Ugrás a tartalomra

Működés közben tekinthették meg az érdeklődők a SZTAKI és a SZIE Járműipari Kutatóközpontjának közös fejlesztésű autonóm járművét az MI Koalíció kiállításán

Hírek

Interaktív bemutató keretében tekinthette meg a széles közönség az ELKH Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (SZTAKI) Rendszer- és Irányításelméleti Kutatólaboratóriuma és a győri Széchenyi István Egyetem Járműipari Kutatóközpontja (JKK) által közösen fejlesztett önvezető autót a Mesterséges Intelligencia Koalíció júniusi kiállításán.

A mesterséges intelligenciával működő, adatvezérelt megoldások számos területen és szinte minden iparágban újszerű hatékonyságnövelési lehetőségeket kínálnak. Az MI Koalíció által rendezett szakmai nap és kiállítás éppen erre hívta fel a figyelmet. A kiállításon a látogatók megtekinthették a SZTAKI, valamint a JKK által közösen fejlesztett önvezető autót. – „A Nissan Leaf-alapokra épült autonóm jármű többféle szenzorral is fel van szerelve, ezek segítségével képes tájékozódni akár a forgalomban is” – ismertette dr. Soumelidis Alexandros, a SZTAKI tudományos főmunkatársa.

sztaki autó1
Hollósi János és Markó Norbert az autonóm jármű mellett (Fotó: Vojnovics Aténa)

Dr. Szauter Ferenc, a JKK vezetője elmondta, hogy a kiállításon az önvezető járművek területén belül a mesterségesintelligencia- és gépilátás-alapú környezetérzékelési módszerek bemutatására fektették a hangsúlyt. A kiállításon a JKK munkatársai interaktív bemutató keretében szemléltették, hogy az önvezető jármű érzékeli az előtte sétáló járókelőket. Emellett egy monitoron keresztül élőben lehetett megfigyelni, hogy hogyan ismeri fel az emberi alakokat a kamera látóterében, illetve hogy a LIDAR-adatok (Light Detection and Ranging, lézeralapú távérzékelés) alapján háromdimenziós térben is megjeleníti a felismert embereket.

sztaki autó2
Hollósi János bemutatja az érdeklődőknek az önvezető járművön található szenzorokat (Fotó: Vojnovics Aténa)

– „A környezet érzékeléséhez olyan módszert dolgoztunk ki, amely képes a kamera és a LIDAR fúziójára, azaz a két szenzor egy rendszerként használható” – hangsúlyozta Markó Norbert, a JKK kutatómérnöke. – „A jármű a kamera felvétele alapján az emberi látáshoz hasonlóan képes realizálni, hogy milyen objektumok találhatók a látótérben. Jelenleg a vezethető sávfelület, a járókelők és közlekedési eszközök – mint például a személy- és tehergépjárművek, vagy akár kerékpárok – felismerésére fókuszálunk” – folytatta Hollósi János, a JKK kutatómérnöke. – „A gépilátás-alapú mesterségesintelligencia-rendszer képes megállapítani, hogy a kamera által látott kép mely képpontjai tartoznak az egyes objektumtípusokhoz – egészítette ki dr. Horváth Ernő, a JKK kutatási csoportvezetője.

A felismert objektumok és azok egyes pontjainak távolságinformációja alapján a szoftverrendszer létrehozza a jármű környezetének háromdimenziós térbeli mását, ami a biztonságos önvezetéshez szükséges. Ezek az információk olyan formában állnak rendelkezésre, hogy az további algoritmusokkal értelmezhető és feldolgozható legyen például útvonaltervezéshez vagy valamilyen akadály elkerüléséhez. Az emberi látással ellentétben a kamera felvétele alapján csak a kamera síkján határozzák meg az egyes objektumok helyzetét, tehát csak azt, hogy az objektum a képen hol van, de azt nem, hogy a valós térben hol helyezkedik el.

sztaki autó3
Az önvezető jármű érzékeli az előtte sétáló járókelőket (Fotó: Vojnovics Aténa)

A Széchenyi István Egyetem Autonóm Kompetenciaközpontjának szakmai vezetője, Kőrös Péter tájékoztatása szerint jelenleg nem az a cél, hogy a kamerakép alapján centiméter-pontosan megállapítsák a látott objektum távolságát a járműhöz képest. Erre a feladatra az emberi látás sem képes, csak egy olyan becslést ad, ami elegendő ahhoz, hogy az ember viszonylagos biztonsággal tudjon közlekedni. A jármű esetében a kamera nem, de a használt LIDAR-szenzorok képesek centiméteres pontossággal meghatározni a jármű környezetében található objektumok távolságát. A LIDAR egy úgynevezett 3D-pontfelhőt generál, melyben a jármű környezete egy adott sűrűségben elhelyezkedő térbeli pontok formájában képeződik le.