最近、私たちは注目すべき歴史についての記事を公開しました。 自動運転車および半自動運転車が関与する自動車事故. これらのかなりの数には人的ミスが関係していますが、車両が周囲を適切に読み取ることができなかった事故の例は依然として複数あります。 サーマルイメージング会社 フリアーシステムズ 自動運転車をより安全にする方法の 1 つは、自動運転車に熱読み取り技術を使用して、困難な照明や気象条件にうまく対処できるようにすることだと考えています。
これらのセンサーの導入を支援するために、同社は、歩行者がどのようにして歩行者と接触するかを示す 10,000 枚のラベル付き赤外線画像のオープンソース データセットを利用可能にしました。 動物、自転車、その他の乗り物は、完全な暗闇から霧や煙、もやや眩しさまで、困難な状況下でもこの技術を使用して分類できます。 太陽。 サーマルカメラをデータセットと組み合わせて使用すると、一般的な車のヘッドライトの距離の 4 倍に相当する 200 メートル以上離れた物体を認識することができます。
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「ナビゲーションは、車両センサースイートによって提供される認識精度によって制限されます」とFLIR Systemsのマイクロカメラ製品管理担当バイスプレジデント、マイク・ウォルターズ氏はDigital Trendsに語った。 「可視カメラは、完全な暗闇、太陽に向かって運転するなど、多くの困難な照明状況ではうまく機能しません。 多くの種類の霧の中で - 主に可視光ではなく熱を認識するサーマルカメラは、これらの悪影響を受けません 条件。 したがって、サーマルカメラは、このような状況下でより正確な状況認識と認識を提供し、その結果、安全性とナビゲーションが向上します。」
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現在、サーマルカメラは多くの高級乗用車に搭載されています。 ポルシェや BMW などの一部の高級自動車メーカーは、すでに FLIR 製の熱画像センサーを車両に搭載しています。 ただし、これらは、今日の最も著名な自動運転車の動力を支援する標準のセンサースイートには含まれていません。 明らかな見落としのように聞こえるかもしれませんが、現在の自動運転車は 1 つの画像システムのみに依存して認識しているわけではありません。
現在路上でテストされている自動運転車は、通常のカメラ、超音波、レーダー、ライダーなどを組み合わせて周囲の状況を把握しています。 これらすべてのセンサーからの情報は、自動車が行う決定を知らせるのに役立ちます。 場合によっては、この一連のセンサーが冗長性をもたらす可能性がありますが、乗客でも歩行者でも、安全すぎると不満を言う人はほとんどいません。
この結果、FLIR の熱長波赤外線 (LWIR) カメラのようなテクノロジーを使用してどの程度の改善が得られるかを計算するのは困難です。 それでも、今週新しくリリースされたようなデータセットによって、自動車メーカーがそれを知るためのアルゴリズムをより簡単に構築できる機会が得られることを願っている。
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