Массачусетский технологический институт научил самостоятельное вождени

Мы все ближе и ближе к миру, где автомобили могут вести себя сами. Самые передовые автономные транспортные средства, тестируемые такими компаниями, как Alphabet's Waymo, могут ездить во многих ситуациях так же, как и люди, но надежда состоит в том, чтобы делать автомобили лучше, чем водители-люди. В идеале, автомобиль с автоматическим управлением сможет использовать всю свою обработку, чтобы избежать аварии, но для этого им нужны данные. Исследователи из Массачусетского технологического института разработали систему, которая могла бы помочь автомобилям предотвращать столкновения, по сути, оглядываясь по углам. Они называют это ShadowCam.

Несколько команд разработали системы, которые могут давать подсказки автомобилям с искусственным интеллектом о том, что происходит на следующем повороте дороги. Например, ученые из Стэнфорда создали систему, использующую лазеры, которые могли обнаруживать объекты за углами. Новая система MIT более проста, потому что она просто ищет тонкие изменения света и тени на земле, которые указывают, что приближается другое транспортное средство.

Эта работа принадлежит известной лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT (CSAIL). Команда считает, что такой подход к мониторингу окружающей среды вокруг транспортного средства может быть эквивалентен рентгеновскому зрению для автомобилей. Принимая во внимание, что LIDAR, используемый для картирования объектов в современных автомобилях с автоматическим управлением, имеет высокое разрешение и собирает больше данных, чем камера видимого света, он может только объекты, которые являются непосредственно видимыми. Тем не менее, тени может быть достаточно, чтобы урезать реакции автомобиля на полсекунды. В этом может быть разница между крупной аварией и промахом

ShadowCam использует последовательность из четырех видеокадров с камеры, нацеленной на регион перед автомобилем. AI отображает изменения интенсивности света с течением времени, и конкретные изменения могут указывать на то, что другой автомобиль приближается из невидимой области. Это известно как Прямая разреженная одометрия, способ оценить движение путем анализа геометрии последовательного изображения - это та же самая техника, которую НАСА использует на марсоходах. Система классифицирует каждое изображение как стационарное или динамическое (движущееся). Если он думает, что тень указывает на движущийся объект, ИИ, управляющий автомобилем, может изменить свой путь или уменьшить скорость.

Исследователи протестировали эту систему с помощью специально оборудованной «автономной инвалидной коляски», которая перемещалась по коридорам. ShadowCam смогла определить, когда человек собирался выйти перед инвалидным креслом, с точностью около 70 процентов. С помощью машины с автоматическим управлением в гараже исследователи смогли настроить ShadowCam для обнаружения приближающихся транспортных средств на 0,72 секунды раньше, чем лидар, с точностью около 86 процентов. Однако система была откалибрована специально для освещения в этих ситуациях. Следующим шагом является включение ShadowCam в различных условиях освещения.