Thị giác máy là gì và tầm quan trọng của nó đối với ô tô tự lái?
Bài học chính
Xe tự lái sử dụng khả năng nhận thức trực quan tiên tiến như một phương tiện để hiểu môi trường của chúng, cho phép chúng phân biệt chướng ngại vật, nhận biết biển báo và di chuyển an toàn trên đường thông qua việc sử dụng công nghệ thị giác máy.
Thị giác máy được sử dụng bởi các phương tiện tự hành sử dụng sự kết hợp của camera, điện toán ranh giới và kỹ thuật trí tuệ nhân tạo để thu thập dữ liệu hình ảnh, phân tích dữ liệu ngay lập tức và nhận dạng các hình thức và thực thể trong môi trường.
Những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo, điện toán biên và công nghệ camera là điều cần thiết để đạt được quyền tự chủ hoàn toàn trong xe tự lái thông qua thị giác máy. Khả năng này cho phép phân loại đối tượng, phát hiện làn đường và tín hiệu, nhận dạng biển báo và nhận dạng mô hình giao thông.
Khái niệm xe tự lái đã thu hút được sự quan tâm đáng kể theo thời gian. Mặc dù thực tế là chúng ta hiện không sở hữu ô tô tự lái hoàn toàn, nhưng các phương tiện hiện đại vẫn được trang bị Hệ thống hỗ trợ người lái tiên tiến (ADAS), có thể thực hiện các chức năng như lái tự động, điều chỉnh làn đường, vận hành đỗ xe và điều chỉnh tốc độ thích ứng. để đáp ứng với điều kiện giao thông hiện hành.
Xe tự lái dựa vào vô số cảm biến để hoạt động hiệu quả như Hệ thống hỗ trợ người lái nâng cao (ADAS). Thị giác máy đóng vai trò là phương pháp chủ yếu để nhận biết, nhận biết và xác định vị trí cũng như bối cảnh của các yếu tố khác nhau trong môi trường. Sự vắng mặt của thị giác máy sẽ khiến các phương tiện tự hành chỉ được trang bị hệ thống kiểm soát hành trình và lái tự động rất khó xảy ra.
Thị giác máy là gì?
Thị giác máy, còn được gọi là xử lý hình ảnh bằng trí tuệ nhân tạo, đề cập đến khả năng của máy móc diễn giải thông tin hình ảnh từ môi trường xung quanh bằng cách nhận dạng và xác định các đối tượng hoặc mẫu cụ thể. Công nghệ này có nhiều ứng dụng công nghiệp để sử dụng trong các hệ thống tự động hóa như robot và xe tự lái, nơi nó cho phép các máy này nhận thức và điều hướng môi trường của chúng thông qua các thuật toán máy tính được thiết kế để bắt chước tầm nhìn của con người.
Trạng thái thị giác máy hiện tại phụ thuộc rất nhiều vào các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các kỹ thuật bắt nguồn từ kiến trúc học sâu như mạng thần kinh tích chập (CNN). Các thuật toán tiên tiến này cho phép phát triển các mô hình có khả năng phục hồi cao và có thể áp dụng phổ biến, có khả năng phân biệt các đối tượng với độ chính xác cao trong nhiều tình huống hoạt động. Do đó, các hệ thống này ngày càng được sử dụng nhiều hơn cho các ứng dụng có tính đặt cược cao trong các ngành công nghiệp từ sản xuất và nông nghiệp đến robot và xe tự hành, trong đó hiệu suất đáng tin cậy là điều tối quan trọng.
Thị giác máy hoạt động như thế nào trong ô tô tự lái?
cách sắp xếp camera, xử lý tính toán (diễn ra ở rìa) và các thuật toán trí tuệ nhân tạo. Những yếu tố này tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động của ô tô tự hành bằng cách cho phép nó nhận biết môi trường xung quanh, đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên thông tin đó và phân biệt giữa các vật thể khác nhau và các mối nguy hiểm tiềm ẩn hiện diện trên đường đi của nó. Để hiểu cách kết hợp các khía cạnh công nghệ này để tạo ra một hệ thống thị giác máy gắn kết cho ô tô tự lái, chúng ta hãy đi sâu vào chi tiết từng thành phần.
###Hệ thống Camera
Thị giác máy sử dụng hệ thống camera để thu thập dữ liệu trực quan về môi trường xung quanh. Xe tự hành sử dụng nhiều camera đặt xung quanh xe để tích lũy lượng thông tin hình ảnh toàn diện nhằm nâng cao nhận thức tình huống và ra quyết định.
