โมเดลและแพลตฟอร์ม AI
เซ็นเซอร์ AI อาจช่วยให้รถยนต์ไร้คนขับวิ่งในเมืองที่มีหิมะ
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
หนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดสำหรับรถยนต์ไร้คนขับคือพวกมันประสบปัญหาในการขับขี่ในสภาพอากาศที่ไม่ดี ซึ่งจำกัดการนำไปใช้ในเมืองที่มีหิมะ เช่น ดีทรอยต์และชิคาโก้ รถยนต์เหล่านี้พึ่งพาข้อมูลเซ็นเซอร์ที่สำคัญในการตรวจจับอุปสรรคและอยู่ในด้านที่ถูกต้องของถนน แต่ข้อมูลนี้มีปัญหาในหิมะ
ในสองบทความใหม่ที่นำเสนอใน SPIE Defense + Commercial Sensing 2021 นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมิชิแกนได้พูดถึงวิธีแก้ปัญหาใหม่สำหรับสถานการณ์การขับขี่ในหิมะด้วยรถยนต์ไร้คนขับ
มีรถยนต์ไร้คนขับหลายประเภท รวมถึงบางรุ่นที่มีจุดบอดหรือระบบช่วยเบรก และบางรุ่นที่มีระบบขับขี่อัตโนมัติแบบเต็มรูปแบบ
เนื่องจากเทคโนโลยีนี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นในหลายด้าน ผู้ผลิตรถยนต์และมหาวิทยาลัยจึงทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงเทคโนโลยีและอัลกอริทึม เมื่อเกิดอุบัติเหตุ สาเหตุ thườngมาจากความผิดพลาดของ AI หรือความผิดพลาดของมนุษย์
เซ็นเซอร์ของมนุษย์
ดวงตาของมนุษย์ก็เป็นเซ็นเซอร์เช่นกัน ซึ่งสามารถรับรู้ความสมดุลและเคลื่อนไหว สมองของเราทำหน้าที่เป็นโปรเซสเซอร์ในการช่วยให้เราเข้าใจสภาพแวดล้อมของเรา ซึ่งช่วยให้เราไดรฟ์ในทุกสถานการณ์ รวมถึงสถานการณ์ที่ไม่คุ้นเคย เนื่องจากสมองของเราสามารถสรุปประสบการณ์ใหม่ๆ ได้
รถยนต์ไร้คนขับ通常จะมีกล้องสองตัวติดตั้งอยู่บนจิมบอล และสามารถสแกนและรับรู้ความลึกโดยใช้การมองเห็นแบบสเตอริโอเพื่อเลียนแบบการมองเห็นของมนุษย์ ในขณะเดียวกัน ความสมดุลและเคลื่อนไหวสามารถวัดได้โดยใช้หน่วยวัดความสมดุลและเคลื่อนไหว
การรวมเซ็นเซอร์
รถยนต์ไร้คนขับพึ่งพาอัลกอริทึม AI ที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งต้องการเซ็นเซอร์หลายชนิด เช่น กล้องฟิชอาย, เซ็นเซอร์อินฟราเรด, เรดาร์, การตรวจจับแสง และลิแดร์
นาธีร์ ราวาชเดห์ เป็นรองศาสตราจารย์แห่งมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมิชิแกน และเป็นหนึ่งในผู้เขียนบทความนี้
“เซ็นเซอร์ทุกชนิดมีข้อจำกัด และเซ็นเซอร์ทุกชนิดช่วยเหลือซึ่งกันและกัน” ราวาชเดห์กล่าว “การรวมเซ็นเซอร์ใช้เซ็นเซอร์หลายชนิดที่มีรูปแบบต่างๆ เพื่อทำความเข้าใจสถานการณ์ ไม่สามารถเขียนโปรแกรมสำหรับทุกรายละเอียดได้เมื่อข้อมูลมีรูปแบบที่ยากต่อการทำความเข้าใจ ซึ่งเป็นเหตุผลที่เราต้องการ AI”
ผู้ร่วมงานในบทความนี้รวมถึงนาเดอร์ อาบู-อัลรูบ, นักศึกษาระดับ博士ในคณะวิศวกรรมไฟฟ้าและคอมพิวเตอร์ และเจเรมี บอส, รองศาสตราจารย์แห่งคณะวิศวกรรมไฟฟ้าและคอมพิวเตอร์
เซ็นเซอร์และอัลกอริทึมการขับขี่อัตโนมัติเกือบทั้งหมดถูกพัฒนาขึ้นในภูมิประเทศที่มีอากาศสดใสและชัดเจน ห้องปฏิบัติการของบอสเริ่มเก็บข้อมูลในรถยนต์ไร้คนขับของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมิชิแกนในหิมะหนัก และเก็บข้อมูลลิแดร์, เรดาร์ และภาพมากกว่า 1,000 เฟรมจากถนนหิมะในเยอรมนีและนอร์เวย์
ตามที่บอสกล่าว การตรวจจับเซ็นเซอร์เป็นเรื่องที่ยากเนื่องจากหิมะมีหลายชนิด จึงจำเป็นต้องประมวลผลข้อมูลและตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกต้อง
“หิมะทุกชนิดไม่เท่ากัน” บอสกล่าว “AI เหมือนกับเชฟ — หากคุณมีส่วนผสมที่ดี คุณจะได้มื้ออาหารที่ยอดเยี่ยม” เขากล่าว “ให้ข้อมูลเซ็นเซอร์ที่ไม่ดีแก่เครือข่ายการเรียนรู้ของ AI และคุณจะได้ผลลัพธ์ที่ไม่ดี”
ความท้าทายอื่นๆ รวมถึงข้อมูลที่มีคุณภาพต่ำและฝุ่น และหิมะที่สะสมบนเซ็นเซอร์ก็ทำให้เกิดปัญหาเช่นกัน แม้ว่าเซ็นเซอร์จะถูกทำความสะอาดแล้ว แต่ก็ไม่ได้รับประกันว่าจะมีความเห็นพ้องกันในการตรวจจับอุปสรรค มักจะยากที่จะทำให้เซ็นเซอร์และการประเมินความเสี่ยงสื่อสารและเรียนรู้จากกันและกัน เนื่องจากเซ็นเซอร์แต่ละตัวสามารถสรุปได้ว่าเป็นของตัวเอง แต่ทีมงานต้องการให้เซ็นเซอร์ไร้คนขับมาถึงข้อสรุปโดยใช้การรวมเซ็นเซอร์
“แทนที่จะลงคะแนนเสียงอย่างเคร่งครัด โดยใช้การรวมเซ็นเซอร์ เราจะได้การประมาณค่าใหม่” บอสกล่าว
เซ็นเซอร์ของรถยนต์ไร้คนขับจะยังคงเรียนรู้และปรับปรุงในอากาศที่ไม่ดี และแนวทางใหม่ๆ เช่น การรวมเซ็นเซอร์อาจเป็นทางออกสำหรับรถยนต์ไร้คนขับในถนนหิมะ
