15.07.05 Робомобіль розпізнав наближення автомобіля який знаходиться за рогом по його тіні | |
 Американські інженери створили систему для робомобілів, що дозволяє алгоритмам автономного водіння виявляти наближаються з-за рогу об'єкти по їх тіні або іншій зміні освітлення. Розробники протестували цю систему на безпілотному автомобілі, який зміг загальмувати перед тим, як інший автомобіль виїхав з-за стіни і перетнув шлях. Стаття буде представлена на конференції IROS 2019, а коротко про неї розповідає MIT News.
Відзначимо, що в даний час в області безпілотних автомобілів превалює концепція, згідно з якою в них повинен застосовуватися набір датчиків, що працюють на різних принципах: лідари, радари і камери. Це дозволяє використовувати особливості сприйняття кожного типу і комбінувати їх переваги для надійного відстеження об'єктів, а також дублювання систем. Проблема в тому, що всі ці датчики можуть фіксувати тільки ті об'єкти, які знаходяться безпосередньо в прямої видимості, тоді як люди використовують і непрямі ознаки, що дозволяють припустити, що поза полем їх зору знаходиться об'єкт, що рухається. Наприклад, водій може здогадатися, що через будівлі може виїхати автомобіль, побачивши світло від його фар або, навпаки, тінь в світлий час доби, а також почути шум двигуна і шин. Дослідники з Массачусетського технологічного інституту і Дослідницького інституту Toyota під керівництвом Даніели Рос розробили рішення, що дозволяє робомобілю доповнювати безпосередні спостереження за об'єктами здогадками, зробленими на основі візуальних непрямих ознак. Поки стаття з описом системи і експериментів не опублiкована, але деякі висновки можна зробити за статтею про попередню версію алгоритму, яка використовувалася в прототипі інвалідної робоколяски. Як пояснюють розробники, на вході алгоритм отримує відео з камери, після чого аналізує відбиту на ньому навколишнє середовище, виявляючи так звані «зони інтересу», тобто потенційно небезпечні місця, де може раптово з'явитися перешкода на шляху, такі як кут стіни. Потім, у міру наближення до такого місця, ПО починає відстежувати ділянку близько небезпечної зони на предмет тіней, причому для аналізу система штучно підвищує насиченість на відео, що дозволяє підсилити різницю між тінню і освітленій областю статі. Виявивши тінь, алгоритм визначає, чи рухається вона, і, якщо рухається, завчасно приймає рішення про уповільнення або повну зупинку транспортного засобу. Інженери висловлюють впевненість у перспективності розробки: вони відзначають, що її застосування в автономних автомобілях дозволить істотно поліпшити їх здатність швидко реагувати на різкі зміни дорожньої обстановки (це може бути не тільки раптовий виїзд автомобіля з-за рогу, а й, наприклад, вибігання людини через стіни), а крім того, оснащення такою системою роботів, які працюють в приміщеннях разом з людьми, підвищить їх безпеку для оточуючих, що особливо важливо для лікарняних роботів, заповнених уразливими пацієнтами і швидко пересуваючимись лікарями. Разом з тим, розробники вказують, що система вимагає подальшого тестування, оскільки в даний час її перевірили тільки в приміщенні і тільки в контрольованих умовах - так, потенційні зони інтересу були позначені дослідниками заздалегідь, а штучне освітлення в приміщенні і у випадку з робоколяскою, і у випадку з робомобілем весь час залишалося постійним. Джерело: N+1 | |
|
| |
| Всього коментарів: 0 | |