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当无人车对我们这个世界进行3D扫描,它们看到的是这些

Geoff Manaugh2015-12-25 03:20:24

ScanLAB 的项目认为,人类现在并非在独自感知和体验现代景观——还有别的东西和我们一起,在用完全不同的、本质上非人类化的方式对建筑环境进行着透视。

自动驾驶汽车可能会一直是个昂贵的新奇玩意儿,也有可能彻底改变我们的社会。但无论如何,在如何看待自己生活的城市这件事上,它们都能教会我们很多。

十月一个凉爽的午后,一辆装备略显奇异的本田 CR-V 汽车在伦敦的车流中缓慢前进着。坐在方向盘后方的是 32 岁的建筑设计师马修·肖(Matthew Shaw),同车的则还有他的建筑师同事、30 岁的威廉·特塞尔(William Trossell)和一小支激光扫描操作团队。

在各自的技术领域有着很高的专业性的这帮人,这次的共同目标却是艺术。这次他们希望要扫描的不仅仅是城市街道的形状,也还有即将主宰这些街道的自动驾驶汽车的内在。

当在建筑学校遇见彼此时,肖和特塞尔二人就已经对 3D 扫描深深着迷。在学校里,他们研究了用激光扫描仪处理建筑环境的问题,包括偏视、盲点和独特视野等这些任何类似技术都必须涵盖的方面。

2010 年,为拓宽该研究,他们在伦敦开设了一家名为“ScanLAB 项目”的工作室。他们已经知道,只要是在不适宜的条件下使用或哪怕仅仅上错了齿轮,激光扫描设备都很轻易会出错。建筑遗迹、地质形态还是伦敦市中心的商业大楼等坚硬的物体特别适合扫描,雾气弥漫的河畔、下着细雨或笼罩着薄雾的午后就不大合适。

特塞尔和肖的早期工作正是致力于此:推动技术进入全新的疆域,意味着在那里事物将不再按规划运行。他们在树林深处架设激光扫描仪,用数字信号捕捉低空滚动的云雾;从北极圈北部的船上扫描移动的浮冰,图像如边缘模糊叠加在一起的迷宫一样充满了他们的硬盘,仿佛世界本身的地平线也被系扣了起来。这些由 BBC 和绿色和平等机构委托的初期项目渐渐发展,最终打开了一扇新的大门:通过无人驾驶汽车的电子眼来对伦敦进行测绘。

ScanLab 的移动单元结束在伦敦市里的穿梭之后,它走过的错综复杂的道路就被模拟成了一条直线。诺曼·福斯特设计的那座“小黄瓜”楼出现了两次,因为移动单元两次从它旁边开过,所以才造成了这种扫描出来的立体派效果。图片来源:ScanLab /《纽约时报》

未来几年,3D 扫描最显著的用途之一将由自动驾驶汽车去实现,而不是人类。汽车已经在学习如何自驾,通过扫描仪辅助刹车、行人探测传感器、平行停车支持、车道偏离警告和其他复杂的驾驶辅助系统,完全的自动驾驶不日便可实现。 

Google 的无人驾驶车已经记录了上百万英里的公共道路;特斯拉的埃隆·马斯克(Elon Musk)表示,他大约会在 2018 年制造出无人驾驶的轿车;而根据电气和电子工程师协会(Institute of Electrical and Electronics Engineers)的说法,到 2040 年,自动驾驶车将“占到路面上行驶车辆的 75%。”上世纪,驾驶员操控的汽车重塑了我们的世界,而我们也有理由去期待,无人驾驶车将在下一个世纪再一次重塑世界。

但所有这一切都必须建立在汽车能够定位建筑环境的基础上。 Google 、宝马和福特等公司测试的汽车都通过一种叫做 lidar(一译“光达”,即“光”和“雷达”的合成词,译注)的扫描系统来“看”东西。光达扫描器能发射出人眼所看不到的阵阵微光,频率达到几乎每秒上百万次,并在区域内的每一栋建筑、每一个物体和人的身上反射回来。人眼看不到这些闪烁的光线,但它却能极其详尽地捕捉周围环境中的细节,进行精细到毫米级的测量,比用人眼所能达到的准确度要高得多。

这种捕捉类似摄影,但是它是一种立体的摄影,能对场景进行完整的三维建模。极高的精度让光达看起来万无一失;它对固定结构的清晰扫描精度是如此之高,以至于像 CyArk 这样的非盈利性组织在冲突地区将光达用作了古迹保存的工具,希望在那些受到威胁的、具有历史意义的古迹被摧毁前,利用这种工具将它们捕捉下来。

 缓慢驶过伦敦塔桥的时候,一部移动激光扫描仪就在一层层地收集数据,这些数据一般都要经过算法的纠偏,并把这座桥转变成一个光的隧道。图片来源:ScanLab /《纽约时报》

然而光达也有自己的缺陷和漏洞。它会被反射性表面和镜面玻璃挡回,也会被恶劣天气或雷雨天的雨滴所干扰。随着第一波自动驾驶车的出现,工程师们还挣扎于那些复杂的甚至是荒谬的日常街头的各种构成。在德州的奥斯汀,一个骑着自行车的人发现自己陷入了和一辆 Google 无人驾驶车的奇怪对峙中。

