2023年3月有一個(gè)熱點(diǎn)事件，有個(gè)人開(kāi)車(chē)到墓地，車(chē)內(nèi)屏幕顯示周?chē)惺畮讉€(gè)行人，甚至還有一個(gè)騎自行車(chē)的，而當(dāng)時(shí)的墓地道路上空無(wú)一人。居然在墓地看到了鬼影，這個(gè)消息一下子就火爆全網(wǎng)，說(shuō)啥的都有。

汽車(chē)廠家作出了回應(yīng)，稱(chēng)采用的是激光雷達(dá)和視覺(jué)攝像頭融合感知，受限于當(dāng)前市場(chǎng)傳感器識(shí)別能力的局限性，出現(xiàn)了識(shí)別偏差，后續(xù)會(huì)升級(jí)改進(jìn)。

那問(wèn)題就來(lái)了，不同廠家使用的傳感器性能相當(dāng)，是否在同樣情況下是也會(huì)出現(xiàn)鬼影呢？還是說(shuō)不會(huì)？鬼影背后的技術(shù)原因是什么？如何才能解決？這些問(wèn)題都值得深究。

(資料圖)

現(xiàn)在用于輔助駕駛的車(chē)載傳感器主要有三種，分別是視覺(jué)攝像頭、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)。視覺(jué)攝像頭類(lèi)似于人的眼睛，善于識(shí)別物體的形狀和顏色，但不具備測(cè)距能力，夜晚的識(shí)別能力會(huì)大幅下降。毫米波雷達(dá)對(duì)目標(biāo)的位置和速度非常敏感，而且抗干擾能力很強(qiáng)，對(duì)煙霧和塵埃穿透能力很好，但它對(duì)目標(biāo)的形狀和性質(zhì)卻無(wú)能為力。激光雷達(dá)的測(cè)距能力強(qiáng)，多線(xiàn)激光雷達(dá)還可以描繪目標(biāo)的輪廓。但它不能區(qū)分顏色，而且受煙霧和塵埃的影響很大。

圖片來(lái)自圖蟲(chóng)網(wǎng)

三種傳感器的原理和能力非常不同，分別適用于不同的場(chǎng)景，各有優(yōu)長(zhǎng)和短板。將三種傳感器采集到的信息進(jìn)行整合，取長(zhǎng)補(bǔ)短，發(fā)揮1+1+1＞3的優(yōu)勢(shì)，這叫做“多傳感器信息融合”，是門(mén)非常高深的信息技術(shù)。

白天多依賴(lài)視覺(jué)傳感器，霧霾天多依賴(lài)毫米波雷達(dá)，晚上多依賴(lài)激光雷達(dá)，這種定性說(shuō)法很好理解，但如何對(duì)環(huán)境進(jìn)行定量分析，三種信息的置信度和權(quán)值該如何確定，這是很復(fù)雜的系統(tǒng)工程。好比是你戴一塊手表，看時(shí)間沒(méi)有問(wèn)題，讓你戴三塊手表，就不會(huì)看時(shí)間了。可有人精通三塊手表的誤差特性，通過(guò)補(bǔ)差校準(zhǔn)后，能得出比戴任何一塊表都更精準(zhǔn)的時(shí)間。

但是，如果補(bǔ)差校準(zhǔn)（即多傳感器信息融合）的方法不對(duì)，把三塊表的時(shí)間進(jìn)行一番加減乘除，就可能得出一個(gè)遠(yuǎn)離正確時(shí)間的數(shù)據(jù)，這就悲劇了。

筆者曾從事多年的雷達(dá)相關(guān)工作，對(duì)“多傳感器信息融合”的感觸很深。用三部雷達(dá)觀測(cè)同一批空情目標(biāo)，會(huì)得到三個(gè)不同的航跡，這就需要用很復(fù)雜的技術(shù)方法進(jìn)行航跡融合。融合好了，航跡精度會(huì)比單部雷達(dá)高，融合不好，航跡精度反而比單部雷達(dá)低。所以說(shuō)，并不是傳感器越多精度就越高，“多傳感器信息融合”的能力才是關(guān)鍵，如果能力不夠，效果反而更糟。

