Машинное зрение — или процесс, с помощью которого компьютер может визуально воспринимать окружающую среду — является сложным по многим причинам и, как и с самыми сложными вещами, с ним можно работать множеством разных способов, каждый со своими сильными и слабыми сторонами. Некоторые из наиболее распространенных способов решения этой задачи в автомобиле включают радарные, ультразвуковые, лидарные и обычные старые камеры.

Дело в том, что ни один из них не особенно хорош для того, чтобы увидеть объект, который быстро приближается, с достаточным разрешением, а затем передать эту информацию на компьютер автомобиля достаточно быстро, чтобы транспортное средство могло действовать на него. Например, вы ведете машину, ребенок выбегает на дорогу, и теперь ваша машина должна увидеть ребенка и затормозить, прежде чем вы его ударите. Компания под названием Terranet считает, что у нее есть решение этой проблемы, о котором она объявила в четверг, и называется оно Voxelflow.

Если вы похожи на меня, первое, о чем вы, вероятно, думаете после прочтения названия «Voxelflow», это: «Что, черт возьми, такое Воксель? Это звучит выдумано». Ну, я тоже не был уверен, поэтому я попросил доктора Энтони Роя, специалиста по машинному зрению, дать полное объяснение непрофессионала: «Воксель похож на пиксель. Пиксель — это точка в двумерном пространстве с координатами X и Y, как пиксели на вашем телевизоре. Воксель такой же, за исключением того, что он находится в трехмерном пространстве, поэтому он имеет Координаты X, Y и Z».

Итак, как система Voxelflow генерирует облако вокселей (также известное как облако точек), необходимое для определения объекта в космосе? Что ж, в отличие от большинства автомобильных камер, в которых используются традиционные камеры с затвором и датчиками, система Voxelflow использует нечто, называемое «камерой событий», или, точнее, три камеры и лазер.

Событийная камера не имеет затвора. Вместо этого отдельные пиксели, составляющие сенсор камеры, независимо реагируют на изменения яркости по мере их возникновения. Благодаря этому камера событий реагирует намного быстрее, чем камера с затвором, с меньшей вероятностью размытия движения. Круто, правда?

Итак, теперь у нас есть три камеры для захвата изображений объекта, в который мы пытаемся не попасть, но они дают нам только координаты X и Y. Большое новшество системы Voxelflow — это сканирующий лазер, который фиксируется на объектах, обнаруженных камерами, и обеспечивает эту координату Z, определяя местоположение объекта в пространстве и превращая пиксель в воксель.

«Вы можете использовать несколько 2D-камер для получения третьей координаты», — продолжает доктор Рой. «Проблема в том, что компьютеру требуется больше времени для обработки этих данных. Использование лидара или чего-то подобного, Voxelflow системы будет быстрее».

Результатом этого является система, которая может видеть, анализировать и реагировать на возможное столкновение за пять миллисекунд. Но погодите, как говорится, это еще не все. Вместо того, чтобы просто хранить все свои данные локально, Voxelflow сотрудничает с Mercedes-Benz, чтобы применить их к технологии Mercedes Live Map.

Нихат Куэкуек, который работает в Mercedes над его картами и навигационными проектами, описывает, как Live Map интегрирует данные Voxelflow, используя три состояния вещества: твердое, жидкое и газообразное.

Неизменяемые объекты — здания и т. д. — подобны твердым телам. То, что время от времени меняется — пешеходные переходы, светофоры и т. д. — похоже на жидкости. Данные Voxelflow, собираемые транспортными средствами во время движения и документирующие часто меняющиеся вещи, подобны газам. Все три используются для создания более полной, живой карты, которая затем передается, а не загружается в автомобиль.

Конечным результатом интеграции Live Map станет более эффективная навигация и возможность более безопасного планирования маршрута. Преимущества этого будут ощущаться при использовании обычных транспортных средств, управляемых человеком, но действительно принесут дивиденды, когда автономные транспортные средства уровня 4 и уровня 5 начнут широко распространяться на дорогах общего пользования.