机器视觉——也就是计算机通过视觉感知环境的过程——有很多复杂的原因，就像大多数复杂的事情一样，它可以用很多不同的方式来处理，每种方式都有自己的优点和缺点。在汽车中处理这一任务的一些更常见的方法包括雷达、超声波、激光雷达和普通的老式相机。
问题是，它们都不擅长以足够的分辨率快速看到近处的物体，天辰app网址然后以足够快的速度将信息传送到汽车的电脑上，使汽车能够对其采取行动。例如，你正在开车，一个孩子跑到马路上，现在你的车必须看到这个孩子，并在你撞上他们之前踩刹车。一家名为Terranet的公司相信他们有办法解决这个问题，他们在周四宣布了这一方案，名为Voxelflow。
如果你和我一样，在读到“体素流”这个名字后，你首先想到的可能是“体素到底是什么?”听起来像是编出来的。”我也不确定，所以我问了机器视觉专家安东尼·罗伊博士，让他给我一个外行人的解释:
“体素就像像素。像素是二维空间中具有X和Y坐标的点——就像电视上的像素一样。体素是一样的，除了它是在3D空间，所以它有X、Y和Z坐标。”
好吧，那么Voxelflow系统如何生成体素云(也就是点云)，天辰app链结它需要在空间中定义一个对象?与大多数使用传统快门和传感器相机的车载相机不同，Voxelflow系统使用了一种被称为“事件相机”的东西，或者更具体地说，三个相机和一个激光。
事件相机没有快门。相反，组成相机传感器的单个像素独立地对亮度变化做出反应。这使得事件相机比基于快门的相机更快速的响应与较少的机会运动模糊。很酷,对吧?
现在我们有三个摄像头来捕捉我们不想撞到的物体的图像，但它们只给我们X和Y坐标。Voxelflow系统的一大创新是一种扫描激光器，它可以锁定摄像头探测到的物体，并提供Z坐标，定位物体在空间中的位置，并将像素转化为体素。
“你可以使用多个2D摄像机来生成第三个坐标，”罗伊博士继续说道。“问题是，计算机需要更长的时间来处理这些数据。使用激光雷达或类似的系统(Voxelflow)会更快。”
这样做的结果是，系统可以在5毫秒内看到、分析并对可能发生的碰撞做出反应。但是等等，就像他们说的，还有更多。Voxelflow不再只是将所有数据存储在本地，而是与梅赛德斯-奔驰(Mercedes- benz)合作，将其应用于梅赛德斯的Live Map技术。
尼哈特·库切克(Nihat Kuecuek)是梅赛德斯公司地图和导航项目的一名工作人员，他描述了Live Map利用固体、液体和气体三种物质状态整合Voxelflow数据的方式。
没有变化的物体，比如建筑，就像固体一样。有些东西——人行横道、交通灯等——有时会变化，就像液体一样。汽车在行驶过程中收集的Voxelflow数据记录了像气体一样频繁变化的事物。所有这三种方法都被用来生成一个更完整、更生动的地图，然后这个地图会被流式传输到汽车上，而不是下载到汽车上。
实时地图集成的最终结果将是更有效的导航和更安全的路线规划能力。这种技术的好处将体现在传统的人工驾驶汽车上，但当4级和5级自动驾驶汽车开始广泛出现在公共道路上时，它将真正发挥作用。
