智能控制的眼机视觉引领下一代技术革命

时间:2019-03-25 05:03:52 来源:长阳土家族自治新闻网 作者:匿名



从2010年的第一款Google无人驾驶汽车到2014年自动驾驶的特斯拉ModelS的推出,无人驾驶汽车的发展超越了想象。尽管20世纪70年代的无人技术在可行性和实用性方面取得了突破,但直到最近,谷歌,苹果和特斯拉等技术公司的加入使无人驾驶成为了消费者的注意力。承认。也许每个人在年轻时都会有这样的想象力:如果汽车可以独自行驶,那将是多么美好......如今这种想象力终于成为现实,其背后的技术原理并不像汽车那么简单。

从无人驾驶到机器视觉

顾名思义,无人驾驶是在没有驾驶员操作的情况下自动驾驶汽车。这并不意味着汽车在实验场上进行简单的操作,例如前进,后退,倒车,制动,而是要求汽车处于真实和复杂的道路状况。满足用户的旅行需求。例如,早晨的高峰需要汽车快速安全地将用户从家里带到公司。长途旅行要求汽车在不违反规定的情况下准确识别当地的交通规则。在拥挤的车库中,可以自动找到并准确存储停车位。对无人驾驶汽车的要求非常苛刻。所以无人驾驶汽车不仅仅是一辆汽车。它涉及各种技术集成,如自动控制,架构,人工智能,视觉计算等。今天,我们谈论的是机器视觉。

以特斯拉ModelS为例。要实现自动驾驶功能,您必须购买自动驾驶仪套件,其中包括一个前置雷达,一个摄像头和12个身体周围的超声波传感器,并升级到最新的7.0系统。通过自适应巡航和辅助转向,ModelS具有三个功能:自动车道保持,自动车道变换和自动停车。虽然这看起来更像是辅助驾驶,但它已经可以在一定程度上取代驾驶员的工作。安装在ModelS上的传感器可以监控周围的物体(例如测量前后距离)。使用相机进行监控比传统的超声波传感器更准确,更灵活(因为周围的车辆处于高速运动状态),这就是机器视觉。适用于无人驾驶汽车。机器视觉使无人机有眼睛

今年3月,大江发布了新产品Elf 4,这对于配备5台摄像机的无人机尤其具有吸引力。除了用于摄影的机身下方的云台摄像机外,向导4中内置的四个摄像机用于实现环境感知和屏障功能。这是机器视觉在无人机行业中的深入应用。无人机的高速旋转叶片使其变得危险。只有当室外GPS信号良好时,它才能安全飞行。在没有GPS信号且充满各种电磁干扰的室内是无人机的地狱。然而,内置机器视觉无人机的无人机可以根据光流定位技术实现精确定位和悬停,也可以稳定地在室内飞行,大大扩展了无人机的使用场景。所以机器视觉带来了无人机行业的发展进入了一个新的阶段。

除了协助定位和悬停,机器视觉进一步增强了无人机的安全性。以向导4为例,前置双摄像头可以实时感知飞行环境。如果遇到障碍物,则实时调整飞行路径以实现自动屏障。在机器视觉相机的支持下,无人机似乎有了眼睛,飞行安全性大大提高。其背后的技术原理是飞行控制技术与机器视觉的深度整合。大江首席执行官王涛评价精灵4说:“到目前为止,我对产品最满意,欢迎来到机器视觉时代。”

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