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2021年09月30日 | 没有激光雷达真值的数据集无法做好智能驾驶
2021-09-30 来源：eefocus
激光雷达的特斯拉Model Y，一般自动驾驶公司会用林肯MKZ混动改装做原型车，因为有AutonomouStuff公司专业改装线控车辆，显然这是特斯拉自己用的，这当然不是特斯拉要上激光雷达了，这是做数据采集的，激光雷达产生真值即Ground Truth，没有激光雷达就没有真值。
目前深度学习简单分为两种，一种是强监督学习，主要用做识别，即采集数据，标注数据，训练获得权重模型，然后再推理时导入权重模型，对目标识别分类。还有一类是还停留在学术研究的概念阶段，即端到端的深度学习，也有叫无监督学习。2018年以前丰田和英伟达在这个领域研究颇多，目前几乎完全看不到。
摄像头基线长54厘米，车载电脑为英特尔至强的X5650 CPU，RAID5 4TB硬盘。采集时间是2011年的9月底和10月初，总共大约5天。主要内容如下：
下图为Kitti的数据采集车。
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主要传感器型号如下表：
OXTS，即Oxford TechnicalSolutions，脱胎自牛津大学，成立自1998年。RT 3003传感器就是一个中级惯性传感器，记录一个完整的三维运动和动力学轮廓与GNSS +惯性传感器融合。提供平滑、健壮和可重复的实时输出，具有低延迟。完全集成的高档MEMS IMU和RTK能力的GNSS接收器记录了一个全面的测量列表，包括位置、速度、加速度和方位。集成6 轴导弹级MEMS IMU，100 Hz刷新频率， L1/L2 RTK 精度:0.02m / 0.1◦ 即使GPS信号丢失，RT仍然能通过内部的惯性传感器来继续输出数据。可以通过轮速计等装置，校正位置漂移，在2分钟正常行驶的条件下，位置误差不会大于5米。内部的ADC转换，20bit分辨率，加速度测量的分辨率是0.12mm/s2(12 μg)。ADC转换模拟量输入，采用圆锥/划船（coning/sculling）运动补偿算法来避免信号的混淆。价格据说接近百万人民币（仅供参考，任何直接或间接引用与本文无关），目前有第三代RT3003和更高级的RT4000，频率为250Hz。国内为降低成本，采用分体，即将GNSS和IMU分离，典型的如百度的NovAtel SPAN ProPak6 GNSS接收机 和 NovAtel IMU-IGM-A1。天线一般是GPS NovAtelGPS-703-GGG-HV。顺便说一句，这需要杠杆臂测量做标定，偏移量误差在1厘米之内。这一套参考价格大约25万人民币（仅供参考，任何直接或间接引用与本文无关）。
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上表为相机参数，现在最少都是400万像素起，有些是800万像素。激光雷达是64线激光雷达，想必大家已经很熟悉了，无需介绍了。
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什么需要这么多传感器和IMU？
Kitti的数据集格式
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标注文件的readme.txt文件
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该文件存储于object development kit (1 MB)文件中，readme详细介绍了子数据集的样本容量，label类别数目，文件组织格式，标注格式，评价方式等内容。从中我们可以看出IMU主要是为了保证数据的时间戳一致，建立统一的坐标系，包括全部坐标系和局部坐标系。高精尖传感器是为了提供参考数值，即Ground Truth。
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上图是通用汽车自动驾驶研发小组在2017年开发的自动真值生成系统即AGT，顺便说一下这个研发小组主要活动在以色列，如今应该并入Cruise了。上图才是真正的数据驱动型智能驾驶。
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通用的数据采集车以及与KITTI的对比，这个将64线激光雷达放在车头，显然有点危险，万一追尾，几十万美元就没了。
车辆位姿预测离不开高精度IMU。
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光流的真值对比，最糟糕的情况下，误差近60%。
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更不要说专业的数据采集系统需要百万元级人民币硬件，以及更为昂贵的数据采集软件系统。
在目前的深度学习方法中，参数的调节方法依然是一门“艺术”，而非“科学”。深度学习方法深刻地转变了人类几乎所有学科的研究方法。以前学者们所采用的观察现象、提炼规律、数学建模、模拟解析、实验检验、修正模型的研究套路被彻底颠覆，被数据科学的方法所取代：收集数据、训练网络、实验检验、加强训练。这也使得算力需求越来越高。机械定理证明验证了命题的真伪，但是无法明确地提出新的概念和方法，实质上背离了数学的真正目的。这是一种“相关性”而非“因果性”的科学。
人类的智慧来自好奇心也就是发现问题，这是机器永远无法做到的，因为它永远不可能有好奇心，所谓人工智能永远只能停留在二次元空间。
史海拾趣
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