Kas ir mašīnredze un cik svarīga tā ir pašbraucošām automašīnām?

Key Takeaways

• Pašbraucošās automašīnas paļaujas uz mašīnredzes tehnoloģiju, lai redzētu un izprastu apkārtni, ļaujot tām noteikt objektus, identificēt zīmes un orientēties pa ceļu.
• Mašīnredze pašbraucošās automašīnās sastāv no kameru sistēmas, malu skaitļošanas un AI algoritmiem, kas darbojas kopā, lai apkopotu vizuālo informāciju, apstrādātu to reāllaikā un identificētu modeļus un objektus.
• Mašīnredze ir ļoti svarīga, lai panāktu pilnīgu autonomiju pašbraucošās automašīnās, jo tā nodrošina objektu klasifikāciju, joslu un signālu noteikšanu, zīmju identifikāciju un satiksmes atpazīšanu. Autonomo transportlīdzekļu nākotne ir saistīta ar AI, malu skaitļošanas un kameru tehnoloģiju sasniegumiem.

Pašbraucošās automašīnas vienmēr ir piesaistījušas uzmanību. Lai gan mums, iespējams, vēl nav pilnībā autonomu automašīnu, mums ir automašīnas ar modernu aprīkojumu vadītāja palīdzības sistēmas (ADAS), kas spēj automātisku stūrēšanu, joslu maiņu, novietošanu stāvvietā un satiksmi apzinās kruīza kontrole.

Pašpiedziņas auto ADAS izmanto daudzus sensorus, un mašīnredze ir galvenais veids, kā noteikt, identificēt un aprēķināt attālumu starp objektiem un vispārējo apkārtni. Bez mašīnredzes pašbraucošas automašīnas ar kruīza kontroli un autopilotu ir maz ticamas.

Kas ir mašīnredze?

Mašīnredze ir tehnoloģija, kas ļauj mašīnām redzēt un atpazīt objektus apkārtējā vidē. Tā ir datorredzes apakškopa, kas koncentrējas uz uz redzi orientētu objektu noteikšanas rūpnieciskiem lietojumiem autonomās iekārtās, piemēram, robotos un transportlīdzekļos.

Mašīnredze mūsdienās izmanto AI dziļās mācīšanās algoritmus, piemēram, konvolucionālos neironu tīklus (CNN) izveidot stabilus un labi vispārīgus modeļus, kas var precīzi identificēt objektus dažādos veidos nosacījumiem. Tas ļauj īstenot mašīnredzību dažādos uzdevumos, kam nepieciešama lielāka uzticamība ražošanā, lauksaimniecībā, robotikā un autobūvē.

Kā mašīnas redze darbojas pašbraucošās automašīnās?

Mašīnredzi pašbraucošās automašīnās parasti var iedalīt trīs daļās: kameru sistēma, apstrāde (malu skaitļošana) un AI. Šī tehnoloģiju kaudze ļauj autonomam transportlīdzeklim redzēt, domāt un atpazīt zīmes un šķēršļus braukšanas laikā. Padziļināti apspriedīsim katru daļu, lai saprastu, kā šīs tehnoloģijas savienojas, veidojot pašbraucošas automašīnas mašīnas redzējumu.

Kameras sistēma

Mašīnredze balstās uz kameru sistēmām, lai apkopotu vizuālu informāciju par vidi. Pašbraucošās automašīnas izmanto vairākas kameras, kas uzstādītas ap automašīnu, lai savāktu pēc iespējas vairāk vizuālās informācijas.

Mašīnredzes kamerās tiek izmantoti divi galvenie sensori: komplementārie metāla oksīda pusvadītāji (CMOS) un ar uzlādi savienotas ierīces (CCD). Pašbraucošām automašīnām CMOS bieži tiek dota priekšroka tā ātrā nolasīšanas ātruma un jaudīgā uz kuģa dēļ elektronika un paralēlās apstrādes iespējas, padarot to par ātrāku sensoru, lai gan ar noslieci uz troksni vai artefakti. Risinājumi, piemēram, dažādi apgaismojuma režīmi, digitālā nakts redzamība un filtri, var palīdzēt CMOS sensoram mazāk nekā ideālos apgaismojuma apstākļos.

Pašbraucošām automašīnām kameras ir uzstādītas noteiktos attālumos viena no otras, lai radītu stereoskopisku redzi. Stereoskopiskā redze ir spēja apvienot divas vai vairākas vizuālās ievades, radot dziļuma vai trīsdimensionalitātes sajūtu objektos un vidē. Tas savukārt ļauj automašīnām veikt trīsstūrus un aprēķināt aptuveno attālumu starp objektu un automašīnu.

Tā kā cilvēkiem ir divas acis, mēs gūstam labumu arī no stereoskopiskās redzes. Jūs varat to pārbaudīt pats; aizveriet vienu aci un izvēlieties nelielu priekšmetu no sava galda. Novietojiet roku uz objekta sāniem un pārliecinieties, ka objekta gals atrodas vismaz divu collu attālumā. Mēģiniet uz dažām sekundēm apturēt un redzēt, cik pārliecināts esat par savu tuvinājumu. Tagad mēģiniet atvērt abas acis un redzēt, kā jūsu dziļuma sajūta ir daudz labāka.

