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路通|学会阅读街上人们的肢体语言，自动驾驶车通过动作捕捉( 二 )


然而 ， 光学运动捕捉必须在工作室中使用复杂的多摄像头设置来完成 。 因此 ， Cruise选择了一种非光学的、基于传感器的动作捕捉版本 。 这项技术依赖于微机电系统(MEMS) ， 携带方便 ， 无线 ， 不需要专门的工作室空间 。 这给了研究人员很大的灵活性 ， 允许他们把它带出工作室 ， 放到现实世界的位置 。
他们的动作捕捉每一套都有19个传感器包 ， 它们附着在身体的关键部位 ， 包括头部、胸部、臀部、肩膀、上臂、前臂和腿部 。 每个包裹大约是一枚银币大小 ， 包含一个加速计、一个陀螺仪和一个磁强计 。 这些设备都被连接到一条包含电池组、控制总线和Wi-Fi收发器的皮带上 。 传感器数据无线传输到一台运行专用软件的笔记本电脑上 ， 让工程师实时查看和评估数据 。
研究人员从Cruise工程团队中招募了5名身体特征各异(包括身高、体重和性别的差异)的志愿者 ， 让他们穿上套装 ， 并把他们带到相对没有电子干扰的地方 。 每个工程师兼演员首先摆出t形(站直 ， 双腿并拢 ， 手臂伸向一侧)来校准动作捕捉系统 。 从那里 ， 演员做了一个又一个手势 ， 这些手势来自他们团队从真实数据中创建的手势列表 。
在7天的过程中 ， 研究人员让这5位演员一遍又一遍的使用这套手势 ， 每只手分别使用 ， 有时也一起使用 。 他们还要求演员们表达不同的强度 。 例如 ， 对于在施工区内超速行驶的汽车发出紧急停车信号的手势 ， 其强度可能会很高 。 当运动表明汽车应该减速并逐渐停止时 ， 强度会降低 。 研究人员最终得到了239个30秒的剪辑 。
路通|学会阅读街上人们的肢体语言，自动驾驶车通过动作捕捉
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Cruise使用来自动作捕捉系统的数据来生成简笔画(下图)和道路工人的动画(上图) ， 作为教会自动驾驶车辆识别人类手势的努力的一部分 。
然后 ， 工程师准备数据 ， 输入到机器学习模型中 。 首先 ， 他们验证了所有的手势都被正确记录下来 ， 没有额外的噪音 ， 并且没有旋转错误的传感器提供了错误的数据 。 然后工程师通过软件对每个手势序列进行运行 ， 以确定序列中每一帧的关节位置和方向 。 由于这些位置最初是三维捕获的 ， 软件可以计算每个序列的多个二维透视图；该功能允许我们通过递增地旋转点来扩展手势设置 ， 以模拟10个不同的视点 。
研究人员创造了更多的变化 ， 通过随机放下身体的不同点来模拟真实世界中某些东西隐藏了这些点 ， 然后再一次递增地旋转剩下的点来创造不同的视角 。
除了提供不同的人从不同的角度所做的各种各样的手势 ， 动作捕捉也给研究人员提供了非常干净的数据：人体姿势的骨骼结构是一致的 ， 无论服装的风格、颜色或光线条件可能是什么 。 这些干净的数据让他们更有效地训练机器学习系统 。
一旦汽车接受了动作捕捉数据的训练 ， 它们就能更好地驾驭城市驾驶呈现的各种场景 。 其中一个例子就是道路建设 。 旧金山总是有过多的建设项目在进行中 ， 这意味着汽车经常面对着指挥交通的工人 。 使用cruise的手势识别系统 ， 汽车将能够在理解他们各自的手势的同时 ， 安全地绕过多个工作人员 。
举个例子 ， 三名公路工人挡住了一辆自动驾驶汽车计划行驶的车道 。 其中一名工作人员负责指挥交通 ， 另外两名工作人员负责评估道路损坏情况 。 指挥交通的工人手里拿着一个牌子；它有八条边 ， 像个停车标志 ， 但上面写着“慢点” 。 他用另一只手示意车辆向前走 。 为了安全通过十字路口 ， 自动驾驶汽车将识别这个人是控制交通的人 。 车辆将正确地理解他的手势 ， 即它应该转到另一条车道 ， 向前行驶 ， 并忽略在十字路口对面停车但似乎拥有路权的汽车 。


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