Google 汽车和骑行者前后脚停在了一个十字路口,骑行者做出了礼让,但却没有彻底将车停下,而是开始做滑行的动作。他让自行车缓慢地前后移动,并且始终没有把脚放到地面上。

汽车则在犹豫不决中陷入了瘫痪,完全照着骑行者的行动做出反应——抽搐着前进、停止、前进、再停止——因为它无法判断骑行者是否要进入路口。事后,骑行者在一个公共论坛上写道:“车上的两个人一边大笑一边在笔记本上敲打,我猜他们是在修改一些代码,好教会车子怎么应付这种情况。”

亦阿·努巴克西(Illah Nourbakhsh)是卡内基梅隆大学的机器人学教授,也是《机器人未来》一书的作者。他用完美风暴来比喻这一奇异的事件,认为再多的编程或图像识别技术都不足以实现对其的理解。他说,你想象有一个人穿着一件印有停车标志的 T 恤。

“如果那人在外面走,阳光的强度也恰到好处,而一辆带有反光镜的卡车停在了你的车旁边,阳光照在卡车上并反射到那个人身上,正好让你看不见他的脸——这样一来,你的车所能看到的就只有一个停车标志。所有这些事情同时发生的几率非常之小,几乎不可能,但问题是我们会有几百万辆这样的车。那么几乎不可能的事也会经常发生了。”

努巴克西解释说,无人驾驶车的感官局限性必须被考虑到,尤其是在城市化的世界里,有着复杂的建筑形式、各种反射表面、无法预测的天气和临时的建筑施工地。这就意味着,为适应一辆汽车漫游建筑环境的奇特方式,我们的城市有可能必须被重新设计,或简单地随着时间推移而改变。

这个例子的另一面在于,在那些短暂的误读发生时,城市世界的另一个版本仍旧存在:如果说在一个平行的景观里,一切物件和标志都只能被机器传感技术识别,但就算它们对人眼是隐形的,可它们对城市的运行也还是有着切实的影响。如果我们能够从人类的错觉中学习,或许也同样可以在传感设备的妄想和幻觉中有所借鉴。但该借鉴什么呢?

所有努巴克西关于眩光、反射和误读标志的提醒,正是 ScanLAB 目前尝试去解决的。据肖说,它们的目标是探索“无人驾驶车的余光”,也被他称为“边上的东西”,也就是那些会被自动驾驶汽车和它们专注的扫描仪“永远在不经意间看到的”、被忽视的城市边缘地带。

通过刻意禁用扫描仪的某些传感功能,ScanLAB 发现他们能调整设备以释放其原先被忽视的艺术潜质。尽管自动驾驶车通常采用纠正算法来将长时间交通堵塞这样的事考虑在行车之中,但特塞尔和肖却反过来放任这些缺陷积聚。偶然获取的信息积累起来以后,这些时刻就成为了它们汇聚起来所产生的美感的一部分。

他们的工作所揭示出来的是这样的景象:伦敦是一片有着老化的古迹和华丽建筑的土地,同时也被重复性景观和数字化幽灵所笼罩。城里的双层巴士被扫描了一遍又一遍,(在图像上)作为时间的延展进入了那些毫无特色的大型建筑群中,把街道都给堵住了。

其它的建筑则充满重复性且不够干脆,在远处,国会大厦的建筑们看起来像在互相推搡。午餐时间出来溜达的上班族则在图像边缘作为光谱的剪影弹了出来,玻璃塔则如烟雾般直入云霄。特塞尔将这些画面称为“疯狂的机器幻觉”,仿佛某种科学怪人原本就沉睡于汽车工业最先进的成像技术中,而现在被他和肖唤醒了。

被困在车流中的移动扫描仪在无意间记录下了一辆伦敦双层大巴,并把它描绘成了一个连续不断的巨大结构,同时把它周围的城市拉伸成了太妃糖的效果。图片来源:ScanLab 为《纽约时报》供图

ScanLAB 的项目认为,人类现在并非在独自感知和体验现代景观——还有别的东西和我们一起,在用完全不同的、本质上非人类化的方式对建筑环境进行着透视。

如果浪漫主义运动的概念化前提可以被草率地描述为对极致景观的体验和存档(就好比偏远山峰、深海河谷和无人居住的大片土地也是一种艺术),那么 ScanLAB 认为,一种新的浪漫主义正在通过自动化机器的传感组件而崛起。

艺术家们曾不远万里去观赏崇高和宏伟的景观,现在,他们可以在旅行这件事本身当中寻找到同样令人惊奇或不安的景色。当我们窥探这些车辆的算法之梦时,或许也被赋予了这样一个机会,一瞥它们醒来后的第一眼所见。

杰夫·马诺格(Geoff Manaugh)是 BLDGBLOG 的作者,这是一个关于建筑学和建筑环境的博客。他的书 《一名窃贼的城市指南》(A Burglar’s Guide to the City)将在明年四月出版。

翻译 熊猫译社 Ariel Yang

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