Ce este viziunea artificială și cât de importantă este pentru mașinile care se conduc singure?

Recomandări cheie

• Mașinile cu conducere autonomă se bazează pe tehnologia de viziune artificială pentru a vedea și înțelege împrejurimile lor, permițându-le să detecteze obiecte, să identifice semne și să navigheze pe drum.
• Viziunea artificială în mașinile cu conducere autonomă constă dintr-un sistem de cameră, edge computing și algoritmi AI. care lucrează împreună pentru a colecta informații vizuale, a le procesa în timp real și pentru a identifica modele și obiecte.
• Viziunea artificială este crucială pentru obținerea autonomiei depline în mașinile cu conducere autonomă, deoarece permite clasificarea obiectelor, detectarea benzii și a semnalelor, identificarea semnelor și recunoașterea traficului. Viitorul vehiculelor autonome constă în progresele în AI, computerul de vârf și tehnologia camerelor.

Mașinile cu conducere autonomă au atras întotdeauna atenția. Deși s-ar putea să nu avem încă mașini complet autonome, avem mașini cu mașini avansate sisteme de asistență pentru șofer (ADAS) capabile de direcție automată, schimbarea benzii, parcare și controlul vitezei de croazieră în funcție de trafic.

O mașină cu conducere autonomă folosește numeroși senzori pentru ADAS, viziunea artificială fiind principala modalitate de a detecta, identifica și calcula distanța dintre obiecte și împrejurimile generale. Fără viziune artificială, mașinile cu conducere autonomă cu control de croazieră și pilot automat sunt foarte puțin probabile.

Ce este viziunea artificială?

Viziunea automată este o tehnologie care permite mașinilor să vadă și să recunoască obiectele din mediul înconjurător. Este un subset al vederii computerizate care se concentrează pe aplicațiile industriale ale detectării obiectelor orientate spre viziune în mașini autonome, cum ar fi roboți și vehicule.

Viziunea artificială utilizează astăzi algoritmi de învățare profundă AI, cum ar fi rețelele neuronale convoluționale (CNN) pentru a crea modele robuste și bine generalizate care pot identifica cu precizie obiectele în diverse conditii. Face posibilă implementarea viziunii artificiale pentru diverse sarcini care necesită o fiabilitate mai mare în producție, agricultură, robotică și auto.

Cum funcționează viziunea artificială în mașinile cu conducere autonomă?

Viziunea artificială în mașinile cu conducere autonomă poate fi de obicei împărțită în trei părți: sistemul de camere, procesare (edge ​​computing) și AI. Această stivă de tehnologie permite unui vehicul autonom să vadă, să gândească și să identifice semne și obstacole în timpul conducerii. Să discutăm fiecare parte în profunzime pentru a înțelege modul în care aceste tehnologii se leagă împreună pentru a forma viziunea automată a unei mașini cu conducere autonomă.

Sistem de cameră

Viziunea artificială se bazează pe sistemele de camere pentru a colecta informații vizuale despre mediu. Mașinile cu conducere autonomă folosesc mai multe camere instalate în jurul mașinii pentru a aduna cât mai multe informații vizuale posibil.

Doi senzori principali sunt utilizați în camerele de viziune artificială: semiconductori complementari de oxid de metal (CMOS) și dispozitive cuplate cu încărcare (CCD). Pentru mașinile cu conducere autonomă, CMOS este adesea preferat pentru viteza sa de citire rapidă, puternică pe navă electronică și capabilități de procesare paralelă, ceea ce îl face senzorul mai rapid, deși predispus la zgomot sau artefacte. Soluțiile, cum ar fi diferite moduri de iluminare, viziune digitală pe timp de noapte și filtre, pot ajuta senzorul CMOS în condiții de iluminare mai puțin decât ideale.

Pentru mașinile cu conducere autonomă, camerele sunt instalate la anumite distanțe una de cealaltă pentru a produce viziune stereoscopică. Viziunea stereoscopică este capacitatea de a combina două sau mai multe intrări vizuale, creând un sentiment de profunzime sau tridimensionalitate în obiecte și în mediu. Acest lucru, la rândul său, permite mașinilor să trianguleze și să calculeze distanța aproximativă dintre obiect și mașină.

Deoarece oamenii au doi ochi, beneficiem și de viziunea stereoscopică. Îl poți testa singur; închideți un ochi și selectați un obiect mic de pe birou. Așezați mâna pe partea obiectului și asigurați-vă că vârful obiectului este la cel puțin doi centimetri distanță. Încercați să faceți o pauză pentru câteva secunde și vedeți cât de încrezător sunteți în aproximarea dvs. Acum, încearcă să deschizi ambii ochi și vezi cum simțul tău de profunzime este mult mai bun.

