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I ricercatori del Dipartimento di Informatica dell'Università di Oxford, in collaborazione con i colleghi dell'Università Bogazici, in Turchia, hanno sviluppato un nuovo sistema di intelligenza artificiale (AI) per consentire ai veicoli autonomi (AV) di raggiungere capacità di navigazione più sicure e affidabili, soprattutto in condizioni meteorologiche avverse e Scenari di guida senza GPS. I risultati sono stati pubblicati oggi su Nature Machine Intelligence .
Yasin Almalioglu, che ha completato la ricerca come parte del suo DPhil presso il Dipartimento di Informatica, ha dichiarato:"La difficoltà per gli AV di raggiungere un posizionamento preciso durante condizioni meteorologiche avverse difficili è uno dei motivi principali per cui questi sono stati limitati a prove su scala relativamente piccola fino a ad esempio, condizioni meteorologiche come pioggia o neve possono far sì che un AV si rilevi sulla corsia sbagliata prima di una svolta o si fermi troppo tardi a un incrocio a causa di un posizionamento impreciso."
Per superare questo problema, Almalioglu e i suoi colleghi hanno sviluppato un nuovo modello di apprendimento profondo autosupervisionato per la stima del movimento dell'Io, un componente cruciale del sistema di guida di un AV che stima la posizione in movimento dell'auto rispetto agli oggetti osservati dall'auto stessa. Il modello ha riunito informazioni ricche di dettagli provenienti da sensori visivi (che possono essere interrotti da condizioni avverse) con dati provenienti da fonti immuni agli agenti atmosferici (come i radar), in modo che i vantaggi di ciascuno possano essere utilizzati in diverse condizioni meteorologiche.
Il modello è stato addestrato utilizzando diversi set di dati AV disponibili pubblicamente che includevano dati provenienti da più sensori come telecamere, lidar e radar in diverse impostazioni, inclusi livelli di luce/oscurità e precipitazioni variabili. Questi sono stati utilizzati per generare algoritmi per ricostruire la geometria della scena e calcolare la posizione dell'auto da nuovi dati. In varie situazioni di test, i ricercatori hanno dimostrato che il modello ha mostrato prestazioni robuste in qualsiasi condizione atmosferica, comprese le condizioni di pioggia, nebbia e neve, nonché giorno e notte.
Il team prevede che questo lavoro avvicinerà i veicoli elettrici un passo avanti verso una guida autonoma sicura e regolare per tutte le stagioni e, in definitiva, un uso più ampio all'interno delle società.
Il professor Niki Trigoni, del Dipartimento di Informatica dell'Università di Oxford, che ha co-supervisionato lo studio, ha affermato:"La capacità di posizionamento preciso fornisce una base per numerose funzionalità di base degli AV come la pianificazione del movimento, la previsione, la consapevolezza della situazione e la prevenzione delle collisioni . Questo studio fornisce un'interessante soluzione complementare per lo stack di software AV per raggiungere questa capacità."
Il professor Andrew Markham (Dipartimento di Informatica, Università di Oxford), anche lui co-supervisore dello studio, ha aggiunto:"La stima della posizione precisa degli AV è una pietra miliare fondamentale per ottenere una guida autonoma affidabile in condizioni difficili. Questo studio sfrutta efficacemente la complementarità aspetti di diversi sensori per aiutare gli AV a navigare in scenari quotidiani difficili". + Esplora ulteriormente
