Самоуправляемые автомобили всегда привлекали внимание. Хотя мы еще не имеем полностью автономных автомобилей, у нас есть машины, оснащенные передовыми системами помощи водителю (ADAS), способными автоматически рулить, менять полосу движения, парковаться и управлять круиз-контролем с учетом дорожной обстановки.
Самостоятельно управляемый автомобиль использует множество датчиков для ADAS, а машинное зрение является основным способом обнаружения, идентификации и расчета расстояния до объектов и общего окружения. Без машинного зрения самодвижущиеся автомобили с круиз-контролем и автопилотом очень маловероятны.
В этой статье:
Что такое машинное зрение?
Машинное зрение — это технология, которая позволяет машинам видеть и распознавать объекты в окружающей среде. Это подмножество компьютерного зрения, которое фокусируется на промышленном применении ориентированного на зрение обнаружения объектов в автономных машинах, таких как роботы и транспортные средства.
Сегодня машинное зрение использует алгоритмы глубокого обучения ИИ, такие как сверточные нейронные сети (CNN), для создания надежных и хорошо обобщенных моделей, способных точно идентифицировать объекты в различных условиях. Это позволяет применять машинное зрение для решения различных задач, требующих повышенной надежности, в производстве, сельском хозяйстве, робототехнике и автомобилестроении.
Как работает машинное зрение в самоуправляемых автомобилях?
Машинное зрение в самоуправляемых автомобилях обычно можно разделить на три части: система камер, обработка (граничные вычисления) и искусственный интеллект. Этот стек технологий позволяет автономному автомобилю видеть, думать и идентифицировать знаки и препятствия во время движения. Давайте подробно рассмотрим каждую часть, чтобы понять, как эти технологии связаны друг с другом и образуют машинное зрение самодвижущегося автомобиля.
Машинное зрение опирается на системы камер для сбора визуальной информации об окружающей среде. В самоуправляемых автомобилях используется несколько камер, установленных вокруг машины, чтобы собрать как можно больше визуальной информации.
В камерах машинного зрения используются два основных типа датчиков: комплементарные металлооксидные полупроводники (КМОП) и приборы с зарядовой связью (ПЗС). Для самоуправляемых автомобилей часто предпочитают КМОП благодаря высокой скорости считывания, мощной встроенной электронике и возможностям параллельной обработки, что делает его более быстрым сенсором, хотя и подверженным шуму и артефактам. Такие решения, как различные режимы освещения, цифровое ночное видение и фильтры, могут помочь КМОП-сенсору при не самых лучших условиях освещения.
В самоуправляемых автомобилях камеры устанавливаются на определенном расстоянии друг от друга для получения стереоскопического зрения. Стереоскопическое зрение — это способность объединять два или более визуальных сигнала, создавая ощущение глубины или трехмерности объектов и окружающей среды. Это, в свою очередь, позволяет автомобилям триангулировать и вычислять приблизительное расстояние между объектом и автомобилем.
Поскольку у человека два глаза, мы также пользуемся стереоскопическим зрением. Вы можете проверить это сами: закройте один глаз и выберите на столе небольшой предмет. Положите руку на бок предмета и убедитесь, что его кончик находится на расстоянии не менее двух дюймов. Попробуйте сделать паузу на несколько секунд и посмотрите, насколько уверенно вы себя чувствуете при приближении. Теперь попробуйте открыть оба глаза и убедитесь, что ваше ощущение глубины стало намного лучше.
Пока система камер на самодвижущемся автомобиле собирает данные, бортовой компьютер (краевой процессор) обрабатывает все поступающие данные в режиме реального времени, чтобы немедленно обновить информацию о состоянии окружающей среды. Хотя типичные задачи машинного зрения позволяют сэкономить средства за счет использования облачных вычислений, для самодвижущихся автомобилей слишком велик риск подключения к облаку, даже если речь идет об аутсорсинге процесса в рамках требований к машинному зрению.
Использование граничного компьютера для обработки входных данных устраняет проблемы задержки и обеспечивает получение, обработку и передачу данных в режиме реального времени. Пограничные компьютеры для самоуправляемых автомобилей используют специализированные компьютеры с интегрированными графическими процессорами ИИ, такими как Tensor Core и CUDA Cores от NVIDIA.
Алгоритмы всегда были важнейшей частью машинного зрения. Алгоритм — это то, что позволяет компьютеру идентифицировать все узоры, формы и цвета, получаемые от системы камер. Использование искусственного интеллекта вместо традиционных алгоритмов машинного зрения значительно повышает способность самодвижущегося автомобиля надежно распознавать объекты, уличные знаки, дорожную разметку и светофоры. Для обучения самодвижущихся автомобилей используется множество алгоритмов ИИ. Наиболее популярные из них включают:
Важность машинного зрения для самоуправляемых автомобилей
Машинное зрение — это основной способ, с помощью которого самодвижущийся автомобиль может ощущать и понимать окружающую обстановку. Без машинного зрения очень вероятно, что самоуправляемые автомобили будут отброшены на уровень 1 по шкале автономии и никогда не достигнут полной автономии.
Благодаря машинному зрению самодвижущиеся автомобили теперь способны классифицировать объекты, определять полосы движения и сигналы, идентифицировать знаки и распознавать дорожную обстановку.
Хотя многие самоуправляемые автомобили сейчас используют различные датчики, такие как LIDAR, RADAR и SONAR, все они в значительной степени полагаются на машинное зрение, чтобы видеть окружающую среду, идентифицировать объекты и понимать значение знаков и светофоров на дороге. Все эти дополнительные датчики нужны только для того, чтобы дополнить машинное зрение и обеспечить безопасность людей, животных и имущества.
При этом машинное зрение может работать самостоятельно, без помощи других датчиков, обеспечивая возможности автопилота. Так, новейшие самоуправляемые автомобили Tesla отказались от RADAR и теперь полагаются исключительно на машинное зрение в своей системе автопилота.
Хотя это ничего не значит с точки зрения дискредитации пользы других сенсорных технологий, это показывает важность и силу машинного зрения в самодвижущихся автомобилях.
Будущее машинного зрения в автономных автомобилях
Машинное зрение является основой для создания самоуправляемых автомобилей. Благодаря машинному зрению автомобили могут видеть и воспринимать окружающую среду точно так же, как это делает человек. Несмотря на сохраняющиеся проблемы, преимущества машинного зрения с точки зрения безопасности и навигации нельзя недооценивать. Что касается будущего автономных автомобилей, то любые дальнейшие достижения в области ИИ, пограничных вычислений и/или технологий камер, несомненно, сделают самодвижущиеся автомобили более совершенными, что, вероятно, приведет к их переходу на более высокий уровень автоматизации.
По новым правилам Дзена свежие материалы показываются в первую очередь подписчикам, которые реагируют на публикации. Поэтому не забывайте подписаться, поставить лайк и оставить комментарий, так вы будете первым узнавать о всех новых статьях на нашем канале!
