ืืื ื ืืืืืืชืืช
ืืืงืจืื ืืคืชืืื ืืขืจืืืช ืืืืื ืืืืืช ืืืกืืืืืช ืืืืฉ ืฉืื ืืืื ืืฆืืืื
מהנדסים ב- MIT פיתחו מערכת חדשה שחשובה מאוד לרכבים אוטונומיים ובטיחותם. המערכת מסוגלת לחוש שינויים קטנים בצללים על הקרקע, והיא יכולה לקבוע אם ישנם עצמים נעים מאחורי הפינה.
אחד היעדים העיקריים לכל חברה המבקשת ליצור רכבים אוטונומיים הוא שיפור הבטיחות. מהנדסים עובדים ברציפות על שיפור הרכבים כדי למנוע התנגשויות עם רכבים אחרים או הולכי רגל, במיוחד אלו שבאים מאחורי פינת בניין.
המערכת החדשה גם היא בעלת פוטנציאל לשימוש ברובוטים עתידיים שינווטו בבתי חולים. רובוטים אלו יוכלו לספק תרופות או אספקה ברחבי בית החולים, והמערכת תעזור להם להימנע מפגיעה באנשים.
מאמר יוצג בשבוע הבא בוועידה הבינלאומית על רובוטים אינטליגנטיים ומערכות (IROS). הוא כולל תיאורים של הניסויים המוצלחים שנערכו על ידי החוקרים, כולל רכב אוטונומי המנווט סביב מגרש חניה ועוצר כאשר הוא מתקרב לרכב אחר.
המערכת הנוכחית היא לרוב LIDAR, אשר מסוגלת לגלות עצמים נראים על ידי יותר מחצי שנייה. לפי החוקרים, שברירי שנייה יכולים לעשות הבדל עצום ברכבים אוטונומיים מהירים.
“ליישומים שבהם רובוטים נעים סביב סביבות עם עצמים או אנשים נעים, שיטתנו יכולה לתת לרובוט אזהרה מוקדמת שמישהו בא מאחורי הפינה, כך שהרכב יוכל להאט, לשנות את נתיבו ולהתכונן מראש למנוע התנגשות”, מוסיפה דניאלה רוס, מנהלת מעבדת המדעי המחשב והבינה המלאכותית (CSAIL) ופרופסור אנדרו וארנה ויטרבי להנדסת חשמל ומדעי המחשב. “החלום הגדול הוא לספק ‘ראייה באמצעות קרני רנטגן’ מסוגים לרכבים הנעים מהר ברחובות”.
המערכת האוטונומית החדשה נבדקה רק בתוך. בתנאים אלו, תנאי התאורה נמוכים יותר, ומהירות הרובוטים איטית יותר. המערכת האוטונומית יכולה לנתח ולחוש צללים בקלות רבה יותר בסביבה זו.
המאמר הורכב על ידי דניאלה רוס; פליקס נאסר, שהוא חוקר לשעבר ב-CSAIL; אלכסנדר אמיני, סטודנט לתואר שני ב-CSAIL; איגור גיליטשנסקי, פוסט-דוקטורנט ב-CSAIL; סטודנטית לתואר שני כריסטינה ליאו; גאי רוסמן ממכון המחקר של טויוטה; וסרטאק קראמן, פרופסור חבר לאווירונאוטיקה ואסטרונאוטיקה ב-MIT.
ShadowCam System
לפני הפיתוחים החדשים, החוקרים כבר היו בעלי מערכת בשם “ShadowCam”. המערכת מסוגלת לזהות ולסווג שינויים בצללים על הקרקע באמצעות שיטות ראייה ממוחשבת. גרסאות קודמות של המערכת פותחו על ידי פרופסורים מ-MIT, ויליאם פרימן ואנטוניו טוראלבה. שני הפרופסורים לא היו שותפים למאמר IROS, ועבודתם הוצגה ב-2017 ו-2018.
ShadowCam משתמשת בפריימים של וידאו ממצלמה ספציפית, והיא מסוגלת לגלות כל שינוי בעוצמת האור לאורך זמן. זה מגיד למערכת אם משהו נע רחוק יותר או מתקרב, ואז היא מנתחת את המידע ומסווגת כל תמונה כעצם נייח או נע. זה מאפשר למערכת להמשיך בדרך הטובה ביותר.
ShadowCam עובדה ושונתה כדי לשמש ברכבים אוטונומיים. במקור, היא השתמשה בתוויות מציאות רבודה בשם “AprilTags”, שהיו כמו קודי QR. ShadowCam השתמשה בהן כדי להתמקד בקבוצות פיקסלים מסוימות כדי לקבוע אם היו צללים. אולם, מערכת זו הוכחה כבלתי אפשרית לשימוש במציאות.
בגלל זה, החוקרים יצרו תהליך חדש המשתמש ברישום תמונות ובטכניקת ויז’ואל-אודומטריה. רישום התמונות מעלים מספר תמונות כדי לזהות כל שינוי.
הטכניקה הוויז’ואל-אודומטרית שהחוקרים משתמשים בה נקראת “Direct Sparse Odometry” (DSO), והיא פועלת באופן דומה ל-AprilTags. DSO משתמשת בענן 3D, והיא מרכזת את המאפיינים השונים של סביבה עליו. צינור ראייה ממוחשבת ממקם אזור עניין כגון רצפה.
ShadowCam השתמשה ב-DSO-רישום תמונות ומעלימה את כל התמונות מאותה נקודת מבט של הרובוט. הרובוט, נע או עומד, יכול אז להתמקד באותו פאטץ’ של פיקסלים שבו יש צל.
מה הבא
החוקרים ימשיכו לעבוד על מערכת זו, והם יתמקדו בהבדלים בין תנאי תאורה בתוך ובחוץ. בסופו של דבר, הצוות רוצה להגביר את מהירות המערכת ולאוטומט את התהליך.
