Лазер допоможе безпілотним автомобілям «заглядати» за кут

Інженери зі Стенфордського університету представили прототип лазерної системи, яка в перспективі дозволить безпілотним автомобілям «заглядати» за кут і «бачити» об'єкти, приховані із зони прямої видимості. Згідно з повідомленням університету, попередні випробування системи показали, що вона здатна досить точно реконструювати зовнішній вигляд об'єкта, прихованого перешкодою.

Сучасні системи машинного зору можуть збирати повну інформацію тільки про ті об'єкти, які знаходяться в зоні їх прямого бачення. З цієї причини системи автопілота для автомобілів не можуть адекватно реагувати на несподівані ситуації. Наприклад, якщо досвідчений водій за непрямими ознаками може визначити наявність іншого автомобіля за рогом, то автопілоту це поки недоступно.

Принцип роботи нової системи заснований на багаторазовому відображенні лазерного променя від об'єктів. Лідар прототипу системи, що розробляється Стенфордським університетом, генерує лазерний промінь, який потрапляє на об'єкт у прямій видимості і частково відбивається за перешкоду, за якою знаходиться будь-який об'єкт.

Потім вже одного разу відбитий промінь падає на прихований об'єкт, частково відбивається на початкову поверхню, а від неї, знову ж частково, - до детектора лідара. За часом реєстрації відображених променів програмне забезпечення, що управляє лазерною системою, і проводить «реконструкцію» об'єкта, прихованого за перешкодою.

В даний час прототипу для сканування об'єкта, прихованого за перешкодою, необхідно від декількох хвилин до години. При цьому точність розпізнавання об'єктів досить висока. Система навіть може «бачити» знаки, розташовані за перешкодою. Розробники стверджують, що роботу системи можна прискорити, а в перспективі адаптувати алгоритм розпізнавання для роботи з уже існуючими лідарами.

У жовтні минулого року Лабораторія комп'ютерних наук і штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту продемонструвала систему, яка дозволяє по тінях і колірних плямах на підлозі визначати кількість об'єктів за рогом і траєкторію їх руху. При цьому самі об'єкти в поле зір камери не потрапляють.

Представлений прототип системи працює зі звичайною дзеркальною камерою. Алгоритм, що керує системою і отриманий за допомогою методів машинного навчання, здатний вловлювати найменші, непомітні людському оку, зміни в освітленості та колірному спектрі із зображення підлоги поруч з кутом стіни.

Під час випробувань кілька людей одночасно переміщалися в кімнаті і на вулиці. За рогом була встановлена камера, яка знімала ділянку підлоги або дороги, що примикає до кута. Учасники випробувань в зону прямого бачення камери не потрапляли. Алгоритму потрібен деякий час для аналізу зображень, причому він враховував зміни, що відбувалися з часом.

В результаті алгоритм виявився здатний не просто визначати кількість рухомих об'єктів за рогом, але і розраховувати приблизні траєкторії їх руху. У деяких випадках алгоритм зумів навіть скласти почесну траєкторію переміщення об'єкта.