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Voici comment Uber auto-conduite des voitures sont censés détecter les piétons

Un auto-conduite du véhicule faite par Uber a frappé et tué un piéton. C’est le premier incident du genre et va certainement être analysé comme aucun autre véhicule autonome interaction dans le passé. Mais sur le visage de celui-ci, il est difficile de comprendre comment, au court d’une panne totale du système, cela pourrait se produire, lorsque l’ensemble de la voiture a essentiellement été conçu autour de la prévention exactement cette situation de se produire.

Quelque chose de façon inattendue en entrant le chemin du véhicule est un peu la première urgence de l’événement que la voiture autonome ingénieurs regarder. La situation pourrait être beaucoup de choses — une voiture arrêtée, un cerf, un piéton et les systèmes sont l’un et le tout conçu pour détecter le plus tôt possible, de les identifier et de prendre les mesures appropriées. Qui pourrait ralentir, s’arrêter, de faire un écart, quoi que ce soit.

Uber de véhicules sont équipés de différents systèmes d’imagerie qui travaillent à la fois ordinaire devoir (suivi de proximité, les voitures, les panneaux et les marquages de voie) et extraordinaire devoir comme cela vient d’être décrit. Pas moins de quatre différentes devriez avoir ramassé la victime dans cette affaire.

Monté sur le dessus de lidar. Le seau en forme de point sur le dessus de ces voitures est un lidar, ou  » light detection and ranging, système qui produit une image en 3D de la voiture de l’environnement, plusieurs fois par seconde. En utilisant l’infrarouge impulsions laser qui rebondissent sur les objets et retour sur le capteur, le lidar peut détecter statique et déplacement d’objets dans beaucoup de détails, de jour ou de nuit.

Ceci est un exemple d’un lidar créé des images, mais pas précisément ce que l’Uber véhicule aurait vu.

Des chutes de neige et le brouillard peuvent masquer un lidar lasers, et sa précision diminue avec la distance, mais pour quoi que ce soit à partir de quelques mètres à quelques centaines de pieds, c’est un précieux outil d’imagerie et un qui se trouve sur pratiquement tous les auto-conduite de voiture.

Le lidar de l’unité, si le système fonctionne correctement, doit avoir été en mesure de faire sortir la personne en question, si elles n’ont pas été totalement occultée, alors qu’ils étaient encore plus d’une centaine de mètres, et est passé sur leur présence pour le “cerveau” qui rassemble les images.

Monté à l’avant du radar. Radar, comme le lidar, envoie un signal et attend qu’il rebondir, mais il utilise les ondes radio au lieu de la lumière. Cela le rend plus résistant aux interférences, comme les ondes radio peuvent passer à travers la neige et le brouillard, mais réduit également sa résolution et son éventail de profil.

Tesla pilote automatique s’appuie principalement sur le radar.

Selon le radar de l’unité de Uber emploi — probablement plusieurs à la fois avant et à l’arrière pour fournir à 360 degrés de couverture — la gamme pourraient différer considérablement. Si elle est destinée à compléter le lidar, les chances sont qu’il empiète considérablement, mais il est construit plus d’identifier les autres voitures et les plus grands obstacles.

La signature radar d’une personne n’est pas aussi reconnaissable, mais il est très probable qu’ils auraient au moins montré, confirmant ce que le lidar détecté.

À court et à long optique des caméras. Lidar et radar sont grands pour la localisation des formes, mais ils ne sont pas bons pour la lecture des signes, essayer de comprendre quelle est la couleur de quelque chose et ainsi de suite. C’est un travail pour la lumière visible caméras avec des algorithmes de vision par ordinateur en temps réel sur leurs images.

Les caméras sur l’Uber véhicule montre des yeux les modèles qui indiquent véhicules de freinage (soudaine feux rouges), de feux de circulation, de passage piétons et ainsi de suite. Surtout sur l’extrémité avant de la voiture, sous plusieurs angles de vue et les types de l’appareil peut être utilisé, de manière à obtenir une image complète de la scène dans laquelle la voiture est conduite.

Le dépistage des personnes est l’un des plus couramment tentative d’ordinateur, des problèmes de vision, et les algorithmes qui le font ont obtenu d’assez bons. “Segmentation” une image, comme il est souvent appelé, aussi, en règle générale consiste à identifier des choses comme des signes, des arbres, des trottoirs et des plus.

Cela dit, il peut être difficile de la nuit. Mais c’est un problème évident, la réponse à ce qui est au cours des deux systèmes, qui travaillent le jour et la nuit. Même dans une obscurité totale, une personne vêtue tout en noir apparaîtra sur le lidar et radar, alerte la voiture qu’il devrait peut-être lente et être prêt à voir cette personne dans les phares. C’est probablement la raison pour laquelle une nuit-système de vision n’est pas souvent trouvé dans l’auto-conduite des véhicules (je ne peux pas être sûr qu’il n’est pas l’un sur l’Uber voiture, mais il semble peu probable).

La sécurité du pilote. Il peut sembler cynique de se référer à une personne comme un système, mais la sécurité des conducteurs de ces voitures sont très bien, en qualité de une failsafe. Les gens sont très bon à la détection des choses, même si nous n’avons pas les lasers sortant de ses yeux. Et notre temps de réaction ne sont pas les meilleurs, mais il est clair que si la voiture ne va pas répondre, ou a répondu à tort, une sécurité, formé pilote de réagir correctement.

La peine de mentionner est qu’il y a aussi une centrale unité de calcul qui prend en entrée à partir de ces sources et crée sa propre représentation plus complète du monde autour de la voiture. Une personne peut disparaître derrière une voiture en face de l’capteurs du système, par exemple, et de ne plus être visible pendant une seconde ou deux, mais cela ne signifie pas qu’ils ont cessé existant. Cela va au-delà de la simple reconnaissance de l’objet et commence à apporter plus large concepts de l’intelligence comme la permanence de l’objet, prévoir les actions et la comme.

C’est sans doute le plus avancé et jalousement gardé une partie de l’auto-conduite de la voiture système et est donc bien gardé sous le boisseau.

Il n’est pas clair ce que les circonstances dans lesquelles cette tragédie jouée, mais la voiture était certainement équipé de la technologie qui a été prévu, et que devrait avoir détecté la personne et causé la voiture de réagir de manière appropriée. En outre, si un système ne fonctionne pas, un autre doit avoir suffi — plusieurs failbacks sont seulement pratique en haute-enjeux des questions telles que la conduite sur les routes publiques.

Nous en saurons plus comme Uber, l’application de la loi locale, les autorités fédérales et les autres enquêter sur l’accident.

About the author

Cyriac

Je suis Zeh Cyriac , fondateur et chef de la direction de la société informatique DROP Corporation Inc. et blogueur indépendant aux États-Unis, avec une passion pour l'Entrepreneuriat en ligne, le marketing de contenu et toutes les choses qui tournent au tour du digital et ’informatique .

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