Samochód, który widzi

Wzrok jest dla kierowcy najważniejszym źródłem informacji o sytuacji na drodze. Musi dostrzegać i reagować na znaki drogowe, znaki na jezdni, światła, pieszych oraz, oczywiście, inne pojazdy jadące z przodu, z tyłu, po bokach, hamujące, przyspieszające, zmieniające tor jazdy lub tylko sygnalizujące zamiar skrętu. I to wszystko odbywa się dynamicznie, w każdej chwili trzeba być przygotowanym na nową niespodziankę.

Wzrok jest dla kierowcy najważniejszym źródłem informacji o sytuacji na drodze. Musi dostrzegać i reagować na znaki drogowe, znaki na jezdni, światła, pieszych oraz, oczywiście, inne pojazdy jadące z przodu, z tyłu, po bokach, hamujące, przyspieszające, zmieniające tor jazdy lub tylko sygnalizujące zamiar skrętu. I to wszystko odbywa się dynamicznie, w każdej chwili trzeba być przygotowanym na nową niespodziankę.

Czy można opracować elektroniczny system, który dorównałby w takim środowisku doświadczonemu kierowcy? Nic podobnego jeszcze nie istnieje, ale stopniowo zmierzamy do tego. Samochody wprawdzie jeszcze nie widzą, ale już dysponują czujnikami informującymi o tym, co się dzieje na zewnątrz.

Najprostszym przykładem jest termometr, ostrzegający o nagłym spadku temperatury do zera, co może oznaczać oblodzenie jezdni. Inny przykład do system "Distronic" dostępny już w mercedesach klasy S. Radarowy czujnik kontroluje odstęp od samochodu jadącego z przodu. Gdy dystans się zmniejsza, system redukuje prędkość, a jeśli to nie wystarcza, może nawet uruchomić hamulce.

Ale jak opracować system, który analizowałby całą sytuację na drodze podobnie jak kierowca? Najprościej - naśladując ludzki sposób percepcji. Inżynierowie z koncernu Daimler-Chrysler umieścili w samochodzie dwie kamery telewizyjne po obu stronach wstecznego lusterka. Odległość między nimi wynosi 30 cm.

Obraz z kamer jest analizowany w czasie rzeczywistym w kilku równolegle pracujących komputerach, zorganizowanych na zasadzie sieci neuronowej i mających oprogramowanie zdolne do "uczenia się". Analiza ta jest wzorowana na procesach zachodzących w ludzkim mózgu.

Porównanie danych otrzymanych z obu kamer umożliwia przetworzenie obrazu w trójwymiarowy i późniejsze rozpoznanie pojawiających się obiektów oraz ustalenie ich dokładnego położenia w stosunku do samochodu.

Skomplikowane eliminowanie z obrazu nieistotnych detali i wydzielenie informacji ważnych dla kierowcy wykonują "asystenci" - podprogramy do rozpoznawania różnych obiektów, takich jak znaki drogowe, krawężniki, oznakowanie jezdni, światła na skrzyżowaniach, pojazdy i piesi.

Wydzielając np. znaki drogowe, "asystent" najpierw filtruje obraz w celu wyodrębnienia obiektów o barwach charakterystycznych dla znaków drogowych. Wydzielone fragmenty obrazu są następnie analizowane pod względem kształtu i wielkości oraz porównywane z zapisanymi w pamięci wzorcami znaków drogowych. Na tej podstawie program decyduje, czy wykryty obiekt jest znakiem drogowym i jakim. Kamery dostarczają do 25 obrazów na sekundę i porównanie wyników analizy każdego z nich pozwala na dużą dokładność w rozpoznawaniu znaków.

Trudniejsze jest zadanie "asystentów" - wykrywanie na jezdni pieszych, którzy nie tylko mają różne kształty i rozmiary, ale na dodatek ich zachowanie bywa nieprzewidywalne.