Edge dators

Kamēr pašbraucošās automašīnas kameru sistēma apkopo datus, borta dators (malas procesors) apstrādās visas ievades reāllaikā, lai atjauninātu sistēmu par vides stāvokli nekavējoties. Lai gan parastie mašīnredzes uzdevumi var ietaupīt naudu, izmantojot mākoņdatošanu, to vienkārši ir pārāk daudz risks, ka pašbraucošās automašīnas tiks savienotas ar mākoni, pat ja tas ir paredzēts ārpakalpojumam procesa prasībās mašīnredzei.

Izmantojot malas datoru ievades datu apstrādei, tiek novērstas latentuma problēmas un tiek nodrošināta datu saņemšana, apstrāde un saziņa reāllaikā. Edge datori pašbraucošām automašīnām izmanto specializētus datorus, kuros ir integrēti AI grafikas procesori, piemēram, NVIDIA Tensor Core un CUDA Cores.

AI algoritmi

Algoritmi vienmēr ir bijuši būtiska mašīnredzes sastāvdaļa. Algoritms ir tas, kas ļauj datoram identificēt visus modeļus, formas un krāsas, ko nodrošina kameras sistēma. AI izmantošana salīdzinājumā ar tradicionālākiem mašīnredzes algoritmiem ievērojami uzlabo pašbraucošas automašīnas spēju droši identificēt objektus, ielu zīmes, ceļa marķējumus un luksoforus. Pašpiedziņas automašīnu apmācīšanai tiek izmantoti daudzi AI algoritmi. Populārākie ietver:

• YOLO (Tu skaties tikai vienreiz): Reāllaika objektu noteikšanas algoritms, kas identificē un izseko objektus automašīnas redzamības laukā.
• SIFT (Scale-Icar'sant Feature Transform): To izmanto funkciju iegūšanai, un tas palīdz automašīnai atpazīt raksturīgos orientierus un objektus tās apkārtnē.
• Orientēto gradientu histogramma (HOG): Izmanto objektu atpazīšanai, tā koncentrējas uz vietējo rakstu un gradientu izņemšanu no attēliem.
• TextonBoost: Algoritms, kas palīdz atpazīt objektus, analizējot tekstūras vidē.
• AdaBoost: Datu klasifikācijai izmantotais AdaBoost apvieno vairākus vājus klasifikatorus, lai pieņemtu stingrus lēmumus par objektiem un šķēršļiem transportlīdzekļa ceļā.

Mašīnredzes nozīme pašbraucošās automašīnās

Mašīnredze ir galvenais veids, kā pašbraucoša automašīna uztver un izprot savu apkārtni. Bez mašīnredzes ir ļoti iespējams, ka pašbraucošās automašīnas tiks novirzītas atpakaļ uz 1. līmeni transportlīdzekļa autonomijas skala un, iespējams, nekad nesasniegs pilnīgu autonomiju.

Izmantojot mašīnredzi, pašbraucošās automašīnas tagad spēj klasificēt objektus, noteikt joslas un signālus, identificēt zīmes un atpazīt satiksmi.

Lai gan daudzi pašbraucošie transportlīdzekļi tagad izmanto dažādus sensorus, piemēram, LIDAR, RADAR un SONAR, tie visi lielā mērā paļaujas uz mašīnredze, lai redzētu vidi, identificētu objektus un saprastu zīmju un luksoforu nozīmi ceļu. Visi šie papildu sensori ir paredzēti tikai, lai uzlabotu mašīnas redzamību un veicinātu cilvēku, dzīvnieku un īpašumu drošību.

Tas nozīmē, ka mašīnredze var darboties neatkarīgi, bez citu sensoru palīdzības, lai nodrošinātu autopilota iespējas. Faktiski Tesla jaunākās pašpiedziņas automašīnas atteicās no RADAR, un tagad tās Autopilota sistēma paļaujas tikai uz mašīnredzi.

Lai gan tas neko nenozīmē, lai diskreditētu citu sensoru tehnoloģiju lietderību, tas parāda mašīnas redzamības nozīmi un spēku pašbraucošās automašīnās.

Mašīnvīzijas nākotne autonomajos transportlīdzekļos

Mašīnredze ir pašbraucošu automašīnu pamats. Izmantojot mašīnredzi, automašīnas var redzēt un uztvert vidi tieši tā, kā to dara cilvēki. Lai gan problēmas joprojām pastāv, nevar novērtēt par zemu mašīnredzes priekšrocības drošības un navigācijas ziņā. Kas attiecas uz autonomo transportlīdzekļu nākotni, jebkādi turpmāki sasniegumi mākslīgā intelekta, malu skaitļošanas un/vai kameru jomā. tehnoloģija noteikti padarīs pašbraucošas automašīnas prasmīgākas, kas, iespējams, pārcels tās uz augstāku līmeni automatizācija.