تصنيع "المصابيح الأمامية الذكية" مع التعلم الآلي

انها من المشاهد الشائعة لأحد القيادة ليلا على الطريق المظلم. فتح سوستة حول الزوايا وعلى التلال, الحزم السيارة عالية جارية لتحسين الرؤية في حين تبقى يد السائق على وشك إيقاف تشغيلها في أي لحظة, خشية أن أعمى حركة قدوم وتسبب حادث. شين لي believes there is a better solution, وانه يعمل مع أكبر مصنع مصباح الصين لجعله حقيقة واقعة. "المصابيح الأمامية الحديثة لم يكن لديك واحد فقط أو اثنين من المصابيح الكهربائية, يمكن أن يكون ما يصل الى مليون,” said Li, أستاذ الهندسة الكهربائية والكمبيوتر في جامعة ديوك وجامعة ديوك كونشان. "أنا أعمل مع شركاء الصناعة لإنشاء" المصباح الذكية 'التي يمكن التحكم في كل بكسل على حدة وبشكل تلقائي تضيء مناطق مختلفة في مقدمة السيارة بعد الاعتراف البيئة المحيطة. "

فمثلا, وأشار الأمامي يمكن أن تقلل من كمية الضوء على سيارة قادمة في الاتجاه المعاكس وفي نفس الوقت زيادة الإضاءة من علامة الطريق القادم. أو أنها يمكن أن كشف المشاة القريبة وتنبيه السائق من خلال تسليط الضوء الجسم مع تجنب تسليط الضوء مباشرة في عيونهم.

تعلم الآلة يمكن تعليم "المصابيح الأمامية الذكية’ التعرف على البيئة ومساعدة السائق عن طريق إلقاء الضوء على المشاة القريبة مع تجنب المسببة للعمى لهم في عملية.

ويتمثل التحدي في جعل مثل هذا المصباح لا يخلق بالضرورة أنماط مختلفة من الضوء، انها التدريس السيارة كيفية التعرف تلقائيا على البيئة المحيطة بها، وجعل أنماط من تلقاء نفسها. إنها مشكلة أن HASCO الرؤية التكنولوجيا-أكبر مصنع مصباح السيارات في الصين وتحول لى لمساعدتهم على حل مع تعلم الآلة.

العديد من شركات السيارات يستخدمون الكاميرات والتعلم الآلي للمساعدة في السيطرة النسخ الخاصة بهم من السيارات ذاتية القيادة, حتى لي بعيدة كل البعد عن وحدها في هذا الصدد. خوارزميات تعلم الآلة, ومع ذلك, تحتاج إلى كميات هائلة من البيانات لمعرفة من, والعديد من قواعد البيانات والخوارزميات التي تم إنشاؤها بالفعل لهذا الغرض قد ركزت على القيادة النهار.

"طلبنا لا يهمه النهار على الرغم,” said Li, الذي يقسم وقته بين الجامعات ديوك في نورث كارولاينا وكونشان, الصين. "استخدام هذا النهج لالمصابيح الأمامية الذكية هو في الواقع أكثر صعوبة بسبب ظروف الإضاءة هي أسوأ بكثير. انها تحديا فريدا من نوعه لم يتم دراستها جيدا في الماضي ".

في حين شركاء صناعته تعمل على جمع لقطات أكثر ليلا وبشق الأنفس تعليم الأشياء الهامة مثل علامات, المشاة والسيارات الأخرى, لي هو تحسين خوارزمية التعلم الآلي. لأن القرارات يجب أن يتم في الوقت الحقيقي, يجب على الباحثين اختيار الأجهزة المناسبة وتصميم خوارزمية لتتناسب مع هندسته المعمارية.

مساعدة لي مع هذه المهمة هو DKU البحوث عالم شين فنغ. سويا, لي وفنغ ديك بالفعل عرض العمل التي, في حين مؤثرة, لا تزال بحاجة إلى تحسين قبل أن يضرب الطرق.

وثمة خيار آخر لعرض المعلومات على الطريق مع "المصابيح الأمامية الذكية’ هو تذكير السائقين من الحد الأقصى للسرعة.

"دقة الكشف هي جدا مهمة، لا يمكن أن تفوت أي شيء أو أي شخص,” said Li. "وعلى الرغم من أن مشكلة مهمة جدا وصعبة, انها واحدة فقط المتري. والآخر هو الاستجابة في الوقت الحقيقي. إذا الخوارزمية تأخذ وقتا طويلا للرد, ثم أنها ليست مفيدة. فنيا, تلك هي اثنين من أكثر القضايا الصعبة ".

ولكنها تتوقع القضايا لى حل في المستقبل القريب, جنبا إلى جنب مع إضافة قليل من أكثر أجراس وصفارات. جانب آخر من جوانب المشروع يستخدم المصابيح الأمامية لمشروع المعلومات الهامة مثل الطقس وظروف الطريق, اشارات حركة المرور, الاتجاهات والملاحة, وحتى القيادة الممرات على الطريق داخل المصباح الحزم أنفسهم.

ويمكن أن تشمل التطورات الأخرى التي تستخدم أجهزة استشعار البديلة أن السيارات ذاتية القيادة قد تمتلك في نهاية المطاف مثل الرادار ويدار. لكن الان, المشروع يستخدم فقط الكاميرات التي تواجه الأمام لإبقاء التكاليف منخفضة, كما هو الحال في السنوات القليلة المقبلة من المرجح كثيرا أن نرى المصابيح الأمامية الذكية على الطرق في عدد كبير من المركبات ذاتية القيادة مع قدرات الكشف وأضاف المستهلكين.

"أعتقد أننا يمكن الحصول على المنتج من الجيل الأول في السوق في العامين المقبلين,” said Li. "بمجرد أن يكون هؤلاء على الطريق, يمكننا الحصول على مزيد من ردود الفعل والبيانات لزيادة تحسين دقة واستجابة الوقت لجعل التكرار في المستقبل بشكل أفضل ".

مصدر: pratt.duke.edu