Neseniai paskelbėme istoriją apie žymių žmonių istoriją autoavarijos, susijusios su savarankiškai važiuojančiomis ir pusiau savaeigėmis transporto priemonėmis. Nors daugelis jų yra susiję su žmogiškomis klaidomis, vis dar yra daug avarijų pavyzdžių, kai transporto priemonė negalėjo tinkamai perskaityti aplinkos. Šiluminio vaizdo įmonė FLIR sistemos mano, kad vienas iš būdų, kaip padaryti autonomines transporto priemones saugesnes, būtų suteikti joms galimybę naudoti terminio skaitymo technologiją, kad būtų galima geriau susidoroti su sudėtingomis apšvietimo ir oro sąlygomis.
Siekdama padėti pritaikyti šiuos jutiklius, bendrovė pateikė atvirojo kodo duomenų rinkinį, sudarytą iš 10 000 paženklintų infraraudonųjų spindulių vaizdų, rodančių, kaip pėstieji, gyvūnai, dviračiai ir kitos transporto priemonės gali būti klasifikuojamos naudojant technologijas sudėtingomis sąlygomis: nuo visiškos tamsos iki rūko ir dūmų iki miglos ir akinimo. saulė. Naudojant šilumines kameras kartu su duomenų rinkiniu galima atpažinti objektus, esančius daugiau nei 200 metrų atstumu, o tai 4 kartus viršija įprastų automobilio priekinių žibintų atstumą.
Rekomenduojami vaizdo įrašai
„Navigaciją riboja suvokimo tikslumas, kurį užtikrina transporto priemonės jutiklių rinkinys“, – „Digital Trends“ sakė Mike'as Waltersas, „FLIR Systems“ mikrokamerų produktų valdymo viceprezidentas. „Matomos kameros neveikia gerai daugelyje sudėtingų apšvietimo situacijų, tokių kaip visiška tamsa, važiuojant į saulę ir esant daugeliui rūko tipų, o šiluminės kameros, kurios daugiausia mato šilumą, o ne matomą šviesą, nėra paveiktos sąlygos. Todėl šiluminės kameros užtikrina tikslesnį situacijos suvokimą ir suvokimą tokiomis sąlygomis, o tai savo ruožtu pagerina saugumą ir navigaciją.
Susijęs
- „Volkswagen“ pradeda savo savarankiškai vairuojančių automobilių bandymų programą JAV.
- San Francisko rūko supainioti autonominiai automobiliai
- Ar verta visiškai savarankiškai vairuoti „Tesla“?
Šiuo metu šiluminės kameros yra daugelyje prabangių lengvųjų automobilių. Kai kurie aukščiausios klasės automobilių gamintojai, tokie kaip „Porsche“ ir BMW, jau montuoja automobilius su „FLIR“ pagamintais terminio vaizdo jutikliais. Tačiau jie nėra standartinio jutiklių rinkinio, padedančio maitinti žymiausias šiandienines savarankiškai važiuojančias transporto priemones, dalis. Tai gali atrodyti kaip akivaizdus apsileidimas, tačiau dabartiniai savarankiškai važiuojantys automobiliai nepasikliauja tik viena vaizdo sistema, kurią naudojant galima pamatyti.
Šiuo metu kelyje bandomi savarankiškai važiuojantys automobiliai išsiaiškina savo aplinką naudodami įprastas kameras, ultragarsą, radarą, lidarą ir kt. Visų šių jutiklių informacija padeda priimti sprendimus, kuriuos automobilis priima. Kai kuriais atvejais šis jutiklių masyvas gali sukelti dubliavimą, tačiau mažai žmonių, tiek keleivių, tiek pėsčiųjų, kada nors skųsis, kad yra per daug saugūs.
Dėl to sunku apskaičiuoti, kiek patobulinimų gali pasiūlyti tokios technologijos kaip FLIR šiluminės ilgosios bangos infraraudonųjų spindulių (LWIR) kameros. Vis dėlto tikimės, kad tokie duomenų rinkiniai, kaip neseniai išleisti šią savaitę, suteiks automobilių gamintojams galimybę lengviau sukurti algoritmus, kurie leis jiems tai sužinoti.
Redaktorių rekomendacijos
- „Waymo“ paspaudžia savo autonominio sunkvežimių projekto stabdžius
- Dabar Škotijoje keleivius aptarnauja dideli autobusai be vairuotojo
- Robo autobusų parkas siekia per savaitę pervežti 10 000 keleivių
- Kuo skiriasi „Tesla Autopilot“ nuo visiško savarankiško vairavimo?
- Robotaxis turi keleivių problemą, apie kurią niekas nepagalvojo
Atnaujinkite savo gyvenimo būdąSkaitmeninės tendencijos padeda skaitytojams stebėti sparčiai besivystantį technologijų pasaulį – pateikiamos visos naujausios naujienos, smagios produktų apžvalgos, įžvalgūs vedamieji leidiniai ir unikalūs žvilgsniai.
