คอมพิวเตอร์

สอนรถยนต์ให้ขับด้วยความขรึม

คนขับขี่ที่ดีคาดคะเนถึงสถานการณ์ที่อันตรายและก็ปรับการขับขี่ก่อนที่สิ่งต่างๆจะชั่วร้ายลง นักวิจัยที่มหาวิทยาลัยบอนน์ปรารถนาสอนทักษะนี้กับรถยนต์ที่ขับขี่ด้วยตัวเอง พวกเขาจะเสนออัลกอริทึมที่สอดคล้องกันสำหรับเพื่อการสัมมนานานาชาติเรื่อง Computer Vision ซึ่งจัดขึ้นในวันศุกร์ที่ พฤศจิกายนที่กรุงโซล พวกเขาจะพรีเซนเทชั่นชุดข้อมูลที่พวกเขาใช้ในการฝึกอบรมและก็ทดสอบกระบวนการของพวกเขา มันจะก่อให้ไม่ยุ่งยากต่อการปรับปรุงแล้วก็ปรับปรุงแก้ไขวิธีการดังกล่าวในอนาคต

ถนนที่ว่างเปล่ารถยนต์แถวที่หยุดอยู่ด้านข้างไม่มีอะไรที่จะบ่งบอกว่าคุณควรระวัง แต่ว่าประเดี๋ยวก่อนไม่มีข้างถนนด้านหน้ารถยนต์ที่หยุดอยู่ครึ่งคันใช่ไหมบางโอกาสฉันบางทีก็อาจจะเอาก๊าซออกไปดีมากยิ่งกว่า – คนไหนกันจะไปรู้ว่ามีใครบางคนมาจากด้านข้าง พวกเราพบกับเหตุการณ์เช่นนี้ตลอดเวลาตอนที่ขับรถยนต์ การแปลความอย่างแม่นยำแล้วก็การสรุปที่ถูกต้องจำเป็นต้องใช้ประสบการณ์มาก ตรงกันข้ามบางครั้งบางคราวรถยนต์ที่ขับด้วยตนเองนั้นมีความประพฤติเสมือนคนขับเรียนในบทเรียนแรกของเขา “ เป้าหมายของพวกเราคือการสอนพวกเขาเกี่ยวกับสไตล์การขับขี่ที่คาดหวังมากยิ่งกว่านี้” ศ.จ.Jürgen Gall นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชี้แจง สิ่งนี้จะช่วยให้พวกเขาสนองตอบต่อสถานการณ์ที่ก่อให้เกิดอันตรายได้เร็วขึ้น

Gall 
เป็นประธานคณะทำงาน “Computer Vision” ที่ University of Bonn ซึ่งในความร่วมแรงร่วมใจกับเพื่อนฝูงร่วมมหาวิทยาลัยของเขาจาก Institute of Photogrammetry รวมทั้งคณะทำงาน “Autonomous Intelligent Systems” กำลังทำการศึกษาเรียนรู้ทางแก้ปัญหานี้ เดี๋ยวนี้นักวิทยาศาสตร์ได้นำเสนอลำดับแรกสำหรับในการสำเร็จตามเป้าหมายนี้สำหรับการประชุมวิชาการชั้นหนึ่งเกี่ยวกับระเบียบวินัยของ Gall ซึ่งเป็นการประชุมระหว่างประเทศเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์วิชั่นในกรุงโซล เราได้ปรับแก้อัลกอริทึมที่เสร็จสิ้นและตีความหมายข้อมูล LiDAR” เขาอธิบาย สิ่งนี้ทำให้รถสามารถเดาอันตรายที่อาจเกิดขึ้นได้ในช่วงแรก

ปัญหาข้อมูลไม่พอ

LiDAR 
เป็นเลเซอร์แบบหมุนที่จัดตั้งอยู่บนหลังคาของรถยนต์ที่ขับขี่ด้วยตัวเองส่วนมาก ลำแสงเลเซอร์ถูกสะท้อนจากสภาพแวดล้อม ระบบ LiDAR วัดเมื่อแสงที่สะท้อนตกกระทบเซ็นเซอร์รวมทั้งใช้เวลานี้เพื่อคำนวณระยะทาง ระบบตรวจระยะทางประมาณ 120,000 คะแนนรอบยานพาหนะต่อการปฏิวัติ” Gall กล่าว

