Дослідники розробили автоматизовану систему, яка дозволяє автомобілів сприймати навколо кутів і виявити зустрічний трафік і пішоходів.
Система може бути легко інтегрована в сьогоднішні транспортні засоби, використовуючи доплерівські РЛС для відображення радіохвилі з поверхонь, таких як будівлі та припарковані автомобілі. Радіолокаційного сигналу потрапляє на поверхню під певним кутом, тому його відображення відскоків назад, як биток попадання стіни більярдний стіл, і сигнал продовжує Hit об'єктів, прихованих в кутку. Деякі Радіолокаційні сигнали відображені назад в детектор встановлений на машині, так що система може бачити об'єкти за рогом і судити, чи є вони рухаються або стаціонарні. Фелікс Гайде, доцент кафедри комп'ютерних наук в Прінстонському університеті, сказав: "це дозволить автомобілів бачити неясними об'єктами, які не можуть бути записані в лідарних сьогоднішнього і камери датчиків, наприклад, щоб дозволити автономні транспортні засоби, щоб побачити небезпеку. Перетину». Дослідники також сказали: "вартість радіолокаційних датчиків також відносно низька, особливо в порівнянні з лідарних датчиків, і може бути масове виробництва".
У статті, опублікованій на CVPR2020 конференції 16 червня, дослідники описали, як система відрізняє об'єкти, включаючи автомобілі, велосипеди, і пішоходів, і вимірює його напрям і зустрічну швидкість.
Автор пише: "запропонований метод дозволяє пішоходам і велосипедистам, щоб забезпечити попередження зіткнення в реальному світі автономних сценаріїв водіння, а потім використовувати існуючі прямої видимості датчиків, щоб побачити пішоходів і велосипедистів".
В останні роки інженери розробили різні системи датчиків, щоб машини могли виявляти інші об'єкти на дорозі. Багато хто з них покладаються на лідар або камери, які використовують видиме або майже інфрачервоного світла, і такі попередження, запобігання зіткнень в даний час загальноприйнята в автомобілях. Однак, важко використовувати оптичне зондування для ідентифікації об'єктів з погляду автомобіля.
У більш ранньому дослідженні, Гайд і його колеги задавалися питанням, чи можна було створити систему, яка використовує візуалізацію замість видимого світла для виявлення небезпек за лінією автомобіля зір. Для радіолокаційних систем, втрата сигналу гладких поверхонь набагато нижче, і радар є ефективною технологією для відстеження об'єктів. Завдання полягає в тому, що просторова роздільна здатність РЛС (використовується для фотографування об'єктів навколо кутів, таких як автомобілі та велосипеди) є відносно низькою. Тим не менш, дослідники вважають, що вони можуть створювати алгоритми для інтерпретації радіолокаційних даних, щоб зробити датчики працюють належним чином.
Щоб дозволити системі розрізняти об'єкти, команда обробляв частину радіолокаційного сигналу, тобто, стандартний радар вважається фоновий шум, а не доступна інформація. Команда прикладної технології штучного інтелекту для поліпшення обробки і читання зображень. Вентилятор Fanwei, аспірант в галузі комп'ютерних наук і одним з основних авторів статті, сказав, що комп'ютер працює система повинна навчитися ідентифікувати велосипедистів і пішоходів від дуже розріджені дані.
"Перш з все, ми повинні визначити, чи є щось. Якщо щось важливо? Це велосипедист чи пішохода? "сказала вона. "Тоді ми повинні знайти його".
Вона сказала, що система в даний час в змозі виявити пішоходів і велосипедистів, оскільки інженери вважають, що ці об'єкти невеликі за розмірами і мають різні форми і рухи, тому вони є найбільш складними об'єктами. Вона сказала, що система також може бути скоригована для виявлення транспортних засобів.
Дослідники планують надалі покращувати радар і обробку сигналів, щоб технологія могла застосовуватися в декількох напрямках. Ця система має потенціал для принципово поліпшити безпеку автомобіля. Оскільки вона спирається на існуючі технології радіолокаційного датчика, вона повинна бути можливість підготуватися до розгортання радіолокаційних систем в автомобілях наступного покоління.