W tym przypadku analiza jest kilkustopniowa. Najpierw oceniana jest wielkość obiektu (w końcu człowiek jest większy od psa i mniejszy od ciężarówki), potem analizowane są jego kontury (pieszy porusza się na ogół w postawie pionowej), następnie analizowane są dane o ruchu obiektu (prędkość poruszania się raczej nie przekroczy 30 km/godz) i jego odległości od samochodu. Analizowane są w ten sposób sekwencje obrazów dostarczanych przez kamery. Czas takiego rozpoznania wynosi poniżej 1 m/s, a skuteczność - do 80 procent. Po zastosowaniu dodatkowych procedur rozpoznających charakterystyczne cechy ludzkiej sylwetki (np. głowa, ręce) skuteczność wzrasta do 95 procent i można rozpoznać człowieka nie tylko na otwartej przestrzeni, ale i np. na tle drzewa.

Najskuteczniejszy jest trzeci sposób: rozpoznawania pieszych na podstawie ruchów nóg. Jest to przecież podstawowa cecha idącego człowieka. Obraz poruszających się nóg w sekwencji zdjęć z kamery jest na tyle charakterystyczny, że daje się łatwo wyróżnić w ulicznej scenerii. Czas tej metody rozpoznawania wynosi poniżej 5 m/s, a jej skuteczność - powyżej 95 procent.

Pracę wyspecjalizowanych "asystentów" koordynuje dodatkowy, nadrzędny system, przydzielający poszczególnym procesom priorytety oraz zasoby sieci komputerowej. Zauważenie przez "asystentów" znaku zapowiadającego przejście dla pieszych, namalowanej na jezdni "zebry" lub świateł na skrzyżowaniu spowoduje przydzielenie większej mocy obliczeniowej procesom wykrywania pieszych.

System ten jest jeszcze w stadium doświadczalnym, ale wiele jego elementów przetestowano już z powodzeniem na ulicach Stuttgartu. Eksperymentalny pojazd potrafił np. samodzielnie się poruszać za poprzedzającym go pojazdem, utrzymując bezpieczną odległość, zależną od prędkości, a nawet dostosowywać prędkość do wskazań znaków drogowych. Praca systemu zaczyna się od rozpoznania pojazdu, za którym można jechać, i zasygnalizowania takiej możliwości kierowcy. Gdy kierowca to zaakceptuje, system przejmuje prowadzenie, dostosowując prędkość jazdy, zatrzymując się i ruszając podobnie jak samochód jadący z przodu. Gdy nagle straci z pola widzenia poprzedzający samochód - bo ten skręci lub zmieni pas - przekazuje prowadzenie kierowcy i zaczyna szukać kolejnego pojazdu, do którego mógłby się "przyczepić". Zasięg systemu wynosi około 40 metrów.

Omówiony system w przyszłości będzie współpracował z innym, także już przetestowanym, rozpoznającym znaki drogowe, znaki na jezdni, światła i pieszych, przy dobrej widoczności wykrywającym te obiekty i krawężnik jezdni z odległości 30 - 40 m.

Dane z tego systemu są na razie tylko wyświetlane na ekranie przed kierowcą, wraz z sygnałem dźwiękowym ostrzegającym np. o przekroczeniu ograniczenia prędkości lub czerwonym świetle na skrzyżowaniu. W przyszłości mogą być przekazane do obwodu, który np. uruchomi hamulce i nie pozwoli kierowcy przejechać skrzyżowania na czerwonym świetle.

Takie ubezwłasnowolnienie jednak nam nie grozi, bo konstruktorzy systemu zapewniają, że komputery nie są jeszcze w stanie współzawodniczyć z ludźmi w rozpoznawaniu sytuacji na drodze i prawidłowym reagowaniu opartym na doświadczeniu. Proponowane rozwiązania mają jedynie ostrzegać i uchronić kierowcę przed popełnieniem błędu w momentach krytycznych.

Nieprędko się chyba ich doczekamy w wersji seryjnej, bo wymagają całego zespołu komputerów o potężnej mocy obliczeniowej.


Zobacz również