최근 우리는 주목할만한 역사에 관한 이야기를 출판했습니다. 자율주행차와 반자율주행차 관련 교통사고. 이들 중 상당수는 사람의 실수와 관련이 있지만, 차량이 주변 환경을 제대로 읽을 수 없는 충돌 사고 사례도 여전히 많이 있습니다. 열화상 회사 플리어 시스템 자율주행차를 더욱 안전하게 만드는 한 가지 방법은 열 판독 기술을 사용하여 까다로운 조명 및 기상 조건에 더 잘 대처할 수 있는 능력을 부여하는 것이라고 생각합니다.
이러한 센서의 채택을 돕기 위해 회사는 보행자가 동물, 자전거 및 기타 차량은 완전한 어둠부터 안개와 연기, 안개와 눈부심에 이르기까지 어려운 조건에서 기술을 사용하여 분류할 수 있습니다. 해. 데이터세트와 결합된 열화상 카메라를 사용하면 일반 자동차 헤드라이트 거리의 4배에 해당하는 200m 이상 떨어진 물체를 인식할 수 있습니다.
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FLIR Systems의 마이크로 카메라 제품 관리 부사장인 Mike Walters는 Digital Trends에 “내비게이션은 차량 센서 제품군이 제공하는 인식 정확도에 의해 제한됩니다.”라고 말했습니다. “가시적 카메라는 절대 암흑, 태양 속으로의 운전, 다양한 종류의 안개 속에서 - 주로 가시광선이 아닌 열을 감지하는 열화상 카메라는 이러한 불리한 상황에 영향을 받지 않습니다. 정황. 따라서 열화상 카메라는 이러한 조건에서 보다 정확한 상황 인식과 인식을 제공하여 결과적으로 안전성과 탐색 기능을 향상시킵니다."
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현재 열화상 카메라는 다수의 고급 승용차에 장착되어 있습니다. 포르쉐, BMW 등 일부 고급 자동차 제조업체는 이미 FLIR에서 제작한 열화상 센서를 차량에 장착하고 있습니다. 그러나 이는 오늘날 가장 눈에 띄는 자율 주행 차량에 전력을 공급하는 데 도움이 되는 표준 센서 제품군의 일부가 아닙니다. 이는 명백한 실수처럼 들릴 수도 있지만, 현재의 자율주행차는 볼 수 있는 단 하나의 이미징 시스템에만 의존하지 않습니다.
현재 도로에서 테스트 중인 자율주행차는 일반 카메라, 초음파, 레이더, 라이더 등을 조합해 주변 상황을 파악합니다. 이러한 모든 센서의 정보는 자동차가 내리는 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 어떤 경우에는 이러한 센서 배열로 인해 중복이 발생할 수 있습니다. 그러나 승객이든 보행자든 너무 안전하다고 불평하는 사람은 거의 없습니다.
따라서 FLIR의 열 장파 적외선(LWIR) 카메라와 같은 기술을 사용하면 얼마나 많은 개선이 이루어질 수 있는지 계산하기가 어렵습니다. 그럼에도 불구하고 이번 주에 새로 공개된 데이터세트와 같은 데이터세트를 통해 자동차 제조업체는 이를 알아낼 수 있는 알고리즘을 보다 쉽게 구축할 수 있는 기회를 얻을 수 있기를 바랍니다.
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