Американские инженеры создали систему, позволяющую обнаруживать приближающиеся объекты из-за угла по их тени или другому изменению освещения. Разработчики протестировали эту систему на беспилотном автомобиле, который смог затормозить перед тем, как другой автомобиль выехал из-за стены и пересек путь.

Статья будет представлена на конференции IROS 2019, а кратко о ней рассказывает MIT News.

В области беспилотных автомобилей превалирует концепция, согласно которой в них должен применяться набор датчиков, работающих на разных принципах: лидары, радары и камеры. Это позволяет использовать особенности восприятия каждого типа и комбинировать их преимущества для надежного отслеживания объектов, а также дублирования систем.

Однако все эти датчики используются только для фиксации объектов, находящихся в прямой видимости, тогда как люди используют и косвенные признаки, позволяющие предположить, что вне поля их зрения находится объект. Например, водитель может догадаться, что из-за здания может выехать автомобиль, увидев свет от его фар или наоборот тень в светлое время суток, а также услышать шум двигателя и шин.

Исследователи из Массачусетского технологического института и Исследовательского института Toyota под руководством Даниэлы Рус (Daniela Rus) предложили дополнять непосредственные наблюдения за объектами догадками, сделанными на основе таких косвенных признаков. Пока статья с описанием системы и экспериментов не опубликована, но некоторые выводы можно сделать по статье о более ранней версии алгоритма.

Алгоритм получает видео с камеры, создает на его основе объемную модель окружающей среды в кадре и проецирует на нее кадры. После этого система самостоятельно выбирает зону интереса, например, угол стены. Затем по мере приближения стене алгоритм отслеживает именно эту зону и анализирует ее. Для анализа на изображениях усиливается насыщенность, что позволяет усилить разницу между тенью и освещенной областью пола. Затем алгоритм определяет, двигается ли тень, и на основе этого может вынести решение об остановке.

В новой работе инженеры протестировали систему не на роботе, а на беспилотном автомобиле. На опубликованном ролике можно видеть, что автомобиль заранее увидел приближение другого автомобиля по изменению освещенности пола. Разработчики отмечают, что алгоритмы обнаружили двигающееся препятствие по изменениям освещения на 0,72 секунды раньше, чем по данным с лидара.