Cercetătorii dezvoltă sisteme autonome capabile să detecteze modificări în umbre

Inginerii de la MIT au dezvoltat un nou sistem care este extrem de important pentru vehiculele autonome și siguranța lor. Sistemul este capabil să detecteze modificări mici în umbrele de pe sol și poate determina dacă există obiecte în mișcare în jurul colțului. 

Unul dintre principalele obiective pentru orice companie care dorește să creeze vehicule autonome este creșterea siguranței. Inginerii lucrează constant la îmbunătățirea vehiculelor pentru a evita coliziunile cu alte mașini sau pietoni, în special cu cei care vin din jurul unui colț de clădire. 

Noul sistem are și potențialul de a fi utilizat pe roboți care navighează în spitale. Acești roboți ar putea livra medicamente sau materiale pe tot parcursul spitalului, iar sistemul i-ar ajuta să evite lovituri. 

O lucrare va fi prezentată săptămâna viitoare la Conferința Internațională privind Roboți și Sisteme Inteligente (IROS). Aceasta include descrieri ale experimentelor de succes efectuate de cercetători, inclusiv un vehicul autonom care se deplasează în jurul unui garaj și se oprește atunci când se apropie de alt vehicul.

Sistemul curent este adesea LIDAR, care poate detecta obiectele vizibile cu peste o jumătate de secundă înainte. Conform cercetătorilor, fracțiunile de secundă pot face o mare diferență în vehiculele autonome care se deplasează rapid.  

“Pentru aplicațiile în care roboții se deplasează în medii cu alte obiecte sau oameni în mișcare, metoda noastră poate oferi robotului un avertisment timpuriu că cineva vine din jurul colțului, astfel încât vehiculul să poată încetini, să-și adapteze traseul și să se pregătească din timp pentru a evita o coliziune,” adaugă coautorul Daniela Rus, director al Laboratorului de Știință a Calculatoarelor și Inteligență Artificială (CSAIL) și profesorul Andrew și Erna Viterbi de inginerie electrică și știință a calculatoarelor. “Visul nostru mare este să oferim o ‘viziune cu raze X’ vehiculelor care se deplasează rapid pe străzi.”

Noul sistem autonom a fost testat doar în interior. În aceste condiții, condițiile de iluminare sunt mai slabe, iar vitezele robotice sunt mai mici. Sistemul autonom poate analiza și detecta umbre mult mai ușor în acest mediu. 

Lucrarea a fost compilată de Daniela Rus; primul autor Felix Naser, fost cercetător CSAIL; Alexander Amini, student doctorand CSAIL; Igor Gilitschenski, postdoctorand CSAIL; studenta Christina Liao; Guy Rosman de la Institutul de Cercetare Toyota; și Sertac Karaman, profesor asociat de aeronautică și astronautică la MIT. 

Sistemul ShadowCam

Înainte de noile dezvoltări, cercetătorii aveau deja un sistem numit “ShadowCam.” Sistemul este capabil să identifice și să clasifice modificări în umbrele de pe sol prin utilizarea tehnicilor de viziune computerizată. Versiunile anterioare ale sistemului au fost dezvoltate de profesorii MIT William Freeman și Antonio Torralba. Cei doi profesori nu au fost coautori ai lucrării IROS, iar lucrarea lor a fost prezentată în 2017 și 2018. 

ShadowCam utilizează cadre video de la o cameră specifică și poate detecta orice modificări în intensitatea luminii în timp. Acest lucru spune sistemului dacă ceva se deplasează mai departe sau se apropie, și apoi analizează informațiile și clasifică fiecare imagine ca obiect staționar sau în mișcare. Acest lucru permite sistemului să procedeze în cel mai bun mod posibil. 

ShadowCam a fost modificat și adaptat pentru a fi utilizat pe vehicule autonome. Inițial, a utilizat etichete de realitate augmentată numite “AprilTags”, care erau similare cu codurile QR. ShadowCam a utilizat aceste etichete pentru a se concentra pe anumite grupuri de pixeli pentru a determina dacă existau umbre prezente. Cu toate acestea, acest sistem s-a dovedit a fi imposibil de utilizat în scenarii reale. 

Din cauza acestui fapt, cercetătorii au creat un nou proces care utilizează înregistrarea imaginilor și o tehnică de odometrie vizuală. Înregistrarea imaginilor suprapune multiple imagini pentru a identifica orice variații. 

Tehnica de odometrie vizuală pe care o utilizează cercetătorii se numește “Odometrie Directă Rare” (DSO), și funcționează similar cu AprilTags. DSO utilizează un nor de puncte 3D și plasează diferitele caracteristici ale unui mediu pe acesta. Un pipeline de viziune computerizată localizează apoi o regiune de interes, cum ar fi un podea. 

ShadowCam utilizează DSO-înregistrarea imaginilor și suprapune toate imaginile din aceeași perspectivă a robotului. Robotul, care se deplasează sau rămâne staționar, poate apoi să se concentreze pe aceeași zonă de pixeli unde există o umbră. 

Următorul Pas

Cercetătorii vor continua să lucreze la acest sistem și se vor concentra pe diferențele dintre condițiile de iluminare interioară și exterioară. În cele din urmă, echipa dorește să crească viteza sistemului, precum și să automatizeze procesul.