Nedavno smo objavili priču o povijesti znamenitih prometne nesreće u kojima su sudjelovala samovozeća i polusamovozeća vozila. Iako značajan broj njih uključuje ljudsku pogrešku, još uvijek postoje brojni primjeri sudara u kojima vozilo nije moglo ispravno očitati okolinu. Tvrtka za termoviziju FLIR sustavi smatra da bi jedan od načina da autonomna vozila budu sigurnija bio da im se omogući korištenje tehnologije termičkog očitavanja kako bi se bolje nosili s izazovnom rasvjetom i vremenskim uvjetima.
Kako bi pomogla u usvajanju ovih senzora, tvrtka je stavila na raspolaganje set podataka otvorenog koda od 10 000 označenih slika infracrvenog svjetla koje prikazuju kako pješaci, životinje, bicikli i druga vozila mogu se klasificirati pomoću tehnologije u teškim uvjetima, u rasponu od potpunog mraka preko magle i dima do izmaglice i odsjaja Sunce. Korištenjem termalnih kamera, u kombinaciji sa skupom podataka, moguće je prepoznati objekte udaljene više od 200 metara, što je ekvivalent 4 puta većoj udaljenosti od tipičnih automobilskih svjetala.
Preporučeni videozapisi
"Navigacija je ograničena preciznošću percepcije koju pruža paket senzora vozila", rekao je za Digital Trends Mike Walters, potpredsjednik upravljanja proizvodima mikro kamera u FLIR Systems. “Vidljive kamere ne rade dobro u brojnim izazovnim svjetlosnim situacijama kao što su apsolutni mrak, vožnja na sunce i u mnogim vrstama magle - dok termalne kamere, koje uglavnom vide toplinu, a ne vidljivu svjetlost, ne utječu na ove nepovoljne Uvjeti. Stoga termalne kamere pružaju točniju svijest o situaciji i percepciju u ovim uvjetima, što zauzvrat poboljšava sigurnost i navigaciju.”
Povezano
- Volkswagen pokreće vlastiti program testiranja samovozećih automobila u SAD-u.
- Autonomni automobili zbunjeni maglom San Francisca
- Isplati li se Tesla Full Self-Driving toga?
Trenutačno se termalne kamere nalaze u velikom broju luksuznih osobnih automobila. Neki vrhunski proizvođači automobila, poput Porschea i BMW-a, već opremaju vozila senzorima toplinske slike koje proizvodi FLIR. Međutim, oni nisu dio standardnog skupa senzora koji pomažu u pogonu današnjih najistaknutijih samoupravnih vozila. To može zvučati kao očiti propust, ali sadašnji samovozeći automobili ne oslanjaju se samo na jedan sustav slikanja pomoću kojeg se vidi.
Samovozeći automobili koji se trenutno testiraju na cesti otkrivaju svoje okruženje pomoću kombinacije uobičajenih kamera, ultrazvuka, radara, lidara i više. Informacije iz svih ovih senzora pomažu u donošenju odluka koje automobil donosi. U nekim slučajevima, ovaj niz senzora može dovesti do redundancije - ali malo ljudi, bilo putnika ili pješaka, ikada će se žaliti da su previše sigurni.
Kao rezultat toga, teško je izračunati koliko bi poboljšanja mogla ponuditi tehnologija poput FLIR-ovih termalnih dugovalnih infracrvenih (LWIR) kamera. Ipak, nadamo se da će skupovi podataka poput onog nedavno objavljenog ovog tjedna dati proizvođačima automobila priliku da lakše izgrade algoritme koji će im omogućiti da saznaju.
Preporuke urednika
- Waymo koči svoj projekt autonomnog prijevoza
- Veliki autobusi bez vozača sada opslužuju putnike u Škotskoj
- Flota robobusa ima za cilj prevoziti 10.000 putnika tjedno
- Koja je razlika između Teslinog autopilota i potpunog samostalnog upravljanja?
- Robotaxiji imaju problem s putnicima na koji se nitko nije sjetio
Nadogradite svoj životni stilDigitalni trendovi pomažu čitateljima da prate brzi svijet tehnologije sa svim najnovijim vijestima, zabavnim recenzijama proizvoda, pronicljivim uvodnicima i jedinstvenim brzim pregledima.