Computer Edge

În timp ce sistemul de camere de pe mașina cu conducere autonomă adună date, un computer de bord (procesor de margine) va procesa toate intrările în timp real pentru a actualiza sistemul cu privire la starea mediului imediat. Deși sarcinile tipice de viziune artificială pot economisi bani folosind cloud computing, pur și simplu sunt prea multe riscul ca mașinile cu conducere autonomă să fie conectate la cloud, chiar dacă este vorba de externalizarea procesului în cerințele sale pentru viziunea artificială.

Utilizarea unui computer de vârf pentru procesarea datelor de intrare elimină problemele de latență și asigură că datele sunt primite, procesate și comunicate în timp real. Computerele Edge pentru mașini cu conducere autonomă folosesc computere specializate care integrează procesoare grafice AI, cum ar fi Tensor Core și CUDA Cores de la NVIDIA.

Algoritmi AI

Algoritmii au fost întotdeauna o parte crucială a viziunii artificiale. Algoritmul este ceea ce permite unui computer să identifice toate modelele, formele și culorile furnizate de sistemul de camere. Utilizarea AI peste algoritmi tradiționali de viziune artificială îmbunătățește considerabil capacitatea unei mașini cu conducere autonomă de a identifica în mod fiabil obiectele, semnele stradale, marcajele rutiere și semafoarele. Mulți algoritmi de inteligență artificială sunt folosiți pentru a antrena mașini cu conducere autonomă. Cele mai populare includ:

• YOLO (Te uiți doar o dată): Un algoritm de detectare a obiectelor în timp real care identifică și urmărește obiectele din câmpul vizual al mașinii.
• SIFT (Transformarea caracteristică Scale-Icar'sant): Folosit pentru extragerea caracteristicilor, ajută mașina să recunoască repere și obiecte distinctive din împrejurimi.
• Histograma gradienților orientați (HOG): Folosit pentru recunoașterea obiectelor, se concentrează pe extragerea de modele și gradienți locale din imagini.
• TextonBoost: Un algoritm care ajută la recunoașterea obiectelor prin analiza texturilor din mediu.
• AdaBoost: Folosit pentru clasificarea datelor, AdaBoost combină mai multe clasificatoare slabe pentru a lua decizii puternice cu privire la obiectele și obstacolele din calea vehiculului.

Importanța vederii artificiale în mașinile cu conducere autonomă

Viziunea artificială este modalitatea principală prin care o mașină cu conducere autonomă poate percepe și înțelege împrejurimile sale. Fără viziune artificială, este foarte probabil ca mașinile cu conducere autonomă să fie împinse înapoi la nivelul 1 pe scala autonomiei vehiculului și s-ar putea să nu ajungă niciodată la autonomie deplină.

Cu viziunea artificială, mașinile cu conducere autonomă sunt acum capabile să clasifice obiectele, să detecteze benzile și semnalele, să identifice semnele și să recunoască traficul.

Deși multe vehicule cu conducere autonomă folosesc acum diverși senzori, cum ar fi LIDAR, RADAR și SONAR, toate se bazează în mare măsură pe viziune artificială pentru a vedea mediul, a identifica obiectele și a înțelege semnificația semnelor și a semafoarelor de pe drum. Toți acești senzori suplimentari sunt acolo doar pentru a spori vederea artificială și pentru a spori siguranța oamenilor, animalelor și proprietăților.

Acestea fiind spuse, viziunea artificială poate funcționa independent fără ajutorul altor senzori pentru a oferi capabilități de pilot automat. De fapt, cele mai noi mașini autonome de la Tesla au renunțat la RADAR și acum se bazează doar pe viziunea artificială pentru sistemul său Autopilot.

Deși acest lucru nu înseamnă nimic în ceea ce privește discreditarea utilității altor tehnologii cu senzori, arată importanța și puterea viziunii artificiale în mașinile cu conducere autonomă.

Viitorul viziunii artificiale în vehiculele autonome

Viziunea artificială este baza mașinilor cu conducere autonomă. Prin viziunea artificială, mașinile pot vedea și percepe mediul exact așa cum o fac oamenii. Deși provocările persistă, beneficiile viziunii artificiale în ceea ce privește siguranța și navigația nu pot fi subestimate. În ceea ce privește viitorul vehiculelor autonome, orice progrese ulterioare în AI, edge computing și/sau cameră tehnologia va face cu siguranță mașinile cu conducere autonomă mai competente, ceea ce le va muta probabil la un nivel mai înalt de automatizare.