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研究者らが影の変化を感知できる自律システムを開発

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MITのエンジニア は、自動運転車とその安全性にとって非常に重要な新しいシステムを開発しました。 このシステムは地面上の影の小さな変化を感知することができ、角を曲がったところに移動物体があるかどうかを判断できます。 

自動運転車の開発を目指す企業にとっての主要な目標の XNUMX つは、安全性の向上です。 エンジニアは、他の車や歩行者、特に建物の角を曲がる車との衝突をより良く回避できる車両を開発するために常に取り組んでいます。 

この新しいシステムは、病院内を移動する最終的なロボットにも使用される可能性があります。 これらのロボットは病院全体に薬や物資を届けることができ、システムはロボットが人に当たることを避けるのに役立つだろう。 

論文は来週、知能ロボットとシステムに関する国際会議(IROS)で発表される予定だ。 そこには、自動運転車が駐車場内を動き回り、別の車両に近づくと停止するなど、研究者らが実施して成功した実験の説明が含まれている。

現在のシステムは多くの場合 LIDAR であり、目に見える物体を XNUMX 秒以上で検出できます。 研究者らによると、高速で移動する自動運転車では、ほんの一瞬が大きな違いを生む可能性があるという。  

「ロボットが他の移動物体や人がいる環境を移動するアプリケーションの場合、私たちの方法はロボットに誰かが角を曲がってきているという早期警告を与えることができるため、車両は速度を落とし、進路を調整し、回避するために事前に準備することができます」衝突だ」と、共著者でコンピュータサイエンス・人工知能研究所(CSAIL)所長で電気工学・コンピュータサイエンスのアンドリュー・ビタビ教授とエルナ・ビタビ教授の共著者ダニエラ・ラス氏は付け加えた。 「大きな夢は、路上を高速で移動する車両に一種の『X 線視覚』を提供することです。」

新しい自律システムは屋内でのみテストされています。 このような状況では、照明条件が低くなり、ロボットの速度が遅くなります。 この環境では、自律システムは影の分析と感知をより簡単に行うことができます。 

この論文はダニエラ・ラスによって編集されました。 筆頭著者のフェリックス・ナセル氏​​は元CSAIL研究者。 Alexander Amini、CSAIL 大学院生。 Igor Gilitschenski 氏、CSAIL ポスドク。 卒業生クリスティーナ・リャオ。 トヨタ研究所のガイ・ロスマン氏。 そしてマサチューセッツ工科大学の航空宇宙学准教授サータック・カラマン氏。 

シャドウカムシステム

新しい開発の前に、研究者たちはすでに「ShadowCam」と呼ばれるシステムを持っていました。 このシステムは、コンピューター ビジョン技術を使用して、地上の影の変化を識別し、分類することができます。 このシステムの初期バージョンは、MIT 教授のウィリアム・フリーマン教授とアントニオ・トラルバ教授によって開発されました。 2017人の教授はIROS論文の共著者ではなく、彼らの研究は2018年とXNUMX年に発表された。 

ShadowCam は、ターゲット固有のカメラからのビデオ フレームを利用し、時間の経過に伴う光強度の変化を検出できます。 これにより、何かが遠ざかっているのか近づいているのかがシステムに通知され、その情報が分析されて各画像が静止物体か移動物体に分類されます。 これにより、システムは可能な限り最善の方法で処理を進めることができます。 

ShadowCam は自動運転車で使用できるように調整および変更されました。 当初は、QR コードのような「AprilTags」と呼ばれる拡張現実ラベルが使用されていました。 ShadowCam はこれらを使用して、ピクセルの特定のクラスターに焦点を当て、影が存在するかどうかを判断しました。 しかし、このシステムは現実のシナリオでは利用できないことが判明しました。 

このため、研究者らは画像レジストレーションと視覚オドメトリ技術を併用する新しいプロセスを作成しました。 画像レジストレーションでは、バリエーションを識別するために複数の画像を重ね合わせます。 

研究者らが使用している視覚オドメトリ技術は「ダイレクト スパース オドメトリ」(DSO)と呼ばれるもので、AprilTags と同様に動作します。 DSO は 3D プリント クラウドを使用し、その上に環境のさまざまな特徴をプロットします。 次に、コンピューター ビジョン パイプラインが床などの対象領域の位置を特定します。 

ShadowCam は DSO 画像登録を使用し、ロボットの同じ視点からのすべての画像をオーバーレイします。 ロボットは、移動していても静止していても、影がある同じピクセルのパッチに照準を合わせることができます。 

次は何ですか

研究者らは今後もこのシステムの研究を続け、屋内と屋外の照明条件の違いに焦点を当てる予定だ。 最終的に、チームはシステムの速度を向上させ、プロセスを自動化したいと考えています。 

 

Alex McFarland は、AI ジャーナリスト兼ライターであり、人工知能の最新の発展を調査しています。彼は世界中の数多くの AI スタートアップ企業や出版物と協力してきました。