Otonom araçlar, her geçen gün hayatımıza daha fazla entegre olmaya başladı. Bu araçların yükselişi, iyi bir şey olsa da araçlar, beraberinde bazı riskleri de getiriyor. Bu yüzden MIT mühendisleri, otonom sistemlerin güvenliğini artırmak için yeni bir sistem geliştirdiler.
Sistem, genel olarak köşelerde hareketli bir cisim olup olmadığını belirlemek için zemindeki gölgelerde yer alan küçük değişiklikleri algılama üzerine kurulu. Geliştirici ekip, oldukça yeni olan bu sistem sayesinde bir binanın köşesinden veya park halindeki otomobillerin arasından çıkan başka bir otomobil veya yaya ile olası bir çarpışmanın önüne geçilebileceğini belirtiyor.
İç mekân testlerinde oldukça başarılı sonuçlar alındı:
Bir otoparkın etrafında dolaşan otonom bir araba ve otonom tekerlekli sandalye ile test edilen bu sistem, önümüzdeki hafta düzenlenecek olan Uluslararası Akıllı Robotlar ve Sistemler Konferansı’nda detaylarıyla birlikte tanıtılacak. Bu noktada araştırmacılar, sistemi şu şekilde tanımlıyorlar: “Yöntemimiz, çevrede insanlar varken robotların veya diğer hareketli nesnelerin ortalıkta dolaştığı durumlarda robota birisinin köşeye geldiğine dair erken bir uyarı verebilir. Böylece araç yavaşlayabilir, yolunu yeniden uyarlayabilir ve bir çarpışmadan kaçınmak için önceden hazırlanabilir.”
ShadowCam adı verilen bu sistem, şimdilik yalnızca hızların çok daha düşük olması nedeniyle iç mekanlarda test edildi. Araştırmacılar, iç mekanlarda hızların olağanın altında olduğunu ve aydınlatma koşullarının daha tutarlı olduğunu, bu yüzden de sistemin gölgeleri algılamasının daha kolay olduğunu belirtiyorlar.
Sistem nasıl çalışıyor?
Yerdeki gölgeleri dikkate alarak çalışan ShadowCam sistemi, gölgelerde gerçekleşen değişiklikleri tespit etmek ve sınıflandırmak için bilgisayarla görme tekniklerini kullanıyor. Öncül versiyonları da bulunan ShadowCam, ilk aşamada yalnızca belirli bir alanı hedefleyen bir kameradan gelen video kareleri dizisinden yararlanıyor. Daha sonrasında ışık yoğunluğunun zaman içindeki görüntülerinden yola çıkarak hedeften uzaklaştığını ya da yaklaştığını gösterebilecek değişiklikleri algılıyor.
Algılanan bu verileri ve değişiklikleri birleştirerek bir hesaplama yapan sistem, nihayetinde nesneleri sabit nesne veya dinamik nesne şeklinde sınıflandırıyor. Sonuç olarak sistem dinamik bir görüntü elde ederse buna göre tepki vermeye başlıyor. Bu noktada elde edilen sinyallerin gücüne göre sistem, robota durmasını veya yavaşlamasını söylüyor.
Araştırmacılar, gece koşullarında dahi mevcut sistemlerden daha başarılı performans gösteren ShadowCam’i daha fazla geliştirmeyi hedefliyorlar. Bu doğrultuda sistemin gelecekte gölge algılamasını hızlandırmanın ve gölge algılama için hedeflenen alanları açıklama sürecinin otomatikleştirilebileceği belirtiliyor.
