无人科技|自动驾驶环境感知的"见闻色"——3D点云标注
点开网约车App、线上报名、待审核通过后 ， 用户就能在规定的测试路段免费呼叫自动驾驶车辆进行试乘……前不久 ， 滴滴出行首次面向公众开放自动驾驶服务 。
这次行业事件再次激发了公众对于自动驾驶的热切期待与探索 ， 自动驾驶到底是如何实现的？
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智能驾驶是现代科学技术的集大成者 ， 汇聚了视觉、语音、语言、深度学习等多项人工智能成果 。 在智能驾驶技术中 ， 感知就像人类的眼睛和耳朵 ， 帮助车辆观察周围环境；决策就像大脑 ， 实时分析可行驶空间和其他交通参与者的行为意图；控制则依托系统控制车辆 ， 通过打方向、踩油门、踩刹车等完成驾驶行为 。
本篇内容将重点介绍自动驾驶技术中的"感知系统" ， 以及基于激光雷达生成的3D点云图像标注
自动驾驶环境感知的"见闻色"
在自动驾驶技术中 ， 其感知系统主要通过Lidar激光雷达、Camera相机、Radar毫米波雷达3个类别的传感器来进行道路环境感知 。
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图源 DataFunTalk
就目前自动驾驶阶段来讲 ， 激光雷达是帮助自动驾驶系统进行正确感知的重要传感器 。
它通过发射和接受激光束 ， 分析激光遇到目标对象后的折返时间 ， 计算出目标对象与车的相对距离 。 并利用此过程中收集的目标对象表面大量密集的点的三维坐标、反射率和纹理等信息 ， 快速复建出被测目标的三维模型及线、面、体等各种图件数据 ， 建立三维点云图 ， 绘制出环境地图 ， 以达到环境感知的目的 。
简单来说 ， 激光雷达最大的优势就是用3D点云为自动驾驶汽车精确"描绘"出周边环境 。
与2D图像数据相比 ， 3D点云数据中包含目标的距离、角度、反射强度、速度等信息 ， 不依赖于外界光照条件或目标本身的辐射特性 ， 可以更好的感知汽车周边道路环境 ， 为感知系统提供决策依据 ， 堪称自动驾驶界的"见闻色" 。
基于激光雷达生成的3D点云图像标注
通过精细化的标注 ， 3D点云数据才可以用于自动驾驶系统训练的训练 。
具体实现形式是在激光雷达采集的点云图像中 ， 通过3D矩形或者语义分割将道路目标物体（多类型指定对象：包括但不限于车辆、建筑、树木、行人等等）精准标注出来 。
云测数据自研的的三维标注工具 ， 尤其是3D点云的标注工具 ， 通过渲染引擎等方面的优化 ， 保证整个过程的流畅和快捷 。 对激光雷达成像的图像中的机动车、障碍物、行人等多目标进行3D点云标注 ， 也是业内率先实现2D3D融合标注的平台之一 。
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当前的自动驾驶所需数据需求 ， 正向着多模态的方向发展 。 所谓多模态 ， 即是对多维时间、空间、环境数据的感知与融合 。 比如当前的自动驾驶需要雷达+摄像头生成的点云数据和2D图像数据能为车辆决策系统提供更可靠的数据依据 。
在云测数据标注平台中 ， 可通过"2D3D融合功能"进行对应的融合标注 ， 将点云中的标注物体通过融合参数映射到2D图中 。 如下所示：
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云测数据在智能驾驶数据标注领域长期保持着领先优势 ， 致力于在数据质量的导向下实现更优的品控和更快的数据交付 。
在标注工具方面 ， 云测数据全面支持3D点云标注、3D矩形框选、语义分割、目标跟踪（用于标注点云连续帧）、2D3D融合标注等工具的使用 ， 同时拥有快速切帧、复制功能、2D图辅助框、有效标注区域、预置框、自动贴合等一系列提高标注效率和准确度的辅助功能 。
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