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Humanising Autonomy将帮助自动驾驶汽车密切关注行人

2019-6-20
文章导读:

几乎所有关于制造自动驾驶汽车的事情都很困难,但最困难的部分之一是确保车辆知道行人在做什么,以及他们将要做什么。

 

几乎所有关于制造自动驾驶汽车的事情都很困难,但最困难的部分之一是确保车辆知道行人在做什么,以及他们将要做什么。 Humanising Autonomy专注于此,并希望成为全球以人为本的计算机视觉系统中无处不在的一部分。


Humanising Autonomy将帮助自动驾驶汽车密切关注行人

该公司凭借其人工智能系统从一个国际投资者群体中筹集了530万美元资金,该系统声称其性能优于人类,并且可以处理几乎任何您可能在汽车中找到的相机上的图像。


HA的技术是一套经过培训的机器学习模块,用于识别不同的行人行为。这个人是否准备步入街道?他们在关注吗?他们是否与司机进行了目光接触?他们在打电话吗? 


该公司将其模型的稳健性归功于两个主要方面。首先,它的数据来源多种多样。


联合创始人兼首席执行官Maya Pindeus说:“从第一天开始,我们就收集了各种来源的数据。例如闭路电视摄像机,各种分辨率的短距离扫描仪,以及自动驾驶汽车传感器。” “我们还建立了数据合作伙伴关系,并与不同机构合作,因此我们能够在不同城市建立一个具有不同摄像机类型,不同分辨率等的强大数据集。这真的使系统受益,所以它适用于密歇根州夜间,多雨的等情况。”


值得注意的是,他们的模型仅依赖于RGB数据,而是放弃可能来自的任何深度信息,这是另一种常见的传感器类型。但Pindeus表示,数据类型绝不是不兼容的,它不像现实世界的可见光镜头那样丰富或相关。


特别是HA小心翼翼地获取和分析事故的镜头,因为这些是自动驾驶汽车或人类驾驶员未能阅读行人意图的信息性情况,反之亦然。


Pindeus声称的第二个优势是公司创建的模型的模块化特性。没有一个单独的“行人做什么”模型,而是一组可根据自主代理或硬件需求单独选择和调整的模型。


“例如,如果你想知道是否有人因为过马路而分心。我们做很多事情就像人类一样告诉别人是否分心。”她说。“我们拥有所有这些不同的模块,可以预测某人是否分心,风险等等。这使我们可以将其调整到不同的环境,例如伦敦和东京,人们在不同的环境中表现得不同。”


“另一件事是加工要求;自动驾驶汽车拥有非常强大的GPU要求,“她继续道。“但是因为我们在这些模块中构建,我们可以根据不同的处理要求进行调整。当我们与4级或5级车辆集成时,我们的软件将在标准GPU上运行,但随后我们与售后市场,改造没有那么多可用功率的应用程序一起工作,但模型仍然可以使用。因此,我们也可以跨越自动化水平。“


这个想法是,当真正几乎没有这样的汽车在路上时,仅仅针对最高级别的自治是没有意义的,并且大规模部署可能不会发生多年。然而,与此同时,传感堆栈中有很多机会可以简单地告诉驾驶员汽车后面存在危险,或者比现有系统提前一秒启动自动紧急制动。


虽然有很多关于检测行人行为或预测图像中人物将要做什么的论文,但很少有公司专门从事该任务。专注于激光雷达和RGB相机的全栈传感公司需要完成数十或数百个任务,具体取决于您如何定义它们:对象特征和跟踪,观察标志,监控附近和远程车辆等等。它们和制造商可能更简单地许可HA的功能和高度特定的解决方案,而不是建立自己的或依赖更广泛的对象跟踪。


“自动驾驶汽车之外也有机会,”Pineus指出。仓库和制造设施使用机器人和其他自动机器,如果他们知道周围的工人正在做什么,他们会更好地工作。在这里,HA系统的模块化特性再次发挥作用,仅重新训练需要重新训练的部件比从头开始构建新系统要小。


目前,该公司正在与欧洲,美国和日本的移动运营商合作,包括戴姆勒梅赛德斯奔驰和空中客车。它正在进行一些案例研究,以展示其系统如何在各种情况下提供帮助,从在流动的人行横道上警告车辆和行人彼此,以及通过道路上的自动驾驶车辆改进路径规划。考虑到那里的行人的数量和行为,该系统还可以查看过去的镜头大量并对区域或时间进行风险评估。


Pineus表示,由Anthemis,日本的Global Brain,德国的Amplifer和SV的Synapse Partners领导的500万美元种子轮将主要用于商品化。


“技术已经准备就绪,现在它是关于将它尽可能多地堆叠起来,并加强这些一级关系,”她说。


显然这是一个丰富的领域,但仍然是一个新的领域。技术可能已准备好部署,但行业不会停滞不前,因此您可以确定Humanising Autonomy将随之发展。


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