Niedawno opublikowaliśmy reportaż o historii znanych osób wypadków samochodowych z udziałem pojazdów autonomicznych i częściowo autonomicznych. Chociaż znaczna liczba z nich rzeczywiście wiąże się z błędem ludzkim, wciąż istnieje wiele przykładów wypadków, w których pojazd nie był w stanie prawidłowo odczytać otoczenia. Firma zajmująca się termowizją Systemy FLIR Uważa, że jednym ze sposobów zwiększenia bezpieczeństwa pojazdów autonomicznych byłoby umożliwienie im korzystania z technologii odczytu termicznego, aby lepiej radzić sobie w trudnych warunkach oświetleniowych i pogodowych.
Aby pomóc we wdrażaniu tych czujników, firma udostępniła zbiór danych typu open source zawierający 10 000 oznakowanych obrazów w świetle podczerwonym, pokazujących, jak piesi, zwierzęta, rowery i inne pojazdy można klasyfikować za pomocą tej technologii w trudnych warunkach, począwszy od całkowitej ciemności, przez mgłę i dym, aż po mgłę i odblaski od słońce. Wykorzystując kamery termowizyjne w połączeniu ze zbiorem danych, możliwe jest rozpoznawanie obiektów znajdujących się w odległości większej niż 200 metrów, co stanowi czterokrotność odległości typowych reflektorów samochodowych.
Polecane filmy
„Nawigacja jest ograniczona dokładnością percepcji zapewnianą przez zestaw czujników pojazdu” – powiedział Digital Trends Mike Walters, wiceprezes ds. zarządzania produktami mikrokamer w firmie FLIR Systems. „Kamery widzialne nie sprawdzają się dobrze w wielu trudnych sytuacjach oświetleniowych, takich jak absolutna ciemność, jazda pod słońce itp w wielu rodzajach mgły — podczas gdy kamery termowizyjne, które rejestrują głównie ciepło, a nie światło widzialne, są odporne na te niekorzystne zjawiska warunki. Dlatego kamery termowizyjne zapewniają dokładniejszą świadomość sytuacyjną i percepcję w takich warunkach, co z kolei poprawia bezpieczeństwo i nawigację.
Powiązany
- Volkswagen uruchamia w USA własny program testowania samochodów autonomicznych
- Autonomiczne samochody zdezorientowane mgłą San Francisco
- Czy warto w pełni autonomicznie prowadzić Teslę?
Obecnie kamery termowizyjne znajdują się w wielu luksusowych samochodach osobowych. Niektórzy producenci samochodów z najwyższej półki, tacy jak Porsche i BMW, wyposażają już pojazdy w czujniki termowizyjne firmy FLIR. Nie stanowią one jednak części standardowego zestawu czujników wspomagających zasilanie najpopularniejszych obecnie pojazdów autonomicznych. Może to brzmieć jak oczywiste przeoczenie, ale obecne samochody autonomiczne nie korzystają tylko z jednego systemu obrazowania.
Samochody autonomiczne testowane obecnie na drogach rozpoznają swoje otoczenie za pomocą kombinacji zwykłych kamer, ultradźwięków, radarów, lidarów i innych. Informacje ze wszystkich tych czujników pomagają podejmować decyzje podejmowane przez samochód. W niektórych przypadkach taki zestaw czujników może prowadzić do nadmiarowości, ale niewiele osób, czy to pasażerów, czy pieszych, kiedykolwiek będzie narzekać, że jest zbyt bezpiecznie.
W rezultacie trudno jest obliczyć, jaką poprawę mogłoby zapewnić zastosowanie technologii takich jak termowizyjne kamery termowizyjne na podczerwień długofalową (LWIR) firmy FLIR. Miejmy jednak nadzieję, że zbiory danych, takie jak ten niedawno opublikowany w tym tygodniu, dadzą producentom samochodów możliwość łatwiejszego zbudowania algorytmów, które pozwolą im się tego dowiedzieć.
Zalecenia redaktorów
- Waymo naciska hamulce w ramach projektu autonomicznego transportu ciężarowego
- Duże autobusy bez kierowcy obsługują teraz pasażerów w Szkocji
- Flota Robobusów ma przewozić 10 000 pasażerów tygodniowo
- Jaka jest różnica między autopilotem Tesli a w pełni autonomicznym pojazdem?
- Robotaxis ma problem z pasażerem, o którym nikt nie pomyślał
Ulepsz swój styl życiaDigital Trends pomaga czytelnikom śledzić szybko rozwijający się świat technologii dzięki najnowszym wiadomościom, zabawnym recenzjom produktów, wnikliwym artykułom redakcyjnym i jedynym w swoim rodzaju zajawkom.
