AI-modellen en platforms

Microschaalconvexe interfaces kunnen autonome voertuigen helpen

mm
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google

Een nieuwe studie beschrijft hoe microschaalconvexe interfaces (MCI) autonome voertuigen kunnen helpen verkeersborden te lezen. MCI’s zijn structuren die licht reflecteren om optische fenomenen te produceren.

Qiaoqiang Gan is een onderzoeker in de ingenieurswetenschappen aan de Universiteit van Buffalo. Volgens Gan kunnen deze effecten in de toekomst worden gebruikt om autonome voertuigen te helpen verkeersborden te identificeren.

“Het is essentieel om uit te leggen hoe een technologie werkt voordat je het probeert te gebruiken. Ons nieuwe artikel legt uit hoe licht interacteert met microschaalconvexe interfaces,” zegt Gan.

Het onderzoek werd gepubliceerd in Applied Materials (AMAT ) Today op 15 augustus.

De gezamenlijke studie werd geleid door Gan, PhD, professor in de elektrotechniek aan de UB School of Engineering and Applied Sciences. Het betrof een team van de UB, de Universiteit van Shanghai voor Wetenschap en Technologie, Fuda Universiteit, Texas Tech Universiteit en Hubei Universiteit. De eerste auteurs van het artikel zijn Jacob Rada, PhD-student in de elektrotechniek aan de UB, en Haifeng Hu, PhD, professor in de optisch-elektrische en computerwetenschappen 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 polymeren microsferen die op de kleefzijde van transparante tape werden geplaatst. Deze microsferen zijn gedeeltelijk ingebed in de tape.

Wanneer wit licht op deze film wordt gericht, wordt het gereflecteerd en veroorzaakt het licht concentrische regenboogringen. Een enkelgekleurde laser produceert een patroon van heldere en donkere ringen. Infraroodlasers produceren ook onderscheidende signalen bestaande 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 verschenen de patronen op een visuele camera die zichtbaar licht detecteert, evenals op een LIDAR-camera die infraroodsignalen detecteert.

“Momenteel hebben autopilotsystemen veel moeite om verkeersborden te herkennen, vooral in echte omstandigheden,” zegt Gan. “Slimme verkeersborden gemaakt van ons materiaal kunnen meer signalen bieden voor toekomstige systemen die LIDAR en zichtbare patroonherkenning samen gebruiken om belangrijke verkeersborden te identificeren. Dit kan helpen om de verkeersveiligheid voor autonome auto’s te verbeteren.”

“We hebben een nieuwe gecombineerde strategie gedemonstreerd om het LIDAR-signaal en de zichtbare patroonherkenning te verbeteren die momenteel worden uitgevoerd door zowel zichtbare als infraroodcamera’s,” zegt Rada. “Ons werk heeft aangetoond dat de MCI een ideale doelwit is voor LIDAR-camera’s, vanwege de constant sterke signalen die worden geproduceerd.”

De technologie is beschikbaar voor licentie en een Amerikaans octrooi voor het retroreflecterende materiaal is verleend. Een tegenhanger is ook verleend in China. De octrooihouders zijn Fudan Universiteit en UB.

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

Alex leidt de AI-gedreven nieuwsoperaties van Unite.AI, waarbij journalistiek, onderzoek en automatisering worden gecombineerd om tijdige en schaalbare berichtgeving over kunstmatige intelligentie te ondersteunen. Zijn werk helpt ervoor te zorgen dat opkomende AI-ontwikkelingen efficiënt naar voren worden gebracht, terwijl de redactionele normen van de publicatie worden gehandhaafd.