MIT вчив автомобілі, що керують автомобілем, щоб побачити навколо куті

Ми все більше наближаємось до світу, де автомобілі можуть їхати самі. Найсучасніші автономні транспортні засоби на тестуванні таких компаній, як Alphabet Waymo, можуть їздити як у багатьох ситуаціях, так і по-людськи, але сподіваюсь зробити автомобілі кращими, ніж люди-водії. В ідеалі, автомобіль, що керує власним рухом, зможе використати всю його обробку, щоб уникнути аварії, але для цього їм потрібні дані. Дослідники з MIT розробили систему, яка могла б допомогти автомобілям запобігти зіткненням, по суті, оглядаючи кути. Вони називають це ShadowCam.

Кілька команд розробили системи, які можуть дати підказки автомобілів, що працюють на AI, про те, що навколо наступного повороту на дорозі. Наприклад, вчені Стенфорда створили систему, використовуючи лазери, які могли виявляти предмети по кутах. Нова система MIT простіша, оскільки вона просто шукає тонких змін світла та тіні на землі, які свідчать про наближення іншого автомобіля.

Ця робота виходить з відомої Лабораторії комп’ютерних наук та штучного інтелекту MIT (CSAIL). Команда вважає, що такий підхід до моніторингу навколишнього середовища навколо транспортного засобу може бути еквівалентом рентгенівського зору для автомобілів. Оскільки LIDAR, який використовується для картографування об'єктів у сучасних автошколах, має високу роздільну здатність і збирає більше даних, ніж камера видимого світла, він може лише об'єкти, які безпосередньо видно. Тінь, однак, може бути достатньо, щоб обрізати аж півсекунди від реакцій автомобіля. Це може бути різницею між великою аварією та близьким промахом.

ShadowCam використовує послідовність з чотирьох відеокадрів із камери, спрямованої на область, безпосередньо перед машиною. ШІ відображає зміни інтенсивності світла з часом, а конкретні зміни можуть вказувати на наближення іншого автомобіля з небаченої області. Це відоме як Пряма розріджена одометрія, спосіб оцінити рух за допомогою аналізу геометрії послідовного зображення - це та сама техніка, яку NASA використовує на марсоходах. Система класифікує кожне зображення як нерухоме або динамічне (рухоме). Якщо він вважає, що тінь вказує на предмет, що рухається, ШІ, що рухає автомобілем, може змінити свій шлях або зменшити швидкість.

Дослідники протестували цю систему на спеціально встановленому «автономному інвалідному візку», яке орієнтувалося по коридорах. ShadowCam вдалося виявити, коли людина збирається вийти перед інвалідним візком з приблизно 70-відсотковою точністю. Маючи самостійно керований автомобіль на парковці, дослідники змогли настроїти ShadowCam, щоб виявити наближаються транспортні засоби на 0,72 секунди раніше, ніж лідар, з точністю близько 86 відсотків. Однак система була відкалібрована спеціально для освітлення в тих ситуаціях. Наступним кроком є ввімкнення ShadowCam в різних умовах світла та ситуації.

Читати далі

Шукайте: Ви можете побачити всі планети в нашій Сонячній системі сьогодні ввечері

Ви, напевно, бачили схеми Сонячної системи, які розміщують планети в гарні впорядковані лінії, але правда полягає в тому, що вони часто знаходяться з іншого боку Сонця від Землі. Ми випадково переживаємо період, протягом якого всі планети видно. Ви просто повинні знати, де і коли шукати.

Ви можете побачити піксель 6 з кожного кута нової витоку

Камера Великого Хонкіна є тут, щоб залишитися, це здавалося б.

Вчені використовують лазери, щоб побачити всередині замкнутої кімнати

Технологія так званого не-видовища (або NLOS) є все більш поширеною областю вивчення у віці самостійних автомобілів, що призведе до того, що надзвичайно користь, щоб побачити, що навколо вигину. Тепер команда з лабораторії обчислювального зображення Стенфордської обчислювальної обчислюваної лабораторії взяла ідею на крок далі, шпигуючи на об'єкти всередині замкненої кімнати. Все, що їм потрібно, - це лазер і комірка.

Самохідні автомобілі можуть використовувати лазери, щоб побачити навколо кутів

Команда Стенфордського університету розробила систему, яка могла б дозволити самостійно керувати автомобілем навколо кутів, щоб він міг прийняти більш ранні рішення.