นักวิจัยพัฒนาระบบอัตโนมัติที่สามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของเงา

วิศวกรที่ MIT ได้พัฒนาระบบใหม่ที่มีความสำคัญอย่างมากสำหรับยานพาหนะอัตโนมัติและความปลอดภัยของพวกมัน ระบบสามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของเงา trênพื้นได้ และสามารถกำหนดได้ว่ามีวัตถุเคลื่อนที่อยู่รอบมุมหรือไม่

หนึ่งในเป้าหมายหลักสำหรับบริษัทที่ต้องการสร้างยานพาหนะอัตโนมัติคือการเพิ่มความปลอดภัย วิศวกรทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อทำให้ยานพาหนะดีขึ้นในการหลีกเลี่ยงการชนกับรถยนต์หรือคนเดินเท้า โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพวกมันกำลังเคลื่อนที่รอบมุมอาคาร

ระบบใหม่นี้ยังมีศักยภาพในการใช้งานในหุ่นยนต์ที่เดินผ่านโรงพยาบาล หุ่นยนต์เหล่านี้สามารถส่งยามหรืออุปกรณ์ไปยังทุกพื้นที่ของโรงพยาบาล และระบบจะช่วยให้พวกมันหลีกเลี่ยงการชนกับคน

จะนำเสนอกระดาษวิจัยในสัปดาห์หน้าที่การประชุมสัมมนาระหว่างประเทศเกี่ยวกับหุ่นยนต์อัจฉริยะและระบบ (IROS) ซึ่งรวมถึงคำอธิบายเกี่ยวกับการทดลองที่ประสบความสำเร็จโดยนักวิจัย รวมถึงรถยนต์อัตโนมัติที่เคลื่อนที่รอบที่จอดรถและหยุดเมื่อเข้าใกล้รถยนต์อื่น

ระบบปัจจุบันใช้ LIDAR ซึ่งสามารถตรวจจับวัตถุได้ภายในครึ่งวินาที ตามนักวิจัย ส่วนต่างของเวลาเพียงเศษเสี้ยววินาทีสามารถทำให้เกิดความแตกต่างอย่างมากในยานพาหนะอัตโนมัติที่เคลื่อนที่เร็ว

“สำหรับการใช้งานที่หุ่นยนต์เคลื่อนที่รอบสภาพแวดล้อมที่มีวัตถุหรือคนเคลื่อนที่ ระบบของเราสามารถให้คำเตือนล่วงหน้าแก่หุ่นยนต์ว่ามีคนกำลังจะเดินเข้ามาจากมุม ซึ่งรถยนต์สามารถชะลอความเร็วได้ ปรับเปลี่ยนเส้นทาง และเตรียมตัวล่วงหน้าเพื่อหลีกเลี่ยงการชน” Daniela Rus ผู้ร่วมเขียนและผู้อำนวยการห้องปฏิบัติการวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ (CSAIL) และ Andrew และ Erna Viterbi ศาสตราจารย์ด้านวิศวกรรมไฟฟ้าและวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ กล่าว “ความฝันใหญ่คือการให้ ‘การมองเห็นแบบเรントเกน’ แก่ยานพาหนะที่เคลื่อนที่เร็วบนถนน”

ระบบอัตโนมัติใหม่นี้ได้รับการทดสอบเฉพาะในอาคารเท่านั้น ในสภาพแวดล้อมนี้ สภาพแสงจัดน้อยลง และความเร็วของหุ่นยนต์ลดลง ระบบสามารถวิเคราะห์และตรวจจับเงาได้ง่ายขึ้น

กระดาษวิจัยนี้ได้รับการรวบรวมโดย Daniela Rus; Felix Naser ผู้วิจัยคนแรกและอดีตนักวิจัย CSAIL; Alexander Amini นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา CSAIL; Igor Gilitschenski นักวิจัยหลังปริญญาเอก CSAIL; Christina Liao นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา; Guy Rosman จากสถาบันวิจัย Toyota; และ Sertac Karaman ศาสตราจารย์ด้านอิเล็กทรอนิกส์และอวกาศศาสตร์ MIT

ShadowCam System

ก่อนการพัฒนาระบบใหม่นี้ นักวิจัยมีระบบที่เรียกว่า “ShadowCam” แล้ว ระบบสามารถตรวจจับและจำแนกการเปลี่ยนแปลงของเงา trênพื้นได้โดยใช้เทคนิคการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ ระบบก่อนหน้านี้ได้รับการพัฒนาโดย William Freeman และ Antonio Torralba ศาสตราจารย์ MIT ทั้งสองคนไม่ได้เป็นผู้ร่วมเขียนในกระดาษ IROS และงานของพวกเขาได้รับการนำเสนอในปี 2017 และ 2018

ShadowCam ใช้เฟรมวิดีโอจากกล้องที่กำหนดเป้าหมาย และสามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของความเข้มแสงได้ตามเวลา ซึ่งบอกเป็นนัยว่ามีบางสิ่งกำลังเคลื่อนที่ไปไกลหรือเข้ามาใกล้ และจากนั้นระบบจะวิเคราะห์ข้อมูลและจำแนกภาพแต่ละภาพเป็นวัตถุอยู่กับที่หรือวัตถุเคลื่อนที่ ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถดำเนินการต่อได้ด้วยวิธีที่ดีที่สุด

ShadowCam ได้รับการปรับเปลี่ยนและปรับปรุงให้ใช้กับยานพาหนะอัตโนมัติ ในตอนแรก ระบบใช้ป้าย AR ที่เรียกว่า “AprilTags” ซึ่งคล้ายกับ QR Code ShadowCam ใช้ป้ายเหล่านี้เพื่อมุ่งเน้นไปที่กลุ่มพิกเซลเพื่อกำหนดว่ามีเงาหรือไม่ แต่ระบบนี้พิสูจน์แล้วว่าไม่สามารถใช้ได้ในสถานการณ์จริง

ด้วยเหตุนี้ นักวิจัยจึงสร้างกระบวนการใหม่ที่ใช้การลงทะเบียนภาพและเทคนิคโอดอมิทรีเชื่อมโยงภาพเข้าด้วยกัน การลงทะเบียนภาพจะทับซ้อนกับภาพหลายภาพเพื่อระบุการเปลี่ยนแปลง

เทคนิคโอดอมิทรีเชื่อมโยงที่นักวิจัยใช้เรียกว่า “Direct Sparse Odometry” (DSO) และทำงานในลักษณะที่คล้ายกับ AprilTags DSO ใช้คลาวด์ 3 มิติและวางคุณลักษณะของสภาพแวดล้อมลงบนคลาวด์ นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ที่ระบุพื้นที่ที่สนใจ เช่น พื้น

ShadowCam ใช้ DSO และการลงทะเบียนภาพทับซ้อนกันเพื่อทับซ้อนภาพทั้งหมดจากมุมมองเดียวกันของหุ่นยนต์ หุ่นยนต์สามารถเคลื่อนที่หรือหยุดนิ่ง และสามารถมุ่งเน้นไปที่พื้นที่เดียวกันของพิกเซลที่มีเงา

What’s Next

นักวิจัยจะดำเนินการต่อในระบบนี้ และจะเน้นไปที่ความแตกต่างระหว่างสภาพแวดล้อมในร่มและกลางแจ้งในที่สุด ทีมงานต้องการที่จะเพิ่มความเร็วของระบบและทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติ