Pred kratkim smo objavili zgodbo o zgodovini znamenitega prometne nesreče z udeležbo samovozečih in polsamovozečih vozil. Čeprav precejšnje število teh vključuje človeško napako, še vedno obstaja več primerov nesreč, v katerih vozilo ni moglo pravilno brati okolice. Podjetje za termovizijo Sistemi FLIR meni, da bi bil eden od načinov za varnejša avtonomna vozila ta, da bi jim omogočili uporabo tehnologije termičnega odčitavanja, da bi se bolje spopadli z zahtevno osvetlitvijo in vremenskimi razmerami.
Za pomoč pri sprejemanju teh senzorjev je podjetje dalo na voljo odprtokodni nabor podatkov z 10.000 označenimi slikami infrardeče svetlobe, ki prikazujejo, kako pešci, živali, kolesa in druga vozila je mogoče razvrstiti s pomočjo tehnologije v težkih razmerah, od popolne teme do megle in dima do meglice in bleščanja iz sonce. Z uporabo toplotnih kamer v kombinaciji z naborom podatkov je mogoče prepoznati predmete, oddaljene več kot 200 metrov, kar je enako 4-kratni razdalji tipičnih avtomobilskih žarometov.
Priporočeni videoposnetki
"Navigacija je omejena z natančnostjo zaznavanja, ki jo zagotavlja nabor senzorjev vozila," je za Digital Trends povedal Mike Walters, podpredsednik upravljanja produktov mikro kamer pri FLIR Systems. »Vidne kamere ne delujejo dobro v številnih zahtevnih svetlobnih situacijah, kot so popolna tema, vožnja v sonce in v številnih vrstah megle – medtem ko termične kamere, ki vidijo predvsem toploto in ne vidne svetlobe, te neugodne posledice ne vplivajo pogoji. Zato toplotne kamere zagotavljajo natančnejše zavedanje situacije in zaznavanje v teh pogojih, kar posledično izboljšuje varnost in navigacijo.«
Povezano
- Volkswagen začenja lasten program testiranja samovozečih avtomobilov v ZDA
- Avtonomne avtomobile zmede megla v San Franciscu
- Se Tesla Full Self-Driving splača?
Trenutno se toplotne kamere nahajajo v številnih luksuznih osebnih avtomobilih. Nekateri proizvajalci vrhunskih avtomobilov, kot sta Porsche in BMW, že opremljajo vozila s toplotnimi slikovnimi senzorji, ki jih izdeluje FLIR. Vendar pa niso del standardnega nabora senzorjev, ki pomagajo pri napajanju današnjih najbolj znanih samovozečih vozil. To se morda sliši kot očitna pomanjkljivost, vendar se trenutni samovozeči avtomobili ne zanašajo samo na en slikovni sistem, s katerim lahko vidijo.
Samovozeči avtomobili, ki jih trenutno testirajo na cesti, ugotavljajo svojo okolico s kombinacijo običajnih kamer, ultrazvoka, radarja, lidarja in še več. Informacije iz vseh teh senzorjev pomagajo obveščati o odločitvah, ki jih sprejema avto. V nekaterih primerih lahko ta niz senzorjev privede do redundance – vendar se bo le malo ljudi, bodisi potnikov ali pešcev, kdaj pritoževalo, da so preveč varni.
Zaradi tega je težko izračunati, kolikšno izboljšavo bi lahko ponudila tehnologija, kot je toplotna dolgovalovna infrardeča kamera FLIR (LWIR). Kljub temu upajmo, da bodo nabori podatkov, kot je ta, ki je bil na novo objavljen ta teden, proizvajalcem avtomobilov dali priložnost, da lažje zgradijo algoritme, ki jim bodo omogočili, da ugotovijo.
Priporočila urednikov
- Waymo zavira svoj projekt avtonomnega tovornega prometa
- Veliki avtobusi brez voznikov zdaj služijo potnikom na Škotskem
- Vozni park robotskih avtobusov naj bi prepeljal 10.000 potnikov na teden
- Kakšna je razlika med Teslinim avtopilotom in popolno samovozečo?
- Robotaxiji imajo težavo s potniki, na katero nihče ni pomislil
Nadgradite svoj življenjski slogDigitalni trendi bralcem pomagajo slediti hitremu svetu tehnologije z vsemi najnovejšimi novicami, zabavnimi ocenami izdelkov, pronicljivimi uvodniki in enkratnimi vpogledi v vsebine.
