Pozrite si
Nepriaznivé počasie môže spôsobiť, že jazda autom sa stáva veľmi nebezpečnou, bez ohľadu na zručnosti vodiča. Jedno z najkomplikovanejších prostredí na ceste vytvára hustá hmla, ktorá extrémne redukuje viditeľnosť a v prípade nečakanej prekážky zvyšuje riziko kolízie.
Vedci z MIT teraz tvrdia, že vyvinuli nový zobrazovací systém, ktorý by mohol výrazne zlepšiť schopnosť vizuálnej orientácie pre autonómne autá.
Väčšina autopilotov používa kamery a snímače spoliehajúce sa na obrazy generované viditeľným svetlom. Ľudský zrak pracuje rovnakým spôsobom, preto hmla predstavuje rovnaké problémy pre vozidlá s vodičom, aj s autopilotom.
Namiesto radaru laser
Neschopnosť orientácie pri zhoršených jazdných podmienkach je pritom jednou z hlavných prekážok rozvoja navigačných systémov pre autonómne autá. (Viď najnovší prípad, keď testovacie autonómne vozidlo Uberu zrazilo vo večerných hodinách chodkyňu prechádzajúcu cez cestu.)
Systémy využívajúce viditeľné svetlo sú pritom výhodnejšie ako radarové systémy. Ich vysoká rozlišovacia schopnosť umožňuje čítať aj dopravné značky a značenie jazdných pruhov. V hmle však majú problém.
Na jeho vyriešenie vytvorili výskumníci MIT Guy Satat, Ramesh Raskar a Matthew Tancik nový laserový zobrazovací systém, ktorý dokáže presne vypočítať vzdialenosť od objektov aj v hustej hmle. Systém bude oficiálne prezentovaný na májovej Medzinárodnej konferencii o počítačovej fotografii na Carnegie Mellon University v Pittsburghu. Používa krátke záblesky laseru vysielané z kamery a časovanie impulzov na detekciu vzdialenosti objektov, od ktorých sa odrazia.
Laserové svetlá a LiDAR-y sú v autonómnych autách využívané už dlhšie. Pri dobrej viditeľnosti je laserový lúč veľmi presným nástrojom na meranie vzdialenosti k objektu. Hmla sa však skladá z množstva malých vodných kvapôčok visiacich vo vzduchu, ktoré rozptyľujú svetlo do všetkých smerov.
Rozptýlené laserové záblesky sa nakoniec dostanú naspäť do kamery v rôznych časoch, pričom vedú k výpočtom vzdialenosti, ktoré sú rozptýlené v závislosti od časových údajov.
Obraz „vylezie“ z počítača
Vedci z MIT našli na riešenie tohto problému recept v počítačom podporovanom snímaní a v štatistickom spracovaní dát. Vzory, ktoré produkuje hmlou odrážané svetlo sa menia v závislosti od hustoty hmly. V priemere svetlo preniká menej hlboko do hustej hmly a naopak hlbšie do ľahkej hmly. Vedci však dokázali, že bez ohľadu na hustotu hmly sa čas príchodu odrazeného svetla riadi štatistickým modelom známym ako rozdelenie gama.
ZDROJ | MITKamera počíta počet fotónov vysielaných každých 56 pikosekúnd. Systém MIT používa tieto údaje na vytvorenie histogramu, pričom výška stĺpcov udáva počet fotónov pre každý interval. Potom vyhľadá gama rozdelenie, ktoré najlepšie zodpovedá tvaru stĺpcového grafu a odčíta súvisiace počty fotónov z nameraných súčtov. Zostávajúce mierne hroty zodpovedajú vzdialenostiam, ktoré súvisia s fyzickými prekážkami.
Výhodou metódy je jej jednoduchosť. Nie sú potrebné žiadne predchádzajúce údaje o okamžitých vlastnostiach hmly, čo robí systém univerzálnym v širokom rozsahu poveternostných podmienok.
Systém bol zatiaľ testovaný v laboratórnych podmienkach. V laboratóriu MIT použili vedci komoru o dĺžke približne 1 meter, v ktorej dokázal systém jasne vidieť objekty o 21 cm vzdialenejšie, než ľudské oko.
Autonómne autá naše zmysly predsa prekonajú
Ak sa výsledky prenesú do podmienok reálneho sveta, kde hmla nikdy nebýva taká hustá, ako tá, čo umelo vyrobili vedci, systém by mohol rozpoznávať objekty dostatočne vzdialené, aby autonómne vozidlo dokázalo bezpečne reagovať a vyhnúť sa prekážke.
Zdá sa, že pôjde o zaujímavý príspevok k zdokonaleniu senzorov pre autonómne autá. Kým sa však vývoj podarí dotiahnuť do prakticky použiteľnej formy, bezpečnosť jazdy pri nízkej viditeľnosti môžu garantovať aj radarové systémy. Ich rozlíšenie je síce možno nižšie, ale prekážku dokážu rozpoznať spoľahlivo.
Zdroj