Masini care vad

Apropo.ro / 05.02.2002, 13:21
Masini care vad
Unii oameni isi invata automobilele sa vada pentru ei. Prin identificarea si interpretarea imprejurimilor automobilului, sistemul poate ajuta soferul in situatii limita. Ti-ai dori o astfel de masina? Daca da, fii cu ochii pe Mercedes. Videosistemele de asistenta a conducerii vor fi

Unii oameni isi invata automobilele sa vada pentru ei. Prin identificarea si interpretarea imprejurimilor automobilului, sistemul poate ajuta soferul in situatii limita. Ti-ai dori o astfel de masina? Daca da, fii cu ochii pe Mercedes.

Videosistemele de asistenta a conducerii vor fi capabile intr-o zi sa dirijeze un automobil in trafic, in conditii de maxima siguranta, pornind de la un punct A spre B, fara nici o implicare a soferului. Mai mult, sistemele de mai sus vor satisface aceste roluri cu un timp de reactie scurt.

A doua versiune a masinii de test numita UTA II (Urban Traffic Assistant) este de fapt un Mercedes E-Klasse. El este echipat cu doua videocamere si un procesor electronic de imagini. Suplimentar cu recunoasterea drumului in fata automobilului, UTA II poate repera si alte masini ce trec pe drum sau care sunt parcate in unghiuri moarte. De asemenea, UTA II poate detecta pietoni (care stationeaza sau traverseaza strada) si inregistreaza semnale de trafic sau luminile semafoarelor. Sistemul recunoaste curbele si semnele de circulatie precum si trecerile de pietoni.

Vederea masinii este fundamental diferita de cea umana, cand ne referim la metodele de operare si performante. De aceea unii dintre specialisti sunt rezervati in ceea ce priveste imbunatatirea rapida a vederii masinii. In particular, ei se indoiesc ca in viitorul apropiat va putea functiona un sistem tehnic mai performant decat ochiul uman ca senzor optic si creierul ca procesor de imagine.

Inginerii lui DaimlerChrysler nu incearca sa faca o copie exacta a modelului biologic si acest lucru se remarca prin indicele de claritate al unor secvente video. Perceptia traficului, de catre sistemul tehnic, este diferita fata de perceptia umana. Camerele video ne prezinta urmatoarele: masinile care se apropie sunt niste umbre din puncte rosii, pietonii sunt verzi ca extraterestrii, iar copacii, casele si celelalte obiecte indepartate sunt percepute ca un melanj de culori marginit de spatiul verde.

Din punct de vedere uman aceste perceptii sunt imagini nefamiliare, reproduceri abstracte ale spatiului din jurul soferului.

Foarte importanta pentru siguranta este sesizarea vitezei de apropiere a automobilului din fata, a distantei dintre acesta si UTA II si a spatiului dintre cele doua masini si borduri. In acest punct avantajul de evaluare il detine sistemul tehnic ale carui senzori si componente electronice pot masura precis acesti parametri comparativ cu vederea umana care poate doar percepe fara a evalua precis.

Distanta dintre cele doua videocamere este de 30 cm considerabil mai mare decat spatiul dintre ochii omului. Omul estimeaza bine distante pana-n 12 m pe cand sistemul lui DaimlerChrysler masoara distante si viteze relative aflate la peste 60 m fata de automobil. Vederea electronica este caracterizata si de un alt factor important. Specialistii spun: „Este adevarat ca ochiul uman recunoaste spatiul din jurul masinii mai bine decat orice sistem tehnic disponibil acum”.

Dar primul caz este valabil atat timp cat soferul este atent si concentrat. Cand atentia acestuia scade lucrurile se schimba dramatic. Orice obiect static sau in miscare poate deveni un pol de distragere a atentiei soferului. Pe de alta parte „ochii” lui UTA II sunt fixati pe directia caii de rulare luand nota de fiecare entitate existenta. Ochiul electronic percepe entitatile in cauza ca niste structuri din pixeli.

Procesorul electronic de imagini compara structura perceputa de videocamere cu una existenta, introdusa anterior de cercetatori intr-o baza de date de pe automobil. Noi, oamenii putem numi, practic, orice vedem. Un sistem tehnic percepe si intelege numai ce a fost invatat inainte. A invata un astfel de sistem inseamna introducerea in baza de date a catorva mii de imagini cu modele de trafic reale. De exemplu, daca un pieton apare in campul vizual de 40! al videocamerelor, procesorul de imagini compara modelul de pixeli cu modulul „Pietoni” din baza de date.

Daca se constata un indice acceptabil de corespondenta intre cele doua modele, sistemul decide ca acela este un pieton. Viitorul pare previzibil daca-i urmarim pe constructori.

Dar, daca viteza de raspuns a sistemului poate fi imbunatatita, noi ne intrebam ce se intampla cand sistemul tehnic trebuie sa lucreze sub regimuri de viteza de peste 200 km/h cu cat ruleaza un automobil capabil pe o autostrada normala? Cert este ca siguranta rutiera va creste spre beneficiul tuturor participantilor la trafic.

Tags: