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O sistema MIT ajuda os carros autônomos a ver as curvas assistindo sombras

O MIT anunciou o desenvolvimento de um novo sistema que permite aos veículos autônomos (AVs) ver melhor nas curvas.O novo sistema MIT pode detectar pequenas mudanças nas sombras no chão para determinar se um objeto em movimento está chegando.O MIT diz que os AVs poderiam um dia usar o sistema para evitar rapidamente uma possível colisão com um veículo ou pedestre emergindo da esquina de um prédio ou entre carros estacionados.

O MIT diz que os robôs do futuro também poderiam usar os sistemas para navegar pelos corredores dentro de um edifício. Os pesquisadores dizem que, ao detectar e parar um veículo que se aproxima, o sistema baseado no carro supera o LIDAR tradicional.O LIDAR só pode detectar objetos visíveis;O sistema do MIT é mais de meio segundo mais rápido que o LIDAR.

Meio segundo não parece ser uma grande melhoria, mas frações de uma segunda questão quando se trata de evitar atropelar um pedestre ou outro carro.O aviso antecipado extra que o sistema MIT pode fornecer permite que o AV ajuste seu caminho ou diminua a velocidade. Até agora, o novo sistema foi testado apenas em ambientes fechados.

O chamado sistema shadowCam usa técnicas de visão computacional para detectar e classificar alterações nas sombras no chão.O ShadowCam usa sequências de quadros de vídeo de uma câmera para atingir uma área específica, como o chão na frente de um canto. Alterações na iluminação quadro a quadro podem indicar que algo está se movendo para a câmera ou para longe dela.

O sistema utiliza uma combinação de registro de imagens e uma técnica de odometria visual. Uma técnica semelhante foi usada para os rovers de Marte para estimar o movimento de uma câmera em tempo real, analisando as seqüências de pose e geometria das imagens.A técnica também amplifica imagens para apostar em um aumento de cor para reduzir a relação sinal / ruído.A equipe planeja trabalhar no sistema no futuro para operacionalizá-lo em ambientes internos e externos.

Via: Slash Gear

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