Что такое машинное зрение и насколько оно важно для беспилотных автомобилей?

Ключевые выводы

• Беспилотные автомобили используют технологию машинного зрения, чтобы видеть и понимать окружающую среду, что позволяет им обнаруживать объекты, распознавать знаки и ориентироваться на дороге.
• Машинное зрение в беспилотных автомобилях состоит из системы камер, периферийных вычислений и алгоритмов искусственного интеллекта. которые работают вместе, собирая визуальную информацию, обрабатывая ее в режиме реального времени и выявляя закономерности и объекты.
• Машинное зрение имеет решающее значение для достижения полной автономности беспилотных автомобилей, поскольку оно позволяет классифицировать объекты, обнаруживать полосы движения и сигналы, идентифицировать знаки и распознавать дорожное движение. Будущее беспилотных транспортных средств связано с достижениями в области искусственного интеллекта, периферийных вычислений и технологий камер.

Беспилотные автомобили всегда привлекали внимание. Хотя у нас, возможно, еще нет полностью автономных автомобилей, у нас есть автомобили с передовыми технологиями. системы помощи водителю (ADAS), способные выполнять автоматическое рулевое управление, смену полосы движения, парковку и круиз-контроль с учетом дорожного движения.

Беспилотный автомобиль использует множество датчиков для своей системы ADAS, при этом машинное зрение является основным способом обнаружения, идентификации и расчета расстояния до объектов и окружающей среды. Без машинного зрения появление беспилотных автомобилей с круиз-контролем и автопилотом маловероятно.

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 промышленных приложениях визуального обнаружения объектов в автономных машинах, таких как роботы и транспортные средства.

Машинное зрение сегодня использует алгоритмы глубокого обучения искусственного интеллекта, такие как сверточные нейронные сети (CNN). создавать надежные и хорошо обобщенные модели, способные точно идентифицировать объекты в различных условия. Он позволяет применять машинное зрение для решения различных задач, требующих повышенной надежности в производстве, сельском хозяйстве, робототехнике и автомобилестроении.

Как машинное зрение работает в беспилотных автомобилях?

Машинное зрение в беспилотных автомобилях обычно можно разделить на три части: система камер, обработка (периферийные вычисления) и искусственный интеллект. Этот набор технологий позволяет беспилотному транспортному средству видеть, думать и распознавать знаки и препятствия во время вождения. Давайте подробно обсудим каждую часть, чтобы понять, как эти технологии связаны друг с другом, формируя машинное видение беспилотного автомобиля.

Система камер

Машинное зрение использует системы камер для сбора визуальной информации об окружающей среде. В беспилотных автомобилях вокруг автомобиля установлено несколько камер, которые собирают как можно больше визуальной информации.

В камерах машинного зрения используются два основных датчика: дополнительные металлооксидные полупроводники (КМОП) и устройства с зарядовой связью (ПЗС). Для беспилотных автомобилей часто предпочитают КМОП-матрицу из-за ее высокой скорости считывания и мощного встроенного программного обеспечения. электроника и возможности параллельной обработки, что делает его более быстрым датчиком, хотя и склонным к шуму. или артефакты. Такие решения, как различные режимы освещения, цифровое ночное видение и фильтры, могут помочь CMOS-датчику в условиях неидеального освещения.

В беспилотных автомобилях камеры устанавливаются на определенном расстоянии друг от друга, чтобы обеспечить стереоскопическое изображение. Стереоскопическое зрение — это способность комбинировать два или более визуальных входных сигнала, создавая ощущение глубины или трехмерности объектов и окружающей среды. Это, в свою очередь, позволяет автомобилям выполнять триангуляцию и рассчитывать приблизительное расстояние между объектом и автомобилем.

Поскольку у людей два глаза, мы также получаем выгоду от стереоскопического зрения. Вы можете проверить это самостоятельно; закройте один глаз и выберите небольшой предмет со стола. Положите руку на сторону объекта и убедитесь, что кончик объекта находится на расстоянии не менее двух дюймов. Попробуйте сделать паузу на несколько секунд и посмотреть, насколько вы уверены в своем приближении. Теперь попробуйте открыть оба глаза и увидите, что ваше чувство глубины стало намного лучше.

