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DRIVE Labs“常學(xué)常新”系列「第三站」:讀懂交通標(biāo)志與信號燈

NVIDIA英偉達(dá) ? 來源:未知 ? 2023-02-18 01:45 ? 次閱讀
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DRIVE Labs 系列文章

第三站:讀懂交通標(biāo)志與信號

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城市道路設(shè)計(jì)縱橫交錯,自動駕駛汽車在保持車道行駛的同時,還需“理解”各類道路標(biāo)志,并在行駛過程中“眼”觀六路、隨機(jī)應(yīng)變,以保證道路交通秩序和行駛途中的安全性。DRIVE Labs“常學(xué)常新”系列是 NVIDIA DRIVE 團(tuán)隊(duì)推出的、以一輛自動駕駛汽車從出發(fā)到最終目的地為線索的系列文章,共分 8 期主題,將為大家詳細(xì)解析自動駕駛汽車如何一路“過關(guān)斬將”,以及 NVIDIA 技術(shù)與產(chǎn)品在不同場景中提供的支持,以便讀者能更好地了解自動駕駛。

本期是第三期“讀懂交通標(biāo)志與信號燈”,將為大家介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何助力自動駕駛汽車“讀懂”交通標(biāo)志以及路上的文字、“判斷”信號燈及限速標(biāo)志,以實(shí)現(xiàn)有序行駛。

上期文章主要介紹了用于基本路況感知的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN),本期文章將緊接上期 DNN 的相關(guān)內(nèi)容,介紹用于交通標(biāo)志和信號燈判斷的 LightNet DNN、SignNet DNN 和 MapNet DNN 等內(nèi)容。話不多說,趕緊與 NVIDIA 一起看看吧!

實(shí)況駕駛對自動駕駛汽車的“觀察”和“理解”能力提出了更高的要求,不僅需要保證自身行駛的安全性,還需要遵守交通規(guī)則,根據(jù)交通標(biāo)志和信號燈指示行駛,以維護(hù)有序交通秩序,構(gòu)建安全的交通環(huán)境。

借助高精度 MapNet DNN

“觀察”道路標(biāo)記

AI 如何閱讀路上的文字

車道線和道路邊緣檢測對于自動駕駛汽車的開發(fā)來說至關(guān)重要。車道線檢測能夠驅(qū)動諸如車道偏離警告之類的系統(tǒng),從而避免讓駕駛員偏離車道。自動駕駛汽車?yán)?LaneNet DNN 可以檢測車道線以保持安全、穩(wěn)定的車道行駛。

但實(shí)況道路除車道線以外,還存在各式各樣的道路標(biāo)記(例如箭頭或 STOP 字樣),路邊還會設(shè)置各類的垂直地標(biāo)(例如路標(biāo)或燈桿)。為助力自動駕駛汽車“讀懂”更多車道標(biāo)記,NVIDIA 推動了 LaneNet DNN 進(jìn)一步發(fā)展,開發(fā)了新功能 MapNet DNN。觀看以上視頻,了解 MapNet DNN 模型如何實(shí)現(xiàn)道路標(biāo)識和視覺地標(biāo)的端到端檢測。

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像素級可視化的 MapNet DNN 檢測結(jié)果,顯示一個部分缺失的左轉(zhuǎn)箭頭標(biāo)記。青色表示道路標(biāo)記,深藍(lán)色表示虛線車道線

MapNet DNN 延續(xù)了 LaneNet DNN 的實(shí)況數(shù)據(jù)編碼技術(shù),創(chuàng)建了足夠的冗余來保留豐富的車道線信息,并能夠輕松擴(kuò)展并保留任意形狀的道路標(biāo)記以及地標(biāo)(例如桿子)的信息(以“垂直車道線”為例)。高精度 MapNet 還能在道路標(biāo)記部分缺失或遇到道路裂縫、柏油污點(diǎn)等視覺挑戰(zhàn)的情況下,提供精確的道路標(biāo)記形狀和道路邊緣檢測,并能夠檢測不同語言的道路文字標(biāo)記。

此外,MapNet 提供的高精度道路標(biāo)記和地標(biāo)檢測結(jié)果還可用作自動駕駛汽車的地圖和定位功能的輸入,其檢測垂直地標(biāo)(例如桿子)的能力還有利于自動駕駛汽車獲得準(zhǔn)確的縱向定位結(jié)果,提升自動駕駛的可靠性。

DNN 組合助力交通標(biāo)志和信號燈檢測

利用 AI 對交通標(biāo)志和信號燈進(jìn)行分類

每個人在最初學(xué)開車的時候都會從最簡單的規(guī)則開始學(xué)起,其中之一就是“紅燈停,綠燈行”,自動駕駛汽車也不例外。此外,它還要學(xué)習(xí)在各類駕駛環(huán)境下精準(zhǔn)識別交通標(biāo)志和信號燈并對其做出正確的反應(yīng)。以上視頻為大家介紹了 NVIDIA DRIVE AV 軟件使用 DNN 組合來對交通標(biāo)志和信號燈進(jìn)行分類

