stomp Concave interfaces op microschaal kunnen autonome voertuigen helpen - Unite.AI
Verbind je met ons

Artificial Intelligence

Concave interfaces op microschaal kunnen autonome voertuigen helpen

Bijgewerkt on

Een nieuwe studie beschrijft hoe concave interfaces (MCI) op microschaal autonome voertuigen kunnen helpen bij het lezen van borden. MCI's zijn structuren die licht reflecteren om optische verschijnselen te produceren.

Qiaoqiang Gan is technisch onderzoeker aan de Universiteit van Buffalo. Volgens Gan kunnen deze effecten in de toekomst worden gebruikt om autonome voertuigen te helpen bij het herkennen van verkeersborden.

“Het is van vitaal belang om iemand uit te kunnen leggen hoe een technologie werkt, voordat je het probeert toe te passen. Ons nieuwe artikel definieert hoe licht interageert met concave interfaces op microschaal, "zegt Gan.

Het onderzoek is gepubliceerd in Toegepaste materialen vandaag op augustus 15.

De gezamenlijke studie werd geleid door Gan, PhD, hoogleraar elektrotechniek aan de UB School of Engineering and Applied Sciences. Er was een team van UB, de University of Shanghai for Science and Technology, Fuda University, Texas Tech University en Hubei University bij betrokken. De eerste auteurs van het artikel zijn Jacob Rada, UB-promovendus in elektrotechniek, en Haifeng Hu, PhD, hoogleraar optisch-elektrische en computertechniek aan de Universiteit van Shanghai voor Wetenschap en Technologie.

Retroreflecterend materiaal

De studie was sterk gericht op een retroreflecterend materiaal, of een dunne film bestaande uit polymeermicrobolletjes die op de kleverige kant van transparante tape waren geplaatst. Die microsferen zijn gedeeltelijk ingebed in tape. 

Wanneer wit licht op deze film schijnt, wordt het gereflecteerd en veroorzaakt het licht concentrische regenboogringen. Aan de andere kant genereert een eenkleurige laser een patroon van heldere en donkere ringen. Infraroodlasers produceren ook onderscheidende signalen die bestaan ​​uit concentrische ringen wanneer ze worden gereflecteerd.

de experimenten

Het onderzoek omvatte ook experimenten waarbij de dunne film in een stopbord werd gebruikt. Volgens Rada, toen de patronen werden gevormd, verschenen ze op een visuele camera die zichtbaar licht detecteert, evenals een LIDAR-camera die infraroodsignalen detecteert. 

"Momenteel staan ​​stuurautomaatsystemen voor veel uitdagingen bij het herkennen van verkeersborden, vooral in reële omstandigheden", zegt Gan. “Slimme verkeersborden gemaakt van ons materiaal zouden meer signalen kunnen geven voor toekomstige systemen die LIDAR en zichtbare patroonherkenning samen gebruiken om belangrijke verkeersborden te identificeren. Dit kan helpen om de verkeersveiligheid voor zelfrijdende auto’s te verbeteren.”

"We hebben een nieuwe gecombineerde strategie gedemonstreerd om het LIDAR-signaal en de herkenning van zichtbare patronen te verbeteren, die momenteel worden uitgevoerd door zowel zichtbare als infraroodcamera's", zegt Rada. "Ons werk toonde aan dat de MCI een ideaal doelwit is voor LIDAR-camera's, vanwege de constant sterke signalen die worden geproduceerd."

De technologie is beschikbaar voor licentieverlening en er is een Amerikaans patent verleend voor het retroreflecterende materiaal. Er is ook een tegenhanger uitgegeven in China. De patenthouders zijn Fudan University en UB.

Volgens Gan zal de film worden getest met verschillende golflengten van licht en met verschillende materialen voor de microsferen. Het doel hier is om de prestaties te verbeteren voor toepassingen zoals verkeersborden die zijn ontworpen voor autonome systemen. 

Alex McFarland is een AI-journalist en -schrijver die de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie onderzoekt. Hij heeft samengewerkt met tal van AI-startups en publicaties over de hele wereld.