Lumea în care vom vedea vehicule autonome pe străzi nu este departe și multe companii internaționale, atât comerciale cât și high-tech investesc sute de milioane pentru a aduce această tehnologi în viața reală. Există 4 stagii cheie, prevăzute de analiști, ale evoluției tehnologiei vehiculelor autonome: Advanced Assisted Driving Systems (2015-2018), Hand-off self-driving (2019-2021), Automated driving (2022-2025), Fully autonomous cars” (2025-). Deși suntem în etapa AADS și ne pregătim pentru etapa următoare, atât industria cât și comunitatea științifică se confruntă cu provocări majore în realizarea vehiculelor autonome sau semi-autonome. O direcție importanta de cercetare in viitorul apropiat este dezvoltarea de sisteme pilot sau asistent de pilot inteligente robuste, cu funcționare în timp real si costuri de producție, calcul si memorie cât mai scăzute.
ROBIN CAR
OBIECTIVELE
Scopul proiectului ROBIN-CAR constă în dezvoltarea de metode de vedere computaţională care să rezolve o gamă mai largă şi mai sofisticată de sarcini de asistenţă în pilotaj, realizarea unor module inteligente pentru „Hands-off driving” și „Automated driving” și un sistem prototip care va fi testat pe un autovehicul electric semi-autonom pus la dispoziția consorțiului de compania PRIME Motors Industry, pe durata derulării proiectului. Sistemul va fi capabil să observe, recunoască și monitorizeze scena, drumul, obiectele și persoanele din mediul exterior precum și expresia șoferului, oferindu-i informațiile necesare într-un mod cat mai non-invaziv (inclusiv interacțiuni vocală prin comenzi simple), capacitate crescuta de pilotaj și de luarea deciziilor.
Obiectivele specifice ale proiectului sunt:
- Realizarea unui modul de înţelegere semantică a obiectelor din mediul înconjurător autovehiculului, pentru detecția și urmărirea obiectelor aflate în mișcare (alte maşini din trafic, pietoni), recunoașterea obiectelor fixe (obstacole, benzi, semne de circulaţie) prin fuziunea datelor de la camere 2D dar și 2D și 3D laser, bazat pe algoritmi noi de computer vision.
- Realizarea unui modul de gestionare eficientă a geometriei scenei 3D, în vederea estimării 3D a zonelor cu gropi, denivelări, etc.
- Realizarea unui modul de recunoaștere a expresiei feței șoferului și a direcţiei de privire, pentru atenționare și asistare în timpul condusului, in vederea identificării gradului de oboseală sau a direcţiei privirii.
- Realizarea unui modul de atenţionare a conducătorului autovehiculului pe baza unor servicii sensibile la context oferite de sub-proiectul P3 – ROBIN-Context.
- Preluarea de comenzi vocale în limbaj natural și translatarea informațiilor vizuale în limbaj natural (în limba română) pentru realizarea interacțiunii între conducătorul auto și mașină.
- Accelerarea algoritmilor dezvoltaţi bazaţi pe reţele convoluţionale, pe sisteme reconfigurabile (FPGA-uri).
- Realizarea unui sistem prototip care să integreze facilitățile descrise anterior, instalarea acestuia pe un vehicul electric semi-autonom și testare intensivă.
Originalitate și inovare:
Dezvoltarea de algoritmi de vedere computațională care să funcționeze optim și robust în orice condiţii furnizând un răspuns în timp real; estimarea geometriei 3D a suprafeței drumului/zonei de mers, detecția suprafețelor verticale sau poroase pentru ocolirea în siguranță a obstacolelor, reducerea efortului de calcul necesar detecției de obiecte folosind relațiile contextuale dintre ele, dezvoltarea de noi modele arhitecturale de reţelele convoluţionale, interacțiunea în limba română între șofer și mașină, sistem prototip pe autovehicul electric cu conducere semi-autonomă.
