場。我們收集自己的數(shù)據(jù)，建立自己的數(shù)據(jù)集，用于訓(xùn)練算法和測試?！?/p>

該數(shù)據(jù)集由54000幀在白天和夜晚拍攝到的雷達圖像組成，包含實時交通和模擬的霧天駕駛場景。未來，研究人員將在雨天收集更多的數(shù)據(jù)，為此，該團隊需要為其硬件打造更好的防護罩。目前，該團隊正與豐田公司合作，將新的雷達技術(shù)與攝像頭結(jié)合起來。研究人員表示，此種技術(shù)有可能取代激光雷達。Bharadia表示，“僅依靠雷達，我們無法感知車輛顏色或型號，而這些特征對于提高自動駕駛汽車的感知能力也很重要?！?/p>