Was ist maschinelles Sehen und wie wichtig ist es für selbstfahrende Autos?

Die zentralen Thesen

• Selbstfahrende Autos sind auf maschinelle Bildverarbeitungstechnologie angewiesen, um ihre Umgebung zu sehen und zu verstehen. Dadurch können sie Objekte erkennen, Schilder identifizieren und auf der Straße navigieren.
• Maschinelles Sehen in selbstfahrenden Autos besteht aus einem Kamerasystem, Edge Computing und KI-Algorithmen. die zusammenarbeiten, um visuelle Informationen zu sammeln, sie in Echtzeit zu verarbeiten und Muster zu identifizieren und Objekte.
• Maschinelles Sehen ist für die Erreichung vollständiger Autonomie in selbstfahrenden Autos von entscheidender Bedeutung, da es die Objektklassifizierung, Spur- und Signalerkennung, Schildererkennung und Verkehrserkennung ermöglicht. Die Zukunft autonomer Fahrzeuge liegt in Fortschritten in den Bereichen KI, Edge Computing und Kameratechnologie.

Selbstfahrende Autos erregen seit jeher die Aufmerksamkeit. Obwohl wir möglicherweise noch keine vollständig autonomen Autos haben, gibt es Autos mit fortschrittlichen Funktionen Fahrerassistenzsysteme (ADAS), die automatisches Lenken, Spurwechsel, Parken usw. ermöglichen verkehrsbewusster Tempomat.

Ein selbstfahrendes Auto nutzt zahlreiche Sensoren für sein ADAS, wobei maschinelles Sehen die wichtigste Methode zur Erkennung, Identifizierung und Berechnung der Entfernung von Objekten und der allgemeinen Umgebung ist. Ohne Bildverarbeitung sind selbstfahrende Autos mit Tempomat und Autopilot sehr unwahrscheinlich.

Was ist maschinelles Sehen?

Machine Vision ist eine Technologie, die es Maschinen ermöglicht, Objekte in ihrer Umgebung zu sehen und zu erkennen. Dabei handelt es sich um einen Teilbereich der Computer Vision, der sich auf die industriellen Anwendungen der visionsorientierten Objekterkennung in autonomen Maschinen wie Robotern und Fahrzeugen konzentriert.

Maschinelles Sehen nutzt heute KI-Deep-Learning-Algorithmen wie Convolutional Neural Networks (CNNs). um robuste und gut verallgemeinerte Modelle zu erstellen, die Objekte in verschiedenen Situationen genau identifizieren können Bedingungen. Es ermöglicht die Implementierung maschineller Bildverarbeitung bei verschiedenen Aufgaben, die eine höhere Zuverlässigkeit in der Fertigung, Landwirtschaft, Robotik und Automobilindustrie erfordern.

Wie funktioniert maschinelles Sehen in selbstfahrenden Autos?

Maschinelles Sehen in selbstfahrenden Autos lässt sich typischerweise in drei Teile unterteilen: das Kamerasystem, die Verarbeitung (Edge Computing) und die KI. Dieser Technologie-Stack ermöglicht es einem autonomen Fahrzeug, während der Fahrt Zeichen und Hindernisse zu sehen, zu denken und zu identifizieren. Lassen Sie uns jeden Teil ausführlich besprechen, um zu verstehen, wie diese Technologien zusammenwirken, um die maschinelle Vision eines selbstfahrenden Autos zu bilden.

Kamerasystem

Die maschinelle Bildverarbeitung ist auf Kamerasysteme angewiesen, um visuelle Informationen über die Umgebung zu sammeln. Selbstfahrende Autos nutzen mehrere rund um das Auto installierte Kameras, um möglichst viele visuelle Informationen zu sammeln.

In Bildverarbeitungskameras werden hauptsächlich zwei Sensoren verwendet: komplementäre Metalloxidhalbleiter (CMOS) und Ladungsgekoppelte Bauelemente (CCD). Für selbstfahrende Autos wird CMOS oft wegen seiner schnellen Auslesegeschwindigkeit und der leistungsstarken Leistung auf dem Schiff bevorzugt Elektronik und Parallelverarbeitungsfähigkeiten machen ihn zum schnelleren Sensor, wenn auch anfällig für Rauschen oder Artefakte. Lösungen wie verschiedene Beleuchtungsmodi, digitale Nachtsicht und Filter können den CMOS-Sensor bei nicht idealen Lichtverhältnissen unterstützen.

Bei selbstfahrenden Autos werden Kameras in bestimmten Abständen voneinander installiert, um stereoskopisches Sehen zu ermöglichen. Stereoskopisches Sehen ist die Fähigkeit, zwei oder mehr visuelle Eingaben zu kombinieren und so ein Gefühl von Tiefe oder Dreidimensionalität in Objekten und der Umgebung zu erzeugen. Dies wiederum ermöglicht es Autos, die ungefähre Entfernung zwischen dem Objekt und dem Auto zu triangulieren und zu berechnen.

Da der Mensch zwei Augen hat, profitieren auch wir vom stereoskopischen Sehen. Sie können es selbst testen; Schließen Sie ein Auge und wählen Sie einen kleinen Gegenstand von Ihrem Schreibtisch aus. Legen Sie Ihre Hand auf die Seite des Objekts und stellen Sie sicher, dass die Spitze des Objekts mindestens fünf Zentimeter entfernt ist. Halten Sie ein paar Sekunden inne und sehen Sie, wie sicher Sie mit Ihrer Annäherung sind. Versuchen Sie nun, beide Augen zu öffnen und sehen Sie, wie Ihr Tiefengefühl viel besser wird.

Edge-Computer

Während das Kamerasystem des selbstfahrenden Autos Daten sammelt, arbeitet ein Bordcomputer (Edge-Prozessor) verarbeitet alle Eingaben in Echtzeit, um das System über den Status der Umgebung zu aktualisieren sofort. Obwohl bei typischen Bildverarbeitungsaufgaben mit Cloud Computing Geld gespart werden kann, gibt es einfach zu viel Risiko für die Anbindung selbstfahrender Autos an die Cloud, auch wenn es um die Auslagerung des Prozesses in seinen Anforderungen an die maschinelle Bildverarbeitung geht.

Durch die Verwendung eines Edge-Computers zur Verarbeitung von Eingabedaten werden Latenzprobleme vermieden und sichergestellt, dass Daten in Echtzeit empfangen, verarbeitet und kommuniziert werden. Edge-Computer für selbstfahrende Autos verwenden spezielle Computer, die KI-Grafikprozessoren wie NVIDIAs Tensor Core und CUDA Cores integrieren.

KI-Algorithmen

Algorithmen waren schon immer ein entscheidender Bestandteil der maschinellen Bildverarbeitung. Der Algorithmus ermöglicht es einem Computer, alle vom Kamerasystem bereitgestellten Muster, Formen und Farben zu identifizieren. Der Einsatz von KI im Vergleich zu herkömmlichen Bildverarbeitungsalgorithmen verbessert die Fähigkeit eines selbstfahrenden Autos erheblich, Objekte, Straßenschilder, Straßenmarkierungen und Ampeln zuverlässig zu identifizieren. Viele KI-Algorithmen werden verwendet, um selbstfahrende Autos zu trainieren. Zu den beliebtesten gehören:

• YOLO (Man schaut nur einmal hin): Ein Echtzeit-Objekterkennungsalgorithmus, der Objekte im Sichtfeld des Fahrzeugs identifiziert und verfolgt.
• SIFT (Scale-Icar'sant Feature Transform): Es wird zur Merkmalsextraktion verwendet und hilft dem Auto, markante Orientierungspunkte und Objekte in seiner Umgebung zu erkennen.
• Histogramm orientierter Gradienten (HOG): Es wird zur Objekterkennung verwendet und konzentriert sich auf das Extrahieren lokaler Muster und Verläufe aus Bildern.
• TextonBoost: Ein Algorithmus, der bei der Objekterkennung hilft, indem er Texturen in der Umgebung analysiert.
• AdaBoost: AdaBoost wird zur Datenklassifizierung eingesetzt und kombiniert mehrere schwache Klassifikatoren, um fundierte Entscheidungen über die Objekte und Hindernisse auf dem Weg des Fahrzeugs zu treffen.

Die Bedeutung der maschinellen Bildverarbeitung in selbstfahrenden Autos

Maschinelles Sehen ist für ein selbstfahrendes Auto die wichtigste Möglichkeit, seine Umgebung wahrzunehmen und zu verstehen. Ohne maschinelles Sehen ist es sehr wahrscheinlich, dass selbstfahrende Autos auf Level 1 zurückgedrängt werden Fahrzeugautonomie-Skala und wird möglicherweise nie die volle Autonomie erreichen.

Mit maschinellem Sehen sind selbstfahrende Autos nun in der Lage, Objekte zu klassifizieren, Fahrspuren und Signale zu erkennen, Schilder zu identifizieren und den Verkehr zu erkennen.

Obwohl viele selbstfahrende Fahrzeuge mittlerweile verschiedene Sensoren wie LIDAR, RADAR und SONAR verwenden, sind alle stark darauf angewiesen Maschinelles Sehen, um die Umgebung zu sehen, Objekte zu identifizieren und die Bedeutung von Schildern und Ampeln auf der Straße zu verstehen Straße. All diese zusätzlichen Sensoren dienen lediglich dazu, die maschinelle Bildverarbeitung zu verbessern und die Sicherheit von Menschen, Tieren und Eigentum zu erhöhen.

Allerdings kann die maschinelle Bildverarbeitung ohne die Hilfe anderer Sensoren selbstständig arbeiten und Autopilot-Funktionen bereitstellen. Tatsächlich haben Teslas neueste selbstfahrende Autos RADAR abgeschafft und verlassen sich bei ihrem Autopilot-System nun ausschließlich auf maschinelles Sehen.

Obwohl dies keineswegs bedeutet, dass die Nützlichkeit anderer Sensortechnologien diskreditiert wird, zeigt es doch die Bedeutung und Leistungsfähigkeit der maschinellen Bildverarbeitung in selbstfahrenden Autos.

Die Zukunft der maschinellen Bildverarbeitung in autonomen Fahrzeugen

Maschinelles Sehen ist die Grundlage selbstfahrender Autos. Durch maschinelles Sehen können Autos die Umwelt genauso sehen und wahrnehmen wie Menschen. Auch wenn die Herausforderungen weiterhin bestehen, sind die Vorteile der maschinellen Bildverarbeitung in Bezug auf Sicherheit und Navigation nicht zu unterschätzen. Was die Zukunft autonomer Fahrzeuge betrifft, etwaige weitere Fortschritte in den Bereichen KI, Edge Computing und/oder Kamera Die Technologie wird selbstfahrende Autos sicherlich leistungsfähiger machen, was sie wahrscheinlich auf ein höheres Niveau bringen wird Automatisierung.