QUT-Robotikforscher, die mit der Ford Motor Company zusammenarbeiten, haben einen Weg gefunden, einem autonomen Fahrzeug mitzuteilen, welche Kameras es beim Navigieren verwenden soll.
Professor Michael Milford, Joint Director des QUT Centre for Robotics und Australian Research Council Laureate Fellow und leitender Autor, sagte, die Forschung stamme aus einem Projekt, das sich mit der Frage befasst, wie Kameras und LIDAR-Sensoren, die üblicherweise in autonomen Fahrzeugen verwendet werden, die Welt um sie herum besser verstehen können .
„Die Schlüsselidee hier ist zu lernen, welche Kameras an verschiedenen Orten der Welt verwendet werden sollen, basierend auf früheren Erfahrungen an diesem Ort“, sagte Professor Milford.
„Zum Beispiel könnte das System lernen, dass eine bestimmte Kamera sehr nützlich ist, um die Position des Fahrzeugs auf einem bestimmten Straßenabschnitt zu verfolgen, und diese Kamera bei späteren Besuchen dieses Straßenabschnitts verwenden.“
Dr. Punarjay (Jay) Chakravarty leitet das Projekt im Auftrag der Ford Autonomous Vehicle Future Tech Group.
Eine Datenvisualisierung, die zwei selbstfahrende Ford-Forschungsfahrzeuge beim Fahren zeigt. Bildnachweis: Ford Motor Company.
„Autonome Fahrzeuge hängen stark davon ab, zu wissen, wo sie sich auf der Welt befinden, indem sie eine Reihe von Sensoren, einschließlich Kameras, verwenden“, sagt Dr. Chakravarty.
„Zu wissen, wo Sie sich befinden, hilft Ihnen, Karteninformationen zu nutzen, die auch für die Erkennung anderer dynamischer Objekte in der Szene nützlich sind. Eine bestimmte Kreuzung kann Menschen auf eine bestimmte Weise überqueren.
„Dies kann als Vorabinformation für die neuronalen Netze verwendet werden, die die Objekterkennung durchführen, und daher ist eine genaue Lokalisierung von entscheidender Bedeutung, und diese Forschung ermöglicht es uns, uns zu jedem Zeitpunkt auf die beste Kamera zu konzentrieren.
„Um bei diesem Problem voranzukommen, musste das Team auch neue Wege finden, um die Leistung eines autonomen Fahrzeugpositionierungssystems zu bewerten.“
Der gemeinsame leitende Forscher Dr. Stephen Hausler sagte: „Wir konzentrieren uns nicht nur darauf, wie das System funktioniert, wenn es gut läuft, sondern auch darauf, was im schlimmsten Fall passiert.“
Diese Forschung fand im Rahmen eines größeren Grundlagenforschungsprojekts mit Ford statt und untersuchte, wie Kameras und LIDAR-Sensoren, die üblicherweise in autonomen Fahrzeugen verwendet werden, die Welt um sie herum besser verstehen können.
Diese Arbeit wurde gerade in der Zeitschrift veröffentlicht IEEE Robotik und Automatisierungsbriefeund wird auch auf der bevorstehenden IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems im Oktober in Kyoto, Japan, vorgestellt.
Die QUT-Forscher Stephen Hausler, Ming Xu, Sourav Garg und Michael Milford arbeiteten mit Fords Punarjay Chakravarty, Shubham Shrivastava und Ankit Vora zusammen.
Artikel mit freundlicher Genehmigung von Technische Universität Queensland (QUT).
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