Forskere har utviklet et automatisert system som gjør det mulig for biler å oppfatte rundt hjørnene og oppdage møtende trafikk og fotgjengere.
Systemet kan enkelt integreres i dagens' s kjøretøyer, og bruker Doppler-radar for å reflektere radiobølger fra overflater som bygninger og parkerte biler. Radarsignalet treffer overflaten i en viss vinkel, så refleksjonen spretter tilbake som en kulekule som treffer veggen til biljardbordet, og signalet fortsetter å treffe gjenstander som er skjult i hjørnet. Noen radarsignaler reflekteres tilbake til detektoren montert på bilen, slik at systemet kan se objektene rundt hjørnet og bedømme om de er i bevegelse eller står stille. Felix Heide, assisterende professor i informatikk ved Princeton University, sa:" Dette vil gjøre det mulig for biler å se skjulte objekter som ikke kan registreres av dagens' s lidar og kamerasensorer, for eksempel å tillate autonome kjøretøyer å se fare. Krysset." Forskerne sa også," Kostnadene for radarsensorer er også relativt lave, spesielt sammenlignet med lidarsensorer, og kan masseproduseres."
I en artikkel publisert på CVPR2020-konferansen 16. juni, beskrev forskerne hvordan systemet skiller objekter, inkludert biler, sykler og fotgjengere, og måler retning og møtende hastighet.
Forfatteren skriver:" Den foreslåtte metoden gjør det mulig for fotgjengere og syklister å gi kollisjonsvarsel i autonome autonome kjørescenarier, og deretter bruke eksisterende synssensorer for å se fotgjengere og syklister."
De siste årene har ingeniører utviklet forskjellige sensorsystemer som gjør det mulig for biler å oppdage andre gjenstander på veien. Mange av dem er avhengige av lidar eller kameraer som bruker synlig eller nær-infrarødt lys, og slike kollisjonsforebyggende sensorer er nå vanlig i biler. Imidlertid er det vanskelig å bruke optisk sensing for å identifisere gjenstander utenfor synet av bilen.
I en tidligere undersøkelse lurte Hyde og kollegene på om det var mulig å lage et system som bruker avbildningsradar i stedet for synlig lys for å oppdage farer utenfor bilen' s siktelinje. For radarsystemer er signaltapet på glatte overflater mye lavere, og radar er en effektiv teknologi for å spore objekter. Utfordringen er at den romlige oppløsningen til radaren (brukes til å fotografere objekter rundt hjørner som biler og sykler) er relativt lav. Forskerne mener imidlertid at de kan lage algoritmer for å tolke radardata for å få sensorene til å fungere ordentlig.
For å gjøre systemet i stand til å skille objekter, behandlet teamet en del av radarsignalet, det vil si at standardradaren vurderte bakgrunnsstøy fremfor tilgjengelig informasjon. Teamet benyttet kunstig intelligenssteknologi for å forbedre behandlingen og lese bildene. Fan Fanwei, en doktorgradsstudent i informatikk og en av hovedforfatterne av papiret, sa at datamaskinen som kjører systemet, må lære å identifisere syklister og fotgjengere fra svært sparsomme data.
GG quot; For det første må vi oppdage om det er noe. Hvis noe er viktig? Er det en syklist eller en fotgjenger?" hun sa." Da må vi finne det."
Hun sa at systemet foreløpig er i stand til å oppdage fotgjengere og syklister fordi ingeniører mener at disse objektene er små i størrelse og har forskjellige former og bevegelser, så de er de mest utfordrende objektene. Hun sa at systemet også kan justeres for å oppdage kjøretøy.
Forskerne planlegger å forbedre radar- og signalbehandlingen ytterligere, slik at teknologien kan brukes i flere retninger. Dette systemet har potensialet til å forbedre kjøretøyets sikkerhet fundamentalt. Siden den er avhengig av eksisterende radarsensorteknologi, bør det være mulig å forberede seg på distribusjon av radarsystemer i neste generasjons kjøretøy.
