Наскоро публикувахме история за историята на известния автомобилни произшествия с участието на самоуправляващи се и полусамоуправляващи се превозни средства. Въпреки че значителен брой от тях наистина включват човешка грешка, все още има множество примери за катастрофи, при които автомобилът не е успял да разчете правилно обкръжението си. Фирма за термовизионна техника Системи FLIR смята, че един от начините да направим автономните превозни средства по-безопасни би бил да им дадем възможност да използват технология за термично отчитане, за да се справят по-добре с предизвикателно осветление и метеорологични условия.
За да помогне с приемането на тези сензори, компанията предостави набор от данни с отворен код от 10 000 етикетирани изображения с инфрачервена светлина, показващи как пешеходците, животни, велосипеди и други превозни средства могат да бъдат класифицирани с помощта на технологията в трудни условия, вариращи от пълна тъмнина до мъгла и дим до мъгла и отблясъци от слънце. С помощта на термални камери, комбинирани с набора от данни, е възможно да се разпознават обекти на повече от 200 метра разстояние, еквивалентно на 4 пъти разстоянието от типичните автомобилни фарове.
Препоръчани видеоклипове
„Навигацията е ограничена от точността на възприемане, осигурена от комплекта сензори на превозното средство“, каза Майк Уолтърс, вицепрезидент по продуктовия мениджмънт на микрокамерите във FLIR Systems, пред Digital Trends. „Видимите камери не работят добре в редица предизвикателни светлинни ситуации, като абсолютна тъмнина, шофиране на слънце и в много видове мъгла - докато термокамерите, които основно виждат топлина, а не видима светлина, не се влияят от тези неблагоприятни условия. Поради това термокамерите осигуряват по-точна ситуационна осведоменост и възприятие при тези условия, което от своя страна подобрява безопасността и навигацията.“
Свързани
- Volkswagen стартира собствена програма за тестване на самоуправляващи се автомобили в САЩ
- Автономни автомобили, объркани от мъглата на Сан Франциско
- Заслужава ли си Tesla Full Self-Driving?
В момента термокамери се намират в редица луксозни леки автомобили. Някои автомобилни производители от висок клас, като Porsche и BMW, вече монтират превозни средства с термовизионни сензори, произведени от FLIR. Те обаче не са част от стандартния набор от сензори, които помагат за захранването на най-известните днешни самоуправляващи се превозни средства. Това може да звучи като очевиден пропуск, но настоящите самоуправляващи се автомобили не разчитат само на една система за изображения, чрез която да виждат.
Самоуправляващите се автомобили, които се тестват по пътя в момента, разпознават заобикалящата ги среда с помощта на комбинация от обикновени камери, ултразвук, радар, лидар и др. Информацията от всички тези сензори помага за информиране на решенията, които автомобилът взема. В някои случаи този набор от сензори може да доведе до излишък - но малко хора, било то пътници или пешеходци, някога ще се оплачат, че са твърде безопасни.
В резултат на това е трудно да се изчисли какво подобрение може да предложи използването на технология като термалните дълговълнови инфрачервени (LWIR) камери на FLIR. Все пак се надяваме, че набори от данни като този, който беше публикуван тази седмица, ще дадат на производителите на автомобили възможност по-лесно да изградят алгоритми, които ще им позволят да открият.
Препоръки на редакторите
- Waymo натиска спирачките на своя проект за автономни камиони
- Големи автобуси без водачи вече обслужват пътници в Шотландия
- Флотът от робобуси има за цел да превозва 10 000 пътници седмично
- Каква е разликата между автопилот на Tesla и пълно самоуправление?
- Роботакситата имат проблем с пътниците, за който никой не се сети
Надградете начина си на животDigital Trends помага на читателите да следят забързания свят на технологиите с всички най-нови новини, забавни ревюта на продукти, проницателни редакционни статии и единствени по рода си кратки погледи.