某國(guó)外著名新能源車(chē)采用的是“純視覺(jué)方案”，其實(shí)就是只戴一塊表，避開(kāi)了“多傳感器信息融合”的難題，成本低這頭先占上了，而且現(xiàn)階段的識(shí)別能力更穩(wěn)定。從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，汽車(chē)的多傳感器信息融合是必然趨勢(shì)，但現(xiàn)階段的能力還有待觀察。

回到墓地鬼影事件，廠家的解釋是“采用的是激光雷達(dá)和視覺(jué)攝像頭融合感知，受限于當(dāng)前市場(chǎng)傳感器識(shí)別能力的局限性，出現(xiàn)了識(shí)別偏差”。當(dāng)前市場(chǎng)傳感器的性能是一致的，激光雷達(dá)和視覺(jué)攝像頭融合感知也是各廠家的普遍做法，如果其他廠家在相同場(chǎng)景不出現(xiàn)鬼影的話(huà)，那問(wèn)題就出在了“多傳感器信息融合”方面，而不是傳感器性能本身。

通過(guò)傳感器識(shí)別車(chē)外目標(biāo)，并通過(guò)車(chē)載電腦顯示出來(lái)，這需要對(duì)車(chē)外目標(biāo)進(jìn)行模式識(shí)別，“模式識(shí)別”是人工智能的重要內(nèi)容，也是近年來(lái)很熱門(mén)的研究方向。

車(chē)外環(huán)境目標(biāo)大體有六種，分別為卡車(chē)、大客車(chē)、小客車(chē)、摩托車(chē)、自行車(chē)和行人。如果傳感器的探測(cè)規(guī)則是：高度1～2.5米，寬度＜1米，速度＜2米/秒，就判定為行人，而不是卡車(chē)等其他五種目標(biāo)。這是一個(gè)很合理的模式識(shí)別方法，但樣本只有6個(gè)，空間實(shí)在是太小了。如果按照上述的規(guī)則，路邊的垃圾桶、郵筒都會(huì)被顯示成行人。好比是一個(gè)人只見(jiàn)過(guò)蘋(píng)果和香蕉，你給他橘子、鴨梨、石榴，他都會(huì)判定為蘋(píng)果。

很明顯，墓地墓碑等景物，并沒(méi)有被該廠家納入到樣本空間。除了樣本空間要大，還要增加一個(gè)“負(fù)邏輯”。以行人為例，不僅要有符合哪些標(biāo)準(zhǔn)就可以判定為行人的正邏輯，還要有符合哪些標(biāo)準(zhǔn)就可以判定不是行人的負(fù)邏輯。例如，路邊有個(gè)塑料的衣服模特，高度、寬度、速度都符合行人標(biāo)準(zhǔn)，但它沒(méi)有頭，就可以判定它不是行人。沒(méi)頭的就不是行人，這就是一條很重要的負(fù)邏輯。

那該如何改進(jìn)呢？有簡(jiǎn)單和復(fù)雜兩種方法？簡(jiǎn)單方法就是提高判決閾值，即在原有基礎(chǔ)上，縮小判定為行人的數(shù)值范圍，墓碑等就不會(huì)被顯示成行人了，但有些正常行人就會(huì)顯示不出來(lái)了。這就是通過(guò)提高“漏報(bào)率”的方法來(lái)降低“誤報(bào)率”，本質(zhì)就是拆東墻補(bǔ)西墻，這種簡(jiǎn)單方法不是正路。

復(fù)雜方法，就是不斷提高“多目標(biāo)信息融合”和“模式識(shí)別”的能力，不斷增加樣本空間，不斷充實(shí)正負(fù)邏輯，從而在根本上提升目標(biāo)識(shí)別的能力。這是一條艱辛的道路，但它是能獲得真正技術(shù)進(jìn)步的正路。

本文為科普中國(guó)·星空計(jì)劃扶持作品

作者：奧卡姆剃刀

審核：劉紅梅（中國(guó)傳媒大學(xué)電視學(xué)院副研究員）

出品：中國(guó)科協(xié)科普部

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