手動跟蹤技術觀察無人駕駛汽車中的乘客，看看他們是否準備好駕馭方向盤 | 智能交通

發(fā)布日期：2019-12-29 10:00
一種新的系統(tǒng)跟蹤騎手的肘部和手腕，看看他們在緊急情況下控制自動駕駛汽車的速度有多快。


照片：Mikhail Pochuyev/Getty Images

研究人員開發(fā)了一種新技術，用于跟蹤不專心司機的手的動作，以計算在緊急情況下，司機需要多長時間才能控制人工智能自動駕駛汽車。
 
 
 如果制造商能夠克服最后的法律障礙，擁有3級自動駕駛汽車技術的汽車有朝一日將成為從A到B的司機。這些汽車允許司機將目光從道路上移開，并可以自由地做一些次要的任務(如發(fā)短信或看電影)。然而，這些汽車需要一種方法來了解司機在緊急情況下采取控制措施時的反應速度有多快或多慢。
 
 
 為了滿足這一需求，加州大學圣地亞哥分校的Kevan yuan和Mohan Trivedi開發(fā)了他們的新手動跟蹤系統(tǒng)，該系統(tǒng)在11月22日發(fā)表在IEEE Transactions on Intelligent Vehicles上的一項研究中進行了描述。
 
 
 雖然跟蹤某人的手聽起來可能很簡單，但在汽車的狹小范圍內可能很難做到，那里只有幾個放置攝像頭的好地方。司機的手也可能被彼此或物體遮擋，相機可能會受到例如司機手臂上強烈的陽光照射的阻礙。
 
 
 在他們的新方法中，袁和Trivedi采用了一個現(xiàn)有的跟蹤人體全身運動的程序，并對其進行了修改，以跟蹤司機的手腕和肘部，如果有的話，也可以跟蹤乘客的手腕和肘部。它區(qū)分了前排座位上兩個車手的左右關節(jié)。然后，研究人員開發(fā)并應用機器學習算法來訓練系統(tǒng)以支持3級自主技術。他們用8500張帶注釋的圖像訓練了系統(tǒng)。
 
 
 Trivedi說：“該方法能夠在涉及多人和多車輛的非常廣泛的真實世界駕駛情況下進行高度準確和非常高效的手檢測、定位和活動分析。”
 
 
 他們的分析表明，該系統(tǒng)能夠以95%的準確率識別出存在的8個關節(jié)(乘客/司機的右/左肘部/手腕)中的每一個關節(jié)的位置。然而，系統(tǒng)在估計某人手臂的平均長度時有10%的定位誤差。
 
 
 
 跟蹤系統(tǒng)不起作用的一些情況包括，當司機穿著獨特的衣服，帶有沉重的藝術質感，而培訓集沒有表現(xiàn)出來，以及當司機的一只手臂擋住了相機對另一只手臂的視線時。
 
 
 研究人員表示，他們在測試過程中遇到的一些問題可以通過將相機放置在更好的位置以避免遮擋、使用多個相機視圖以及增加訓練數據集以包括更多種類的服裝來解決。
 
 
 Trivedi說：“這個項目是我們在開發(fā)安全的自動駕駛汽車方面更大的研究努力的一部分。”他補充說，該團隊正在與至少一家潛在客戶商談在商業(yè)環(huán)境中使用這項技術，但他說他不能透露是哪家公司表示了興趣。