Model dan platform AI

Antarmuka Cekung Mikroskala Dapat Membantu Kendaraan Otonom

mm
Tambahkan Unite.AI ke sumber pilihan Anda di Google

Sebuah studi baru menjelaskan bagaimana antarmuka cekung mikroskala (MCI) dapat membantu kendaraan otonom membaca tanda-tanda. MCI adalah struktur yang memantulkan cahaya untuk menghasilkan fenomena optik.

Qiaoqiang Gan adalah peneliti teknik di Universitas Buffalo. Menurut Gan, efek ini dapat digunakan di masa depan untuk membantu kendaraan otonom mengidentifikasi tanda-tanda lalu lintas.

“Sangat penting untuk dapat menjelaskan bagaimana teknologi bekerja sebelum Anda mencoba mengadopsinya. Makalah baru kami mendefinisikan bagaimana cahaya berinteraksi dengan antarmuka cekung mikroskala,” kata Gan.

Penelitian ini diterbitkan di Applied Materials (AMAT ) Today pada 15 Agustus.

Studi kolaboratif ini dipimpin oleh Gan, PhD, profesor teknik elektro di Sekolah Teknik dan Ilmu Terapan Universitas Buffalo. Ini melibatkan tim dari Universitas Buffalo, Universitas Shanghai untuk Sains dan Teknologi, Universitas Fudan, Universitas Texas Tech, dan Universitas Hubei. Penulis utama makalah ini termasuk Jacob Rada, mahasiswa PhD di teknik elektro Universitas Buffalo, dan Haifeng Hu, PhD, profesor teknik optik-elektronik dan komputer di Universitas Shanghai untuk Sains dan Teknologi.

Bahan Retroreflektif

Studi ini sangat fokus pada bahan retroreflektif, atau sebuah film tipis yang terdiri dari mikrosfer polimer yang ditempatkan pada sisi lengket pita transparan. Mikrosfer tersebut sebagian tertanam dalam pita.

Ketika cahaya putih dipancarkan pada film ini, cahaya tersebut dipantulkan dan menyebabkan cahaya membentuk cincin pelangi konsentris. Di sisi lain, laser berwarna tunggal menghasilkan pola cincin terang dan gelap. Laser inframerah juga menghasilkan sinyal khas yang terdiri dari cincin konsentris ketika dipantulkan.

Eksperimen

Penelitian ini juga melibatkan eksperimen yang menggunakan film tipis pada tanda berhenti. Menurut Rada, ketika pola tersebut terbentuk, mereka muncul pada kamera visual yang mendeteksi cahaya tampak, serta kamera LIDAR yang mendeteksi sinyal inframerah.

“Saat ini, sistem autopilot menghadapi banyak tantangan dalam mengenali tanda-tanda lalu lintas, terutama dalam kondisi dunia nyata,” kata Gan. “Tanda-tanda lalu lintas pintar yang terbuat dari bahan kami dapat menyediakan lebih banyak sinyal untuk sistem masa depan yang menggunakan LIDAR dan pengenalan pola tampak bersama-sama untuk mengidentifikasi tanda-tanda lalu lintas penting. Ini mungkin berguna untuk meningkatkan keselamatan lalu lintas untuk mobil otonom.”

“Kami mendemonstrasikan strategi gabungan baru untuk meningkatkan sinyal LIDAR dan pengenalan pola tampak yang saat ini dilakukan oleh kamera tampak dan inframerah,” kata Rada. “Kerja kami menunjukkan bahwa MCI adalah target ideal untuk kamera LIDAR, karena sinyal kuat yang dihasilkan secara konstan.”

Teknologi ini tersedia untuk dilisensikan, dan paten AS untuk bahan retroreflektif telah diterbitkan. Paten counterpart juga telah diterbitkan di Cina. Pemegang paten adalah Universitas Fudan dan UB.

Menurut Gan, film ini akan diuji dengan panjang gelombang cahaya yang berbeda, serta bahan yang berbeda untuk mikrosfer. Tujuan di sini adalah untuk meningkatkan kinerja untuk aplikasi seperti tanda-tanda lalu lintas yang dirancang untuk sistem otonom.

Alex memimpin operasi berita berbasis AI di Unite.AI, menggabungkan jurnalisme, riset, dan otomasi untuk mendukung liputan kecerdasan buatan yang tepat waktu dan skalabel. Pekerjaannya membantu memastikan perkembangan AI yang muncul ditampilkan secara efisien sambil mempertahankan standar editorial publikasi.