Chất bán dẫn oxit kim loại bổ sung (CMOS) và Thiết bị ghép điện tích (CCD). Trong bối cảnh các phương tiện tự hành, CMOS thường được ưa chuộng do tốc độ đọc nhanh, thiết bị điện tử tích hợp mạnh mẽ và khả năng xử lý song song, khiến nó trở thành một lựa chọn phù hợp hơn mặc dù dễ bị nhiễu hoặc biến dạng. Tuy nhiên, có thể sử dụng nhiều chiến lược khác nhau để giảm thiểu những vấn đề này, bao gồm cài đặt chiếu sáng có thể điều chỉnh, hình ảnh kỹ thuật số về đêm và kỹ thuật lọc hình ảnh giúp nâng cao hiệu suất của cảm biến CMOS trong các tình huống ánh sáng dưới mức tối ưu.
Tầm nhìn lập thể, là kết quả của sự kết hợp của nhiều đầu vào hình ảnh, truyền đạt nhận thức về chiều sâu hoặc ba chiều trên các vật thể và môi trường xung quanh. Để đạt được điều này cho các phương tiện tự hành, các camera được bố trí ở các vị trí chiến lược ở những khoảng thời gian cụ thể, cho phép chúng tính toán khoảng cách gần đúng giữa một vật thể và phương tiện thông qua phép đo ba chiều.
Stereopsis, hay khả năng nhận biết chiều sâu thông qua thị giác hai mắt, là một lợi thế quý giá mà con người có được nhờ sở hữu hai mắt. Hiện tượng này có thể được xác minh bằng thực nghiệm bằng cách nhắm một mắt và chọn một mục nhỏ nằm trên không gian làm việc của một người. Đặt bàn tay của một người dọc theo ngoại vi của vật thể trong khi đảm bảo rằng điểm cuối của nó nằm cách xa không dưới hai inch, một cá nhân có thể cố gắng ước tính khoảng cách bằng cách giữ ánh mắt của mình cố định trong giây lát. Sau đó, việc mở lại cả hai mắt sẽ cho thấy khả năng nắm bắt các mối quan hệ không gian được nâng cao đáng kể, kết quả là do thị lực lập thể được nâng cao.
Máy tính biên
Máy tính trên xe, sử dụng khả năng xử lý biên, cập nhật ngay lập tức hệ thống của xe tự lái với thông tin thời gian thực được hệ thống camera thu thập. Bất chấp khả năng tiết kiệm chi phí liên quan đến điện toán đám mây cho các ứng dụng thị giác máy tiêu chuẩn, những rủi ro cố hữu liên quan đến việc kết nối xe tự lái với internet đòi hỏi phải có các giải pháp thay thế.
Việc sử dụng hệ thống điện toán phân tán, chẳng hạn như máy tính biên, để xử lý dữ liệu đến có thể giảm thiểu những lo ngại về độ trễ và cho phép truyền thông tin theo thời gian thực. Đối với xe tự hành, các hệ thống này tích hợp các bộ xử lý đồ họa (GPU) tiên tiến của các nhà sản xuất như NVIDIA, kết hợp các tính năng như Tensor Core và CUDA Cores để nâng cao hiệu suất.
Thuật toán AI
Việc sử dụng các thuật toán luôn đóng một vai trò không thể thiếu trong lĩnh vực thị giác máy. Các thuật toán này cho phép máy tính phân biệt và nhận biết các yếu tố hình ảnh khác nhau như mẫu, đường viền và màu sắc được camera ghi lại. Bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) thay vì dựa vào các kỹ thuật thị giác máy thông thường, xe tự hành có thể cải thiện đáng kể khả năng xác định chính xác vật thể, biển báo, vạch kẻ làn đường và tín hiệu giao thông. Một loạt thuật toán AI hiện đang được sử dụng để đào tạo xe tự lái, trong đó một số thuật toán phổ biến nhất bao gồm:
YOLO hay “Bạn chỉ nhìn một lần” là thuật toán phát hiện đối tượng theo thời gian thực được thiết kế để xác định và theo dõi các đối tượng trong phạm vi thị giác của ô tô.
Việc sử dụng Chuyển đổi tính năng bất biến tỷ lệ (SIFT) là rất quan trọng để trích xuất các tính năng cho phép phương tiện xác định các điểm mốc và vật thể nổi bật trong môi trường xung quanh.