ปัญหาเรื่องสิ่งนี้จุดตรวจวัดกลายเป็น เจือจาง” เมื่อระยะทางมากขึ้นช่องว่างระหว่างจุดพวกนั้นจะกว้างขึ้น มันราวกับการวาดภาพบริเวณใบหน้าบนบอลลูนเมื่อคุณพองมันดวงตาจะขยับไปไกลๆแม้กระทั้งมนุษย์ก็เกือบจะเป็นไปไม่ได้ที่จะได้รับความเข้าใจที่ถูกเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมจากการสแกน LiDAR เพียงครั้งเดียว (ยกตัวอย่างเช่นการประเมินระยะทางของการปฏิวัติครั้งเดียว) “ไม่กี่ปีที่ผ่านมามหาวิทยาลัย Karlsruhe (KIT) ได้บันทึกข้อมูล LiDAR เยอะๆซึ่งมีการสแกน 43,000 ครั้ง” ดร. Jens Behley แห่งสถาบัน Photogrammetry อธิบาย ในตอนนี้เราได้รับลำดับจากการสแกนหลายสิบครั้งและก็ซ้อนทับ” ข้อมูลที่ได้รับในรูปแบบนี้ยังมีจุดที่เซ็นเซอร์ได้บันทึกไว้เมื่อรถขับไปแล้วสองสามหลาขึ้นไปตามถนน กล่าวง่ายๆว่ามันไม่ได้แสดงเฉพาะในขณะนี้ แต่ว่ายังรวมทั้งอนาคตด้วย

ก้อนเมฆจุดซ้อนทับกลุ่มนี้มีข้อมูลที่สำคัญตัวอย่างเช่นรูปทรงเรขาคณิตของฉากและก็มิติเชิงพื้นที่ของวัตถุที่บรรจุอยู่ซึ่งไม่สามารถที่จะสแกนได้ในคราวเดียว” Martin Garbade ผู้ซึ่งกำลังเรียนระดับปริญญาเอกอยู่ที่สถาบันคอมพิวเตอร์ วิทยาศาสตร์. “ยิ่งไปกว่านี้พวกเรายังขึ้นป้ายทุกจุดในนั้นดังเช่นมีทางเท้ามีทางเท้าแล้วก็ด้านหลังมีรถมอเตอร์ไซค์” นักวิทยาศาสตร์ป้อนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ด้วยข้อมูลคู่หนึ่งสแกน LiDAR ครั้งเดียวเป็นอินพุแล้วก็ข้อมูลโอเวอร์เลย์ที่เกี่ยวข้องรวมทั้งข้อมูลความหมายตามที่ต้องการ พวกเขาทำวิธีการนี้ซ้ำหลายคู่เช่นกัน

ในระหว่างกรรมวิธีฝึกหัดอัลกอริทึมนี้ศึกษาที่จะทำแล้วก็ตีความการสแกนแต่ละครั้ง” ศ. นี่แปลว่ามันสามารถเพิ่มการประมาณที่หายไปได้อย่างเป็นไปได้รวมทั้งแปลความสิ่งที่มองเห็นสำหรับในการสแกน” การสำเร็จฉากนั้นใช้งานได้ค่อนข้างจะดีขั้นตอนการสามารถทำให้ข้อมูลที่หายไปประมาณครึ่งเดียวถูกต้อง การแปลความทางความหมายเป็นการอนุมานว่าวัตถุใดถูกหลบซ่อนอยู่ข้างหลังจุดตรวจวัด แม้กระนั้นก็ไม่ทำงานเหมือนกันตรงนี้คอมพิวเตอร์มีความเที่ยงตรงสูงสุด 18 เปอร์เซ็นต์

แต่นักวิทยาศาสตร์พินิจพิเคราะห์ว่าสาขาการศึกษานี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น “ จนกระทั่งปัจจุบันนี้มีเพียงชุดข้อมูลจำนวนมากที่ขาดการฝึกอบรมกรรมวิธีทางสติปัญญาที่สอดคล้องต้องกัน” Gall อธิบาย พวกเรากำลังปิดช่องว่างที่นี่กับงานของพวกเราฉันเป็นคนมองโลกในแง่ดีว่าเราจะสามารถเพิ่มอัตราความแม่นยำสำหรับในการแปลความหมายเชิงความหมายในไม่กี่ปีด้านหน้า” เขามีความคิดว่า 50 เปอร์เซ็นต์มีความเป็นจริงมากซึ่งอาจมีอิทธิพลเป็นอย่างมากต่อประสิทธิภาพของการขับขี่แบบอิสระ

Tagged