在 NVIDIA 感知等待條件軟件的架構(gòu)中,通信號燈和標(biāo)志的檢測與交通信號燈的狀態(tài)/形狀以及類型分類是分開進(jìn)行的,以便能夠優(yōu)化交通信號燈和標(biāo)志檢測的精確率/召回率,且能夠讓檢測獨(dú)立于性能分類運(yùn)行。

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交通信號燈(TL)以及交通標(biāo)志(TS)分類系統(tǒng)圖表

具體而言,NVIDIA 利用 WaitNet DNN 進(jìn)行交叉路口、交通信號燈和交通標(biāo)志的檢測。然后,LightNet DNN 將根據(jù)交通信號燈的形狀(例如實(shí)心與箭頭)和狀態(tài)(即顏色:紅色,黃色,綠色)進(jìn)行分類;同時,SignNet DNN 將會識別交通標(biāo)志的類型。

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以上兩圖顯示了當(dāng)速度限制從 80 千米/小時降至 60 千米/小時,SignNet 對歐洲限速標(biāo)志進(jìn)行識別分類,以通過高速公路最后路段

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LightNet 實(shí)時識別單個及組合的交通信號燈并對其進(jìn)行分類

WaitNet DNN 在上期內(nèi)容中已經(jīng)介紹過,這里就不再贅述。在本期視頻中,可以看到 LightNet DNN 和 SignNet DNN 的應(yīng)用情況??偟膩碚f,LightNet DNN、SignNet DNN 與 WaitNet DNN 共同構(gòu)成了等待條件感知軟件的核心,用于檢測車輛必須減速停止或等待的情況,這對于半城市和城市環(huán)境中的自動駕駛而言尤為重要。

利用 AI 實(shí)時感知理解限速標(biāo)志

AI 實(shí)時感知幫助自動駕駛汽車?yán)斫庀匏贅?biāo)志

限速標(biāo)志識別看似是一項(xiàng)簡單的任務(wù),但在遇到不同車道具有不同限速的情況(例如高速公路出口)或者在一個陌生的國家駕駛時,這項(xiàng)任務(wù)可能會變得復(fù)雜。以上視頻介紹了 AI 實(shí)時感知如何幫助自動駕駛汽車同時根據(jù)顯性和隱性線索更好地理解復(fù)雜的限速情況。

如今,限速標(biāo)志的細(xì)致程度遠(yuǎn)勝于以前。例如,學(xué)校區(qū)域的限速標(biāo)志只在一天中的特定時段有效。有些限速要求會通過電子可變信息標(biāo)志顯示,包括顯示適用于特定車道的限速、在特定條件下的限速或在不同條件下的不同限速。此外,部分交通標(biāo)志也有可能包含限速信息且相近的標(biāo)志直接可能會有語義的不同。

面對如此復(fù)雜的情況,NVIDIA 推出了 NVIDIA DRIVESAS(速度輔助系統(tǒng)),通過各種能夠檢測和理解隱性、顯性與可變信息標(biāo)志的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)充分發(fā)揮 AI 實(shí)時感知的力量。具體而言,NVIDIA WaitNet 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)檢測標(biāo)志,SignNet 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)對標(biāo)志進(jìn)行分類,PathNet 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)提供路徑感知信息。因此,理解限速標(biāo)志和確定該標(biāo)志與道路上不同車道的相關(guān)性(這一過程被稱為標(biāo)志-路徑關(guān)聯(lián)性)所需的所有信號均來自現(xiàn)場感知,無需事先從地圖中獲取信息,因而具有很強(qiáng)的靈活性。

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實(shí)時感知 SAS 分析“高速公路入口”標(biāo)志

此外,NVIDIA 的實(shí)時感知 SAS 所提供的速度標(biāo)志信息和標(biāo)志-路徑相關(guān)性信息可以與地圖信息融合。通過將多樣化的信息輸入進(jìn)行融合,可以使 SAS 覆蓋更多的現(xiàn)實(shí)世界情景,從而進(jìn)一步提高穩(wěn)定性。

以上就是本期全部內(nèi)容。希望大家喜歡本次的自動駕駛之旅,下期我們將在此基礎(chǔ)上為大家介紹 AI 如何助力攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器監(jiān)控車外的風(fēng)吹草動,敬請期待!點(diǎn)擊“閱讀原文”,觀看更多 NVIDIA DRIVE Labs & Dispatch 視頻,了解 NVIDIA DRIVE 軟件如何助力自動駕駛。

往期精彩回看

「入門篇」:自動駕駛基礎(chǔ)功能

「第二站」:基本路況感知

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