ახლახან გამოვაქვეყნეთ სიუჟეტი აღსანიშნავი ისტორიის შესახებ ავტოსაგზაო შემთხვევები თვითმართვადი და ნახევრად თვითმართვადი მანქანების მონაწილეობით. მიუხედავად იმისა, რომ მათი მნიშვნელოვანი რაოდენობა ადამიანურ შეცდომებს გულისხმობს, ჯერ კიდევ არსებობს ავარიის მრავალი მაგალითი, როდესაც მანქანამ ვერ შეძლო სათანადოდ წაეკითხა გარემო. თერმოგრაფიული კომპანია FLIR სისტემები ფიქრობს, რომ ავტონომიური მანქანების უფრო უსაფრთხო გახდომის ერთ-ერთი გზა იქნება მათთვის თერმული კითხვის ტექნოლოგიების გამოყენების შესაძლებლობა, რათა უკეთ გაუმკლავდნენ რთულ განათებას და ამინდის პირობებს.
ამ სენსორების მიღებაში დასახმარებლად კომპანიამ ხელმისაწვდომი გახადა ღია კოდის მონაცემთა ნაკრები 10000 ეტიკეტირებული ინფრაწითელი შუქის გამოსახულების სახით, რომელიც აჩვენებს, თუ როგორ ქვეითები, ცხოველები, ველოსიპედები და სხვა სატრანსპორტო საშუალებები შეიძლება კლასიფიცირდეს ტექნიკის გამოყენებით რთულ პირობებში, დაწყებული სრული სიბნელიდან ნისლამდე და კვამლამდე ნისლამდე და სიკაშკაშემდე. მზე. თერმული კამერების გამოყენებით, მონაცემთა ნაკრებთან ერთად, შესაძლებელია ობიექტების ამოცნობა 200 მეტრზე მეტ მანძილზე, რაც 4-ჯერ აღემატება ტიპიური მანქანის ფარების მანძილს.
რეკომენდებული ვიდეოები
„ნავიგაცია შეზღუდულია ავტომობილის სენსორების კომპლექტის მიერ მოწოდებული აღქმის სიზუსტით“, განუცხადა Digital Trends-ს მაიკ უოლტერსმა, FLIR Systems-ის მიკროკამერის პროდუქტების მართვის ვიცე-პრეზიდენტმა. „ხილული კამერები კარგად არ მუშაობს რიგ რთულ განათების სიტუაციებში, როგორიცაა აბსოლუტური სიბნელე, მზეში ჩასვლა და მრავალი სახის ნისლში - მაშინ როდესაც თერმული კამერები, რომლებიც ძირითადად ხედავენ სითბოს და არა ხილულ სინათლეს, არ განიცდიან ამ უარყოფით გავლენას. პირობები. ამიტომ, თერმული კამერები ამ პირობებში უფრო ზუსტ სიტუაციურ ცნობიერებასა და აღქმას იძლევა, რაც, თავის მხრივ, აუმჯობესებს უსაფრთხოებას და ნავიგაციას“.
დაკავშირებული
- ფოლკსვაგენი იწყებს საკუთარი თვითმართვადი მანქანების ტესტირების პროგრამას აშშ-ში.
- სან-ფრანცისკოს ნისლით დაბნეული ავტონომიური მანქანები
- ღირს თუ არა ტესლას სრული თვითმართვა?
დღეისათვის თერმული კამერები გვხვდება რიგ ძვირადღირებულ სამგზავრო მანქანებში. ზოგიერთი მაღალი კლასის ავტომწარმოებელი, როგორიცაა Porsche და BMW, უკვე აწყობს მანქანებს თერმული გამოსახულების სენსორებით, რომლებიც დამზადებულია FLIR-ის მიერ. თუმცა, ისინი არ არიან სენსორების სტანდარტული კომპლექტის ნაწილი, რომლებიც ეხმარებიან დღევანდელი ყველაზე გამორჩეული თვითმართვადი სატრანსპორტო საშუალებების გაძლიერებას. ეს შეიძლება აშკარა უგულებელყოფად ჟღერდეს, მაგრამ ამჟამინდელი თვითმართვადი მანქანები არ ეყრდნობიან მხოლოდ ერთ გამოსახულების სისტემას, რომლის საშუალებითაც ხედავენ.
თვითმართვადი მანქანები, რომლებიც ამჟამად გზაზე ტესტირებას განიცდიან, ადგენენ თავიანთ გარემოს ჩვეულებრივი კამერების, ულტრაბგერითი, რადარი, ლიდარი და სხვა კომბინაციით. ყველა ამ სენსორიდან მიღებული ინფორმაცია გვეხმარება მანქანის მიერ მიღებული გადაწყვეტილებების შესახებ. ზოგიერთ შემთხვევაში, სენსორების ამ მასივმა შეიძლება გამოიწვიოს ჭარბი რაოდენობა - მაგრამ რამდენიმე ადამიანი, მგზავრები თუ ფეხით მოსიარულეები, ოდესმე აპირებენ პრეტენზიას ზედმეტად უსაფრთხოდ ყოფნაზე.
ამის შედეგად, ძნელია იმის გამოთვლა, თუ რამხელა გაუმჯობესება შეიძლება შესთავაზოს ტექნოლოგიას, როგორიცაა FLIR-ის თერმული გრძელი ტალღის ინფრაწითელი (LWIR) კამერები. და მაინც, ვიმედოვნებთ, რომ მონაცემთა ნაკრები, როგორიც არის ახლად გამოქვეყნებული ამ კვირაში, მისცემს ავტომწარმოებლებს შესაძლებლობას უფრო მარტივად შექმნან ალგორითმები, რომლებიც მათ საშუალებას მისცემს გაარკვიონ.
რედაქტორების რეკომენდაციები
- Waymo ამუხრუჭებს თავის ავტონომიურ სატვირთო პროექტს
- დიდი უმართავი ავტობუსები ახლა შოტლანდიაში მგზავრებს ემსახურებიან
- რობო-ავტობუსების პარკი მიზნად ისახავს კვირაში 10000 მგზავრის გადაყვანას
- რა განსხვავებაა Tesla Autopilot-სა და Full Self-Driving-ს შორის?
- რობოტაქსის აქვს სამგზავრო პრობლემა, რომელიც არავის უფიქრია
განაახლეთ თქვენი ცხოვრების წესიDigital Trends ეხმარება მკითხველს თვალყური ადევნონ ტექნოლოგიების სწრაფ სამყაროს ყველა უახლესი სიახლეებით, სახალისო პროდუქტების მიმოხილვებით, გამჭრიახი რედაქციებითა და უნიკალური თვალით.
