Недавно смо објавили причу о историји запажених саобраћајне незгоде у којима су учествовала самовозећа и полусамовозећа возила. Иако значајан број њих укључује људску грешку, још увек постоји више примера судара у којима возило није било у стању да правилно прочита околину. Компанија за термовизију ФЛИР Системс сматра да би један од начина да се аутономна возила учине безбеднијим био да им се пружи могућност да користе технологију термичког читања како би се боље носили са изазовним осветљењем и временским условима.
Да би помогла у усвајању ових сензора, компанија је ставила на располагање скуп података отвореног кода од 10.000 означених инфрацрвених светлосних слика које показују како пешаци, животиње, бицикли и друга возила могу се класификовати коришћењем технологије у тешким условима, у распону од потпуног мрака до магле и дима до измаглице и одсјаја од сунце. Користећи термалне камере, у комбинацији са скупом података, могуће је препознати објекте удаљене више од 200 метара, што је еквивалент 4 пута удаљености од типичних фарова аутомобила.
Препоручени видео снимци
„Навигација је ограничена прецизношћу перцепције коју обезбеђује пакет сензора у возилу“, рекао је за Дигитал Трендс Мајк Волтерс, потпредседник за управљање производима за микро камере у компанији ФЛИР Системс. „Видљиве камере не раде добро у низу изазовних светлосних ситуација као што су апсолутни мрак, вожња по сунцу и у многим врстама магле — док термо камере, које углавном виде топлоту, а не видљиву светлост, нису под утицајем ових штетних Услови. Због тога термалне камере пружају прецизнију свест о ситуацији и перцепцију у овим условима, што заузврат побољшава безбедност и навигацију.
Повезан
- Волксваген покреће сопствени програм тестирања самовозећих аутомобила у САД
- Аутономни аутомобили збуњени маглом Сан Франциска
- Да ли је Тесла потпуно самостална вожња вредна тога?
Тренутно се термо камере налазе у великом броју луксузних путничких аутомобила. Неки врхунски произвођачи аутомобила, као што су Порсцхе и БМВ, већ уграђују у возила термовизијске сензоре које производи ФЛИР. Међутим, они нису део стандардног пакета сензора који помажу у покретању најистакнутијих самовозећих возила данашњице. То може звучати као очигледан превид, али тренутни аутомобили који се сами возе не ослањају се само на један систем за снимање помоћу којег могу да виде.
Самовозећи аутомобили који се тренутно тестирају на путу откривају своје окружење користећи комбинацију обичних камера, ултразвука, радара, лидара и још много тога. Информације са свих ових сензора помажу у информисању одлука које аутомобил доноси. У неким случајевима, овај низ сензора може довести до сувишности - али мало људи, било путника или пешака, ће се икада жалити да је превише безбедно.
Као резултат овога, тешко је израчунати колико побољшања може да понуди технологија као што је ФЛИР-ове термалне дуготаласне инфрацрвене (ЛВИР) камере. Ипак, надамо се да ће скупови података попут оног који је недавно објављен ове недеље дати произвођачима аутомобила прилику да лакше направе алгоритме који ће им омогућити да сазнају.
Препоруке уредника
- Ваимо кочи свој пројекат аутономног транспорта
- Велики аутобуси без возача сада опслужују путнике у Шкотској
- Флота робо-бусева има за циљ да превезе 10.000 путника недељно
- Која је разлика између Теслиног аутопилота и потпуне самовожње?
- Роботакис имају проблем са путницима на који нико није помислио
Надоградите свој животни стилДигитални трендови помажу читаоцима да прате брзи свет технологије са свим најновијим вестима, забавним рецензијама производа, проницљивим уводницима и јединственим кратким прегледима.
