2019. 02. 20. - 10:05

A gyalogosok mozgását tanulják az önjáró autók

A gyalogosok mozgását tanulják az önjáró autók

A jelenlegi technológiáknál nagyobb pontossággal kell felismerniük és előre jelezniük a gyalogosok mozgását az önjáró autóknak. Erre tanítják most őket a kutatók.

Az emberek mozgása nem mondható igazán megjósolhatónak. Az azonban, ahogyan az utcán közlekednek, nagyjából igen.
 
A test szimmetriája, a láb elhelyezése és egyéb jelzések is segítenek az önjáró autóknak felismerni és előrejelezni egy gyalogos mozgását – melynek pontosságára egyre nagyobb szükség van, s a jelenlegi technológia már nem elegendő. Ezen dolgoznak a Michigani Egyetem kutatói.
 
A járművek a kamerákon keresztül gyűjtenek adatot, a LiDAR és a GPS rendszer pedig lehetővé teszi a kutatók számára, hogy rögzítsék az emberek mozgóképeit, majd újra felépítsék azokat 3D-s számítógépes szimulációban.
 
Ezzel ún. „biomechanikusan inspirált ismétlődő neurális hálózatot” hoznak létre, amely katalogizálja az emberi mozgásokat. Így előre tudják jelezni a pozíciókat és jövőbeni elhelyezkedéseket, egy vagy több gyalogos esetében, több mint 45 méter távolságra az autótól. 
 
Az önjáró autóknak tudniuk kell pontosan előrejelezni a gyalogosok mozgását
Az önjáró autóknak tudniuk kell pontosan előrejelezni a gyalogosok mozgását
 
Az ezen a területen végzett, előzetes munka jellemzően csak az állóképeket figyelte – kevésbé foglalkozott azzal, hogy az emberek hogyan mozognak három dimenzióban – magyarázta Ram Vasudevan, az egyetem professzor asszisztense, mechanikai mérnök.
 
„Ha ezeknek a mesterségesen intelligens kocsiknak a való világban kell működniük, kölcsönhatásba kerülniük a környezettel, biztosnak kell lennünk abban, hogy előrejelzéseink – vagyis, hogy a gyalogos merre mozog – pontosak, tehát az autó és a gyalogos biztosan nem keresztezi egymás útját” – mondta.
 
Az önjáró autókat fel kell szerelni a szükséges előrejelző rendszerrel, el kell merülnie az emberi mozgás apró részleteiben – ilyen az emberi járás üteme (periodicitás), a végtagok tükörszimmetriája és a mód, ahogyan a lábak elhelyezése befolyásolja a járás stabilitását.
 
A gépi tanulás jelentős része, mely az autonóm technológiát ilyen szintre fejlesztette, csak két dimenzióval tudott megküzdeni. A számítógépnek számos fényképet mutattak egy stop jelről például, mely természetesen egy idő után felismerte a stop jelzéseket a való életben is.
 
A jelenlegi technológia fejlesztésnél néhány másodpercig futó videoklipek használatával tanulmányozzák egy részlet első felét az előrejelzéshez, majd pedig ellenőrzik a pontosságot a második félidőben.
 
„Most arra tanítjuk a rendszert, hogy felismerje a mozgást és előrejelzéseket készítsen, nem csupán egyetlen dologról – hanem arról is, vajon várhatóan hol lesz a gyalogos teste a következő lépésben és az azutániban” – mondta el Matthew Johnson-Roberson, a Michigani Egyetem professzor asszisztense, hajóépítészeti és tengerészeti mérnök.
 
„Amennyiben egy gyalogos a telefonját nézi, az autó felfedezi, hogy éppen dekoncentrált – magyarázta Vasudevan. – A testtartása, valamint amerre néz, sokat elmond a figyelmesség szintjéről. Ahogyan arról is, hogy mit fog az illető a következő lépésben tenni.”
 
Bízunk benne, hogy a megfelelő előrejelzésekkel az önjáró autók működése valóban tökéletesíthető lesz.
 
László Adrienn

Hírlevél feliratkozás

Kérjük, add meg adataidat a hírlevélre történő feliratkozáshoz! A megadott adatokat bizalmasan kezeljük, azokat harmadik félnek át nem adjuk.
hungarospa_logo_kicsi
gyulai_vafurdo

profight_banner.