Faire Smart Phares »avec l'apprentissage de la machine

Il est une scène commune pour tout le monde la conduite de nuit sur une route sombre. Compresser autour des coins et sur les collines, feux de route de la voiture sont à améliorer la vision alors que la main du conducteur reste en équilibre pour les désactiver à l'avis d'un moment, de peur qu'ils ne venant en sens inverse et aveugle trafic provoquer un accident. Xin Li pense qu'il existe une meilleure solution, et il travaille avec le plus grand fabricant de phare de la Chine pour en faire une réalité. « Phares modernes ne sont pas seulement une ou deux ampoules, ils peuvent avoir jusqu'à un million,« A déclaré Li, professeur de génie électrique et informatique à l'Université Duke et Duke University Kunshan. « Je travaille avec des partenaires de l'industrie pour créer un « phare intelligent » qui permet de contrôler chaque pixel individuellement et allume automatiquement les zones différentes devant la voiture après avoir reconnu l'environnement. »

Par exemple, le phare pourrait réduire la quantité de lumière dirigée vers une voiture venant en sens inverse tout en augmentant simultanément l'illumination d'un signe à venir de la route. Ou il pourrait détecter les piétons à proximité et avertir le conducteur en mettant en valeur leur corps tout en évitant briller la lumière directement dans les yeux.

l'apprentissage de la machine peut enseigner « phares intelligents’ de reconnaître l'environnement et aider le conducteur en éclairant les piétons à proximité, tout en évitant les aveugler dans le processus.

Le défi de faire un tel projecteur ne crée pas nécessairement les différents modèles de la lumière, il est l'enseignement de la voiture comment reconnaître automatiquement l'environnement et faire des motifs sur sa propre. Il est un problème que HASCO Vision Technology-le plus grand fabricant de la lampe automobile en Chine se tourne vers Li pour les aider à résoudre avec l'apprentissage de la machine.

De nombreux constructeurs automobiles utilisent les caméras et l'apprentissage de la machine pour aider à contrôler leurs propres versions de voitures auto-conduite, si Li est loin d'être seul à cet égard. algorithmes d'apprentissage machine, toutefois, besoin de grandes quantités de données à apprendre de, et la plupart des ensembles de données et algorithmes déjà créés à cet effet ont mis l'accent sur la conduite de jour.

« Notre application ne se soucie pas de la journée bien,« A déclaré Li, qui partage son temps entre les campus de Duke en Caroline du Nord et Kunshan, Chine. « L'utilisation de cette approche pour les phares intelligents est en réalité plus difficile parce que les conditions d'éclairage sont bien pires. Il est un défi unique qui n'a pas été bien étudiée dans le passé « .

Alors que ses partenaires de l'industrie travaillent pour recueillir des images plus la nuit et annoter laborieusement des objets importants comme des signes, les piétons et les autres voitures, Li optimise l'algorithme d'apprentissage automatique. Parce que les décisions doivent être prises en temps réel, les chercheurs doivent choisir le bon matériel et la conception de l'algorithme pour adapter son architecture.

Aider Li cette tâche est chercheur DKU Xin Feng. Ensemble, Li et Feng ont déjà une démonstration de travail qui, tout en impressionnant, doit encore améliorer avant qu'elle ne touche les routes.

Une autre option pour afficher des informations sur la chaussée avec les « phares intelligents’ est de rappeler aux conducteurs la limite de vitesse.

« Précision de détection est très important, vous ne pouvez pas manquer quoi que ce soit ou qui que ce soit,« A déclaré Li. « Et tout c'est un problème très important et difficile, il est seulement une métrique. L'autre est une réponse en temps réel. Si l'algorithme prend trop de temps pour répondre, alors il est pas utile. Techniquement, ce sont les deux questions les plus difficiles « .

Mais ils sont les questions Li attend à résoudre dans un proche avenir, ainsi que l'ajout d'un peu plus de cloches et de sifflets. Un autre aspect du projet utilise les phares pour projeter des informations importantes telles que les conditions météorologiques et routières, panneaux de signalisation, indications de navigation, et même des voies de circulation sur la chaussée dans le phare se poutres.

D'autres avancées pourraient comprendre en utilisant des capteurs alternatifs que les voitures auto-conduite peuvent éventuellement posséder comme le radar et lidar. Mais pour l'instant, le projet utilise uniquement des caméras orientées vers l'avant pour réduire les coûts, comme dans les prochaines années, les consommateurs sont beaucoup plus susceptibles de voir les phares intelligents sur les routes en grand nombre que les véhicules auto-conduite avec des capacités de détection supplémentaires.

« Je pense que nous pouvons obtenir un produit de première génération sur le marché au cours des deux prochaines années,« A déclaré Li. « Une fois que nous avons ceux sur la route, nous pouvons obtenir encore plus de rétroaction et des données pour améliorer encore la précision et le temps de réponse pour faire des itérations futures encore mieux « .

La source: pratt.duke.edu