阿里达摩院获自动驾驶权威测评第一
发布时间：2020-05-08 发布者：亚时财经
5月8日，在自动驾驶权威数据集Semantic KITTI上，达摩院凭借全新算法在“单帧3D点云语义分割”排行榜获得第一。该技术用于达摩院的无人物流车后，大幅提升了车辆的环境精细化理解能力，使车辆能够识别“厘米级”障碍物。
（图源：视觉中国）
点云（Point Cloud）是拥有三维坐标、强度等信息的激光点的集合，是计算机视觉领域常用的三维数据表示方式。自动驾驶车辆通常借助激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器识别环境信息。对于激光雷达获取的周围环境的3D点云，识别每个点的语义标签，就是“3D点云语义分割”。
该算法应用于达摩院的无人物流车后，车辆对障碍物的精细化识别水平大幅提升。比如在行驶途中遇到临时拉起的警戒线，即便线宽仅有3厘米，物流车也能轻松识别并绕道而行。除了行人、车辆等常规检测目标，道路周围的建筑、绿化、不明障碍物也会影响自动驾驶车辆的驾驶行为，3D点云语义分割技术的目标，便是帮助车辆更精细地理解道路环境。
达摩院自动驾驶实验室资深算法专家卿泉介绍，业界通用的点云局部上下文特征建模方法难以满足自动驾驶实时、精准的感知需求。达摩院提出的新算法以激光点为载体，结合每个3D点在鸟瞰、前视等视角下的邻域特征，通过多层级联编码进行特征学习，大大增强3D点的特征表示能力，由此提高了语义识别的准确性。
KITTI数据集是全球最权威的自动驾驶计算机算法评测数据集，为促进基于激光的语义分割研究，KITTI推出了细分数据集Semantic KITTI，通过全类别分割平均交并比(mIOU)和整体准确率(accuracy)两大指标，考察参赛者的技术能力。达摩院团队在两项指标的评比中均拿下第一。
此前，4月22日，阿里达摩院发布了全球首个自动驾驶“混合式仿真测试平台”，采用虚拟与现实结合的仿真技术，引进真实路测场景和云端训练师，能够提供最贴近实际道路状况的模拟测试，并且模拟一次极端场景仅需30秒，系统每天虚拟测试里程可超过800万公里，将大幅度提升自动驾驶AI模型训练效率，加速迈进自动驾驶L5阶段。
据悉，自动驾驶，需要应对的道路情况极为复杂，因为除了固定的道路信息之外，每个人、车都具有极强的不确定性，可能发生的情况接近于“无限”。所以业界无一例外，在对信息的整合处理阶段，都是采用人工智能的方式，对神经网络进行训练，通过深度学习（Deep Learning）的方式提高“智力”。
虎嗅网此前曾报道，算法对于自动驾驶尤为重要，能够获得多少提升，还要看各公司自己的算法优劣。因为本身深度学习本身并不复杂，但想要提高效率、优化算法，是一件极其复杂的事情。这也是为什么近几年，有不只一家公司被特斯拉起诉，前员工将部分算法代码“偷”到下家使用。
由此可见，这次达摩院的全新算法获得测评第一是极为厉害的成就。
亚洲时报 综合
责任编辑：Carrick
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