Việc sử dụng Biểu đồ độ dốc định hướng (HOG) là một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực phân tích hình ảnh, đặc biệt hướng tới việc xác định các đối tượng dựa trên việc trích xuất thông tin về độ dốc và khuôn mẫu cục bộ có trong hình ảnh trực quan.
TextonBoost là một mô hình tính toán được thiết kế để nâng cao nhận thức trực quan và cải thiện khả năng nhận dạng đối tượng bằng cách kiểm tra các mẫu kết cấu phức tạp trong bối cảnh môi trường. Cách tiếp cận sáng tạo này khai thác sức mạnh của các kỹ thuật học máy tiên tiến, chẳng hạn như mạng lưới thần kinh sâu, để phân tích thông tin hình ảnh ở nhiều quy mô và trên nhiều phương thức hình ảnh khác nhau. Bằng cách tận dụng những công nghệ tiên tiến này, TextonBoost có khả năng nâng cao đáng kể sự hiểu biết của chúng ta về cách con người nhận thức và diễn giải môi trường xung quanh, mở đường cho những đột phá mới trong nghiên cứu thị giác máy tính.
AdaBoost là một thuật toán mạnh mẽ được sử dụng để nâng cao độ chính xác của việc phân loại dữ liệu bằng cách tích hợp một số bộ phân loại kém hiệu quả vào một mô hình dự đoán mạnh mẽ có khả năng xác định hiệu quả cả vật thể và các mối nguy hiểm tiềm ẩn trong môi trường xung quanh xe.
Tầm quan trọng của thị giác máy trong xe tự lái
Nguồn hình ảnh:Automobile Italia/Flickr
Sự phụ thuộc vào thị giác máy là rất quan trọng để cho phép các phương tiện tự hành nhận biết môi trường của chúng, khiến nó trở nên không thể thiếu trong việc tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động của ô tô tự lái ở cấp độ cao hơn trong phạm vi tự chủ của phương tiện. Việc thiếu khả năng này sẽ dẫn đến việc những phương tiện này bị xếp xuống cấp độ tự chủ thấp hơn, cản trở quá trình hướng tới tự động hóa hoàn toàn của chúng.
Nhờ những tiến bộ trong công nghệ thị giác máy, các phương tiện tự lái đã trở nên thành thạo trong việc phân loại các vật thể trên đường, phát hiện làn đường và tín hiệu, xác định biển báo và nhận dạng các mô hình trong luồng giao thông.
Mặc dù dựa vào một loạt hệ thống cảm biến, bao gồm LiDAR, RADAR và SONAR, để điều hướng và nhận thức tình huống, các phương tiện tự hành hiện đại vẫn phụ thuộc rất nhiều vào thị giác máy để nhận biết môi trường xung quanh, phân biệt các vật thể bên trong chúng và hiểu được tầm quan trọng của lề đường. biển báo và tín hiệu giao thông. Việc kết hợp các phương thức cảm giác bổ sung chỉ nhằm mục đích nâng cao khả năng của thị giác máy và do đó thúc đẩy sự an toàn gia tăng cho người đi bộ, động vật được thuần hóa và tài sản.
Chắc chắn, thị giác máy đã phát triển đến mức có khả năng hoạt động tự chủ mà không cần hỗ trợ thêm từ các đầu vào cảm giác khác. Ví dụ: các phương tiện tự lái gần đây nhất của Tesla đã loại bỏ việc sử dụng công nghệ RADAR và chỉ dựa vào thị giác máy để hỗ trợ hệ thống Autopilot của họ.
Mặc dù điều này có thể không làm giảm giá trị của các hệ thống cảm biến thay thế trong xe tự lái, nhưng nó nhấn mạnh tầm quan trọng và tiềm năng của thị giác máy trong lĩnh vực xe tự lái.
Tương lai của thị giác máy trên xe tự lái
Thị giác máy đóng vai trò là nền tảng cho sự phát triển của ô tô tự lái, cho phép những phương tiện này nhận biết môi trường xung quanh với mức độ nhạy bén tương đương với người lái xe. Mặc dù vẫn còn những trở ngại cần phải vượt qua, nhưng không thể chối cãi rằng những lợi thế mà thị giác máy mang lại trong các vấn đề an toàn và điều hướng là rất đáng kể. Khi chúng ta hướng tới tương lai của phương tiện giao thông tự hành, sự tiến bộ liên tục trong trí tuệ nhân tạo, công nghệ điện toán biên và hình ảnh chắc chắn sẽ dẫn đến năng lực ngày càng tăng của ô tô tự lái, dẫn đến nâng cao mức độ tự chủ của chúng.