Vaizdo atpažinimo sistema robotui bei autonominiam automobiliui, skirta atpažinti ne tik važiuojamosios, bet ir einamosios dalies objektus

Technorama 2017

Autorius: Ugnius Malūkas

Vadovas: prof. dr. Rytis Maskeliūnas

Aprašymas:

Sukurta roboto bei autonominio automobilio kelio atpažinimo sistema padeda robotui ir automobiliui orientuotis aplinkoje atpažįstant kelią, jo ribas ir objektus. Šios vaizdo atpažinimo sistemos pagalba roboto ir automobilio naudotojui praplečiamos galimybės realizuoti roboto ir automobilio savybes esant ne tik lygiai kelio dangai, bet ir įvairaus tipo keliuose miške, laukuose, miesto šaligatviuose ir parkuose. Ši sistema yra ženkliai tobulesnė už tradicines, atstumo jutikliais bei kameros matomo kadro objektų pozicijomis paremtas sistemas, dėl semantinio segmentavimo, kai kiekvienas vaizdo taškas (pikselis) turi priskirtą reikšmę pagal jam būdingą požymį, priklausomai nuo objekto tipo. Sistemoje naudojamas specialiai sukurtas problemų sprendimo algoritmas pagrįstas gilaus neuroninio tinklo panaudojimu, leidžiančiu išsaugoti informaciją apie objektams būdingus bruožus, juos apdoroti, palyginti tarpusavyje ir pasitaikius analogiškai arba panašiai situacijai statistinių metodų pagalba optimaliai panaudoti sukauptą informaciją. Kuriant produktą išbandytos įvairios neuroninio tinklo architektūros, siekiant gauti tokį rezultatą, koks yra dabar. Dirbtinio intelekto vaidmenį atliekantis neuroninis tinklas savarankiškai atranda bendrus objektų bruožus ir požymius. Programos kūrimo proceso metu buvo išanalizuotas didelis kiekis mokslinių straipsnių, susijusių su neuroninio tinklo panaudojimu segmentuojant nuotraukoje esančius objektus ir ištyrimu, kaip objektų atrasti bruožai keliauja per įvairias neuroninio tinklo architektūras. Siekiant, kad programa veiktų kuo įvairesnėse aplinkose vietovės, apšvietimo, dangos atžvilgiu bei, kad robotas ir automobilis lengviau prisitaikytų prie išorės aplinkybių, sukurta ir įdiegta išmani navigacijos sistema, leidžianti robotui bei automobiliui lengviau orientuotis vietovėje. Naudojamas algoritmas tinka išmaniosioms navigacijos instrukcijoms formuoti tiesiai ant stebimo vaizdo, nes sugeba išskirti kelio ribas, kelio ženklus ir kitus kelyje pasitaikančius objektus.  Vaizdo atpažinimo sistema gali būti naudojama kaip pagalba neregiams, nes geba nustatyti  judėjimo ruože esančius objektus, atpažinti kelio ruožą, duris, kito žmogaus  buvimo vietą ir atitinkamai formuoti instrukcijas aklajam.

Galimybės verslui toliau vystant produkto / išradimo gamybą. Produktas skirtas robotikos įmonėms, kuriančioms ir programuojančioms robotus bei naujos kartos autonominius automobilius kuriančioms įmonėms. Produkto plėtra galima keliomis kryptimis: 1) tikslesnis orientavimasis kelio objektuose; 2) roboto ar automobilio gebėjimas kelyje rastus objektus atpažinti, juos suprasti ir atlikti skaičiavimus apie objektą (pvz. kelio plotis, krašto (šnek. kalboje bordiūro) aukštis, kelio dangos rūšis ir pan.); 3) kelio objektus suprasti kuo panašiau į žmogaus supratimą ir vertinimą; 4) sukurti galimybę integruoti į robotą ar automobilį gebėjimą atpažinti kelio ruožo kliūtis (pvz. ženklus, šviesoforus, judėjimo kryptis, kitas transporto priemones ar keliuose pasitaikančius procesus); 5) plėsti technines galimybes, kad modelis gebėtų apdoroti ypač didelių formatų video kadrus; 6) plėsti pritaikymą neregiams.

Duration:
2017 - 2017

We are using cookies to provide statistics that help us give you the best experience of our site. You can find out more or switch them off if you prefer. However, by continuing to use the site without changing settings, you are agreeing to our use of cookies.
I agree