Ученые МТИ развивают сегмент автономных автомобилей

Сегодня команда специалистов по робототехнике и компьютерному инжинирингу из Массачусетского Технического Университета представила широкой общественности свою новую разработку уникального искусственного интеллекта, который обладает способностью предупреждать столкновение с каким-либо невидимым или незаметным объектом, определяя движения и паттерны тени на полу.

Речь идет о возможности создания и использования новой системы под названием shadow.

Cam для будущих и нынешних поколений автономных автомобилей и электромобилей, при помощи которой они могли бы самостоятельно определять потенциальный риск столкновения и останавливаться.

В отличие от системы LiDAR, которая полагается на процессирование и анализ только видимых объектов – то есть, не скрытых непосредственно для камеры – представленная система shadow.

Cam может с достаточно высокой точностью определять возможность столкновение с движущимся объектом, изучая паттерны и особенности перемещения тени из-за углов.

Таким образом, основной инструментарий системы, представленный камерой, в первую очередь анализирует видимые области пола и поверхности, по которым передвигается устройство с ним, а затем, наблюдая за динамикой изменения теней, может предугадывать время, когда из-за угла или поворота выезжает другое устройство.

Под устройствами в данном случае понимается непосредственно автономный автомобиль, для которого такая система является действительно необходимой, поскольку в отличие от живого водителя, даже LiDAR не всегда может полагаться на звуки происходящего вокруг, не говоря уже о том, что иногда требуется осуществлять дополнительный анализ движения.

Пока что команда из МТИ говорит о своих ближайших планах на улучшение системы, поскольку ей еще есть куда развиваться – однако можно не сомневаться в том, что рано или поздно они сумеют отыскать правильный баланс между производительностью и скоростью реагирования системы-камеры.

Впрочем, уже сейчас предварительные результаты показывают, что система shadow.