利用偏振立体相机进行水害的 3D 跟踪

当前的自动驾驶汽车系统在晴朗天气下运行良好，但在恶劣条件下表现挣扎。最常见的恶劣条件之一是由雨、雨夹雪、融雪或洪水引起的路面积水。虽然在使用传统 RGB 相机和激光雷达 (LIDAR) 技术检测水害方面已取得一些进展，但偏振等其他信息来源在性能和成本方面为解决这一问题提供了更有前景且可能更优越的方法。在本文中，我们提出了一种新颖的立体偏振系统，用于基于反射光的偏振和颜色变化检测和跟踪水害，同时考虑了天空偏振光作为反射角和方位角函数的影响。为了评估该系统，我们提出了一个新的大型“路面水”数据集，涵盖了各种道路和非道路条件下约 2 公里的驾驶路程，并首次展示了利用偏振视觉作为主要感知模态，在广泛的真实汽车驾驶水况下可靠地检测和跟踪水害。我们的系统成功检测到超过 100 米外的水害。最后，我们讨论了几个有趣的挑战，并提出了未来的研究方向，以利用偏振传感器进一步提高危险潮湿条件下自动驾驶汽车感知的鲁棒性。