robogeek.ru

все о роботах и робототехнике

edu.robogeek.ru

все об обучении робототехнике

Как ИИ может упростить жизнь городским велосипедистам

Как помочь велосипедистам на улицах современного города, упростить для них передвижение и, возможно, сделать его безопаснее. Эдвард Циммерман хочет сделать это за счет оптимизации светофоров для велосипедного движения с использованием ИИ и технологии глубокого обучения.

Велосипедисты также, как и водители знакомы с «зеленой волной», даже если они не знают это название. Ощущение волны появляется от того, что свет перед вами меняется от красного до зеленого (и от зеленого до красного за вами), и вы можете выбрать скорость движения автомобиля такой, чтобы всегда подъезжать к светофору на зеленый свет.

Светофоры переключаются не случайно, службы дорожного движения стремятся синхронизировать временные интервалы светофоров в соответствии со средней скоростью на проезжей части. Это позволяет уменьшить уровень шума и загазованность на городских трассах, повысить экономичность автомобилей. Тем временем, для велосипедиста остановки на светофорах выливаются в дополнительные физические усилия.

В некоторых случаях инженеры используют превентивный подход для зеленой волны путем добавления датчиков в систему, которая может регистрировать автомобили и/или велосипеды и динамически генерировать благоприятные для них интервалы работы светофоров. Решением подобной проблемы занимается и Циммерман.

Системы на основе датчиков обнаружения обходятся дорого, поскольку они, как правило, требуют вскрытия дорожного полотна для установки магнитометров, которые часто не улавливают материалы современных велосипедов (например, углеродное волокно). Идея Циммермана заключается в использовании на светофорах камер в сочетании с алгоритмами глубокого обучения, чтобы обнаруживать велосипедистов, когда они приближаются к перекресткам. Это проблема распознавания объектов, хотя, система должна работать в различных условиях и настройках.

Загвоздка в том, что для этого требуется мощная вычислительная система. Так, для выделения велосипедиста из изображения с помощью Raspberry Pi потребуется 12 минут, говорит Циммерман. Этот вариант не подходит.

К счастью, теперь графические процессоры высокой производительности можно установить во встраиваемые портативные компьютеры, которые способны взаимодействовать с окружающей средой в режиме реального времени. Nvidia предлагает такие системы в своих платах для разработки Jetson. Циммерман использовал их, чтобы усовершенствовать свою систему. Система была продемонстрирована в Германии в прошлом году.

В настоящее время проект Циммермана временно приостановлен из-за болезни его партнера по исследованиям, но он надеется продолжить его в ближайшее время.

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован

Новые комментарии

Опрос: Какой твой любимый робот в кино?
Александр
21.06.2017
12:05:58
ВАЛЛ-И
Робот предскажет результаты матчей Кубка Конфедерации FIFA
Гость
16.06.2017
04:03:11
Осьминогу уже не доверяют?