AI-modeller og plattformer

Mikroskala konkave grenser kan hjelpe selvstyrende kjøretøy

mm
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google

En ny studie detaljerer hvordan mikroskala konkave grenser (MCI) kan hjelpe selvstyrende kjøretøy å lese skilt. MCI er strukturer som reflekterer lys for å produsere optiske fenomener.

Qiaoqiang Gan er en ingeniør-forsker ved University of Buffalo. Ifølge Gan kan disse effektene bli brukt i fremtiden for å hjelpe selvstyrende kjøretøy med å identifisere trafikkskilt.

“Det er viktig å kunne forklare hvordan en teknologi fungerer før man prøver å adoptere den. Vår nye artikkel definerer hvordan lys samhandler med mikroskala konkave grenser,” sier Gan.

Forskningen ble publisert i Applied Materials (AMAT ) Today den 15. august.

Den samarbeidende studien ble ledet av Gan, PhD, professor i elektroingeniørvidenskab ved UB School of Engineering and Applied Sciences. Den involverte et team fra UB, University of Shanghai for Science and Technology, Fuda University, Texas Tech University og Hubei University. Første forfattere av artikkelen inkluderer Jacob Rada, UB PhD-student i elektroingeniørvidenskab, og Haifeng Hu, PhD, professor i optisk-elektrisk og datateknikk ved University of Shanghai for Science and Technology.

Retroreflektivt materiale

Studien var sterkt fokusert på et retroreflektivt materiale, eller en tynn film bestående av polymer-mikrokuler plassert på den klæbrige siden av gjennomsiktig teip. Disse mikrokulene er delvis innlejret i teipet. 

Når hvitt lys belyses på denne filmen, reflekteres det og forårsaker at lyset danner konsentriske regnbue-ringer. På den andre siden genererer en enkelt-farget laser en mønster av lyse og mørke ringer. Infrarød laser produserer også distinkte signaler bestående av konsentriske ringer når de reflekteres.

Eksemplene

Forskningen involverte også eksperimenter som brukte den tynne filmen i et stoppskilt. Ifølge Rada, når mønsterene ble dannet, viste de seg på en visuell kamera som detekterer synlig lys, samt en LIDAR-kamera som detekterer infrarød signaler. 

“For tiden står autopilot-systemer overfor mange utfordringer med å gjenkjenne trafikkskilt, særlig i virkelige forhold,” sier Gan. “Smart trafikkskilt laget av vårt materiale kunne gi flere signaler for fremtidige systemer som bruker LIDAR og synlig mønster-gjenkjenning sammen for å identifisere viktige trafikkskilt. Dette kan være nyttig for å forbedre trafikksikkerheten for selvstyrende biler.”

“Vi demonstrerte en ny kombineringsstrategi for å forbedre LIDAR-signalet og synlig mønster-gjenkjenning som utføres av både synlige og infrarød kameraer,” sier Rada. “Vår arbeid viste at MCI er et ideelt mål for LIDAR-kameraer, på grunn av de konstant sterke signalene som produseres.”

Teknologien er tilgjengelig for lisensiering, og en amerikansk patent for det retroreflektive materialet er utstedt. En motpart er også utstedt i Kina. Patent-innehaverne er Fudan University og UB.

Ifølge Gan, vil filmen bli testet med forskjellige bølgelengder av lys, samt forskjellige materialer for mikrokulene. Målet her er å forbedre ytelsen for applikasjoner som trafikkskilt designet for selvstyrende systemer. 

Alex leder Unite.AI sine AI-drevne nyhetsoperasjoner, og kombinerer journalistikk, forskning og automatisering for å støtte rettidig og skalerbar dekning av kunstig intelligens. Arbeidet hans bidrar til å sikre at nye AI-utviklinger blir fremhevet effektivt samtidig som publikasjonens redaksjonelle standarder opprettholdes.