Princetoni Teadlased Loovad Tehisintellekti Abil Radari, Mis Näeb Nurkades

2023 Autor: Isabella Ferguson | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-08-03 14:09

Tesla andis esimesed vihjed, et radarit võiks õpetada tegema rohkem kui lihtsalt objektide sirgeks tuvastamiseks. Pärast Joshua Browni surma Florida maanteel 2016. aastal rebis Tesla lahti MobilEye loodud Autopiloti tarkvara, mis pöördus kaamerapõhiselt radaripõhisele süsteemile. Selle käigus õppis ta radarisignaale otse ette põrgatama, et järjekorras järgmine auto “näha”. Sel viisil, kui veoauto või maastur blokeerib vaadet eesolevale teele, võiks uuendatud süsteemiga Tesla siiski tuvastada, kas maanteel ülespoole jäänud auto aeglustub või pidurdab ootamatult, ja võtab asjakohaseid meetmeid.

Autonoomselt sõitvate autode juhtimissüsteemide väljatöötamise üks väljakutseid on ette näha, kui jalakäija, jalgrattur või mõni muu autojuht ületab sõiduki ettenähtud rada. Erinevaid kõrgtehnoloogilisi (ja kõrge hinnaga) süsteeme on proovitud vaid vähese eduga.

Nüüd väidavad Princetoni insenerikooli teadlased, et nad on loonud tehisintellekti algoritmi, mis suudab seda teavet tavaliste - odavate - radariüksustega seotud taustamürast välja õrritada. Nende uurimistöö esitati 16. juunil toimunud arvutinägemise ja mustrite äratundmise konverentsile.

"See võimaldab autodel näha kinniseid esemeid, mida tänapäeva lidari- ja kaameraandurid ei suuda salvestada, näiteks võimaldades isesõitval sõidukil ohtlikus ristmikus ringi vaadata," ütleb Princetoni arvutiteaduse dotsent Felix Heide ja üks teadlastest. "Radarandurid on ka suhteliselt odavad, eriti võrreldes lidar-anduritega, ja ulatuvad masstoodanguni."

Princetoni veebipostituse kohaselt

Tänapäevastesse sõidukitesse hõlpsasti integreeritav süsteem kasutab Doppleri radarit raadiolainete põrgatamiseks sellistelt pindadelt nagu hooned ja pargitud autod. Radarisignaal tabab pinda nurga all, nii et selle peegeldus põrkab tagasi nagu piljardilaua seina tabav löögikuul. Signaal läheb edasi nurga taha peidetud objektide löömiseks.

Osa radarisignaalist põrkab tagasi autole paigaldatud detektorite juurde, võimaldades süsteemil näha nurga taga olevaid objekte ja öelda, kas need liiguvad või seisavad. Kavandatud lähenemisviis võimaldab jalakäijatel ja jalgratturitel reaalses maailmas autonoomse sõidu stsenaariumides hoiatada kokkupõrget - enne kui näete neid olemasolevate otsese nägemisanduriga.

"Meie väljatöötatud algoritmid on väga tõhusad ja sobivad praeguse põlvkonna autotööstuse riistvarasüsteemidega," ütleb Heide. "Nii et võite seda tehnoloogiat näha juba järgmise põlvkonna sõidukites."

Selleks, et süsteem saaks eristada objekte, mis pole nähtavad optilistele anduritele, näiteks kaamerad, töötles Heide meeskond osa radarisignaalist, et standardsed radarid peavad pigem taustmüra kui kasutatavat teavet. Töörühm rakendas piltide töötlemise täpsustamiseks ja lugemiseks tehisintellekti tehnikaid. Fangyin Wei, arvutiteaduse eriala üliõpilane ja artikli üks juhtivaid autoreid, ütles, et süsteemi juhtiv arvuti pidi õppima tundma jalgrattureid ja jalakäijaid väga hõredate andmete hulgast.

"Kõigepealt peame tuvastama, kas midagi on olemas. Kui seal on midagi, kas see on oluline? Kas jalgrattur või jalakäija? " ta ütles. "Siis peame selle üles leidma." Wei ütles, et süsteem tuvastab praegu jalakäijad ja jalgratturid, kuna insenerid tundsid, et need olid kõige väiksema väljakutse ja nende kuju ja liikumine olid kõige keerulisemad. Ta ütles, et süsteemi saab reguleerida ka sõidukite tuvastamiseks.

Kuna Princetoni süsteem tugineb olemasolevale radarianduritehnoloogiale, peaks selle lisamine järgmise põlvkonna autodesse olema lihtne protsess, ütleb Heide. „Integreerimise ja turule toomise osas nõuab see palju inseneritööd. Kuid tehnoloogia on olemas, seega on võimalus seda sõidukites peagi näha."

Uurimisrühma kuulusid Jürgen Dickmann, Florian Krause, Werner Ritter ja Nicolas Schiener Mercedes-Benzist, Buu Phan ja Fahim Mannan Algoluxist, Ulmi ülikooli Klaus Dietmayer ja Bernard Sick Kasseli ülikoolist. Osalise rahastamise andis Euroopa Liidu programm H2020 ECSEL.

Radarite koolitamine nurga tagant nägemiseks võib olla oluline samm edasi auto ohutuses ja vähendada oluliselt selle uue tehnoloogiaga varustatud sõidukite läheduses jalutavate või rattaga sõitvate inimeste vigastusi.