Berta Sándor
Eseményeket előrejelző szoftver teheti biztonságosabbá a közlekedést
A program képes tovább javítani az autonóm vezetési rendszerek hatékonyságán.
Az MIT Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratóriumának (MIT CSAIL) munkatársai megpróbálták kiküszöbölni a Light Detection and Ranging (LiDAR) rendszer hiányosságait és ezt egy olyan, a gépi tanuláson alapuló új alkalmazás kifejlesztésével érték el, amely 3D-térképet és GPS-jeleket használ. Az első tesztek azt mutatták, hogy azoknak a vészhelyzeti biztonsági sofőröknek, akik az új megoldást alkalmazzák, sokkal kevesebb alkalommal kell beavatkozniuk.
A szoftver olyan előrejelzéseket készít, hogy milyen események várhatók a következő másodpercekben és önállóan értékeli, hogy ezek a történések mennyire lehetnek veszélyesek és annak megfelelően sorolja be azokat. Két kutató, Zhijian Liu és Alexander Amini elő is vezette, hogy milyen esetekben lehet különösen hasznos az új rendszer. Amennyiben például valaki egy alagútból kihajt és a szemébe süt az erős napfény, akkor nagyon nehezen érzékeli a különböző tárgyakat és jelzéseket. De ha meg tudja becsülni, hogy mik történhetnek abban az adott másodpercben, akkor nem kell aggódnia. Többek között, ha kicsi a forgalom, akkor nem kell hirtelen fékezéstől tartania, míg ha nagy a forgalom, akkor számíthat ilyen manőverekre vagy akár egy dugó kialakulására.
A generált adatmennyiség hatalmas. Egy tipikus 64 csatornás szenzor másodpercenként kétmillió adatpontot hoz létre. Ezt a fedélzeti rendszerek valós időben nem tudják feldolgozni. Ezért a térkép először 2D-s, mert annak a képi adataihoz csak a számítási teljesítmény tizennegyed részére van szükség. De e folyamat során így is kárba veszhet számos olyan információ, amelyekre a biztonságos közlekedéshez szükség lehet. A fejlesztőcsapat a megoldásnak a Hybrid Evidential[WK1] (#_msocom_1) Fusion nevet adta, mert számos módszert ötvözött abban. A fejlesztést vezető Daniela Rus professzor ugyanakkor rámutatott, hogy a rendszer így tudja igazán felmérni a váratlan eseményeket és felkészülni azokra.
Tavaly decemberben írtunk a Müncheni Műszaki Egyetemen megalkotott biztonsági programról, amely lehetővé teszi, hogy elkerülhetők legyenek a közlekedési balesetek. Az alkalmazás ehhez az ezredmásodperc tört része alatt előre kiszámítja egy adott közlekedési helyzet lehetséges variációit.
Az MIT Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratóriumának (MIT CSAIL) munkatársai megpróbálták kiküszöbölni a Light Detection and Ranging (LiDAR) rendszer hiányosságait és ezt egy olyan, a gépi tanuláson alapuló új alkalmazás kifejlesztésével érték el, amely 3D-térképet és GPS-jeleket használ. Az első tesztek azt mutatták, hogy azoknak a vészhelyzeti biztonsági sofőröknek, akik az új megoldást alkalmazzák, sokkal kevesebb alkalommal kell beavatkozniuk.
A szoftver olyan előrejelzéseket készít, hogy milyen események várhatók a következő másodpercekben és önállóan értékeli, hogy ezek a történések mennyire lehetnek veszélyesek és annak megfelelően sorolja be azokat. Két kutató, Zhijian Liu és Alexander Amini elő is vezette, hogy milyen esetekben lehet különösen hasznos az új rendszer. Amennyiben például valaki egy alagútból kihajt és a szemébe süt az erős napfény, akkor nagyon nehezen érzékeli a különböző tárgyakat és jelzéseket. De ha meg tudja becsülni, hogy mik történhetnek abban az adott másodpercben, akkor nem kell aggódnia. Többek között, ha kicsi a forgalom, akkor nem kell hirtelen fékezéstől tartania, míg ha nagy a forgalom, akkor számíthat ilyen manőverekre vagy akár egy dugó kialakulására.
A generált adatmennyiség hatalmas. Egy tipikus 64 csatornás szenzor másodpercenként kétmillió adatpontot hoz létre. Ezt a fedélzeti rendszerek valós időben nem tudják feldolgozni. Ezért a térkép először 2D-s, mert annak a képi adataihoz csak a számítási teljesítmény tizennegyed részére van szükség. De e folyamat során így is kárba veszhet számos olyan információ, amelyekre a biztonságos közlekedéshez szükség lehet. A fejlesztőcsapat a megoldásnak a Hybrid Evidential[WK1] (#_msocom_1) Fusion nevet adta, mert számos módszert ötvözött abban. A fejlesztést vezető Daniela Rus professzor ugyanakkor rámutatott, hogy a rendszer így tudja igazán felmérni a váratlan eseményeket és felkészülni azokra.
Tavaly decemberben írtunk a Müncheni Műszaki Egyetemen megalkotott biztonsági programról, amely lehetővé teszi, hogy elkerülhetők legyenek a közlekedési balesetek. Az alkalmazás ehhez az ezredmásodperc tört része alatt előre kiszámítja egy adott közlekedési helyzet lehetséges variációit.