Будущее беспилотных автомобилей и визуальные вычисления

Никто из нас не любит пробки. Не так давно компания Google рассказала о том, что она делает в этом направлении, сместив фокус проекта Self-Driving Car с езды по автострадам на движение по городским улицам.

Никто из нас не любит пробки. Не так давно компания Google рассказала о том, что она делает в этом направлении, сместив фокус проекта Self-Driving Car с езды по автострадам на движение по городским улицам. В своем блоге представитель Google Chris Umson рассказал о том, чем NVIDIA занимается последние 20 лет, то есть о визуальных вычислениях. Именно они станут ключевым фактором развития передовых систем помощи водителю. Визуальные вычисления сегодня полагаются на вычислительную мощь графических процессоров (GPU), которые, по словам Криса, и дают возможность «одновременно обнаруживать сотни окружающих объектов», «обращать внимание», а также «никогда не уставать и не отвлекаться».

По его мнению, компьютерное зрение, обработка изображений и машинное обучение необходимы не только для того, чтобы создать внутренний «мозг» автомобиля, но и чтобы обрабатывать данные в реальном времени для мгновенного принятия решений на дороге.

Оснащенный лазером с углом обзора в 360 градусов, радаром и камерами наблюдения, беспилотный автомобиль Google Self-Driving Lexus RX 450H собирает огромное число визуальных данных – примерно 1 ГБ в секунду. Для сравнения – рядовой пользователь смартфона потребляет где-то 3-4 ГБ данных в месяц. Полученные данные необходимо интегрировать во встроенную карту, чтобы построить актуальную 3D-модель дорожного окружения.

Вот некоторые задачи, решение которых становится возможным благодаря визуальным вычислениям:
-создание в реальном времени 3D-моделей на базе поступающих с датчиков данных;
-отслеживание стационарных и движущихся объектов, таких как другие автомобили, светофоры, пешеходы и даже вылетевшие на проезжую часть мячи;
-идентификация каждого объекта и определение степени их влияния на следующее решение системы управления автомобилем.