Периферийный компьютер

Пока система камер беспилотного автомобиля собирает данные, бортовой компьютер (периферийный процессор) будет обрабатывать все входные данные в режиме реального времени, чтобы обновлять систему о состоянии окружающей среды немедленно. Хотя типичные задачи машинного зрения могут сэкономить деньги с помощью облачных вычислений, их просто слишком много. риск подключения беспилотных автомобилей к облаку, даже если это касается аутсорсинга процесса в соответствии с требованиями к машинному зрению.

Использование периферийного компьютера для обработки входных данных устраняет проблемы с задержкой и гарантирует получение, обработку и передачу данных в режиме реального времени. В периферийных компьютерах для беспилотных автомобилей используются специализированные компьютеры, в которых интегрированы графические процессоры искусственного интеллекта, такие как Tensor Core и CUDA от NVIDIA.

Алгоритмы искусственного интеллекта

Алгоритмы всегда были важной частью машинного зрения. Алгоритм позволяет компьютеру идентифицировать все узоры, формы и цвета, предоставляемые системой камеры. Использование искусственного интеллекта вместо более традиционных алгоритмов машинного зрения значительно расширяет возможности беспилотного автомобиля надежно идентифицировать объекты, уличные знаки, дорожную разметку и светофоры. Многие алгоритмы искусственного интеллекта используются для обучения беспилотных автомобилей. К самым популярным относятся:

• ЙОЛО (Ты смотришь только один раз): Алгоритм обнаружения объектов в реальном времени, который идентифицирует и отслеживает объекты в поле зрения автомобиля.
• SIFT (преобразование масштаба-Icar’sant Feature): Используется для извлечения признаков и помогает автомобилю распознавать отличительные ориентиры и объекты в окружении.
• Гистограмма ориентированных градиентов (HOG): Используемый для распознавания объектов, он фокусируется на извлечении локальных узоров и градиентов из изображений.
• ТекстонБуст: Алгоритм, который помогает распознавать объекты путем анализа текстур окружающей среды.
• АдаБуст: AdaBoost, используемый для классификации данных, объединяет несколько слабых классификаторов для принятия верных решений относительно объектов и препятствий на пути транспортного средства.

Важность машинного зрения в беспилотных автомобилях

Машинное зрение — это основной способ беспилотного автомобиля чувствовать и понимать окружающую среду. Без машинного зрения весьма вероятно, что беспилотные автомобили будут переведены обратно на уровень 1. шкала автономности автомобиля и, возможно, никогда не достигнет полной автономии.

Благодаря машинному зрению беспилотные автомобили теперь способны классифицировать объекты, обнаруживать полосы движения и сигналы, распознавать знаки и распознавать дорожное движение.

Хотя многие беспилотные 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. дорога. Все эти дополнительные датчики предназначены только для улучшения машинного зрения и повышения безопасности людей, животных и имущества.

Тем не менее, машинное зрение может работать независимо, без помощи других датчиков, обеспечивающих возможности автопилота. Фактически, новейшие беспилотные автомобили Tesla отказались от радара и теперь полагаются исключительно на машинное зрение в своей системе автопилота.

Хотя это ничего не означает с точки зрения дискредитации полезности других сенсорных технологий, это показывает важность и силу машинного зрения в беспилотных автомобилях.

Будущее машинного зрения в автономных транспортных средствах

Машинное зрение — основа беспилотных автомобилей. Благодаря машинному зрению автомобили могут видеть и воспринимать окружающую среду точно так же, как это делают люди. Хотя проблемы сохраняются, преимущества машинного зрения с точки зрения безопасности и навигации нельзя недооценивать. Что касается будущего беспилотных транспортных средств, любые дальнейшие достижения в области искусственного интеллекта, периферийных вычислений и/или камер технологии, несомненно, сделают беспилотные автомобили более совершенными, что, вероятно, поднимет их на более высокий уровень автоматизация.