비디오: KTìì´ë¸ë¡, CJì¼ì´ë¸ë· ë± ì´íë¡ì§ ì¤í ë¦¬ì§ ì±ê³µ êµ¬ì¶ ì¬ë¡ (십월 2024)
자동차의 브레이크를 자동으로 적용하는 전방 충돌 방지 또는 차선으로 차량을 다시 조향시키는 차선 유지 보조 장치와 같은 능동 안전 시스템은 두 번째 눈 세트와 사고를 예방하기위한 보조 뇌와 같습니다. 이 "드라이버 보조"시스템은 카메라, 센서 및 소프트웨어를 사용하여 바퀴가 달린 사람이 놓칠 수있는 상황을 파악하고 대응하며 자율 주행 차로 이어집니다.
코넬 (Cornell)과 스탠포드 (Stanford) 연구원들은 기존의 운전자 보조 카메라, 센서 및 새로운 컴퓨터 알고리즘을 사용하는 최첨단 백 시트 드라이버 역할을하는보다 능동적 인 접근 방식을 개발하고 있습니다.
코넬 (Cornell) 컴퓨터 과학 조교수 아슈 토시 삭 세나 (Ashutosh Saxena)는 프로토 타입 시스템을 연구하고있다. "드라이버의 내부 모니터링은 차기 도약이 될 것입니다."
카메라를 사용하여 드라이버를 모니터링하는 것은 새로운 것이 아닙니다. 운전대에 장착 된 소형 적외선 카메라를 사용하여 운전자의 머리 위치를 감지하는 Lexus 운전자주의 모니터 시스템은 수년간 생산 차량에있었습니다. 운전자가 일정 시간 동안 도로에서 멀리 떨어져있는 것을 카메라가 감지하면 경고음이 울립니다.
한 걸음 더 나아가
Cornell-Stanford 프로젝트는 차 안에서 카메라를 사용하여 운전자의 신체 언어를 관찰하고 해독함으로써이 개념을 한 단계 더 발전시킵니다. 카메라는 얼굴 감지 및 추적 소프트웨어를 사용하여 차선 변경 및 회전과 관련된 특정 머리 움직임을 식별하는 컴퓨터를 공급합니다.
이 시스템을 개발하면서 연구원들은 2 개월 동안 고속도로와 도시 도로에서 거의 1, 200 마일을 운전하는 10 명의 사람들의 비디오를 녹화했습니다. Saxena에 따르면이 시스템은 운전자의 행동을 77.4 %의 시간 동안 정확하게 예측하고 사고를 예방하고 생명을 구할 수있을 정도로 평균 3.53 초 전에 의도를 예측했다고 덧붙였다.
Saxena와 함께 프로젝트를 진행 한 코넬 대학원생 Ashesh Jain은 캐딜락의 안전 경보 좌석과 같은 운전자 보조 시스템은 좌석의 특정면을 진동시켜 운전자에게 다른 차량을 경고하기 위해 이미 잠재적 위험에 대해 경고한다고 지적했다. 맹점. 이러한 경고는 Cornell-Stanford 개념에 통합 될 수 있습니다.
Jain은 "왼쪽에 위험이있는 경우 스티어링 휠 또는 시트의 왼쪽이 진동 할 수 있습니다. 또한 일방 통행로에서 잘못된 길을 가기 전에 운전자에게 "불법적 인 회전"메시지를주기 위해 GPS 정보를 추가 할 수도 있다고 지적했습니다.
거의 80 %의 정확도로 시스템이 생산 준비가되지 않았다고 연구원들은 인정했다. 때때로 얼굴 추적 소프트웨어는 나무 통과 및 기타 조명 변화와 같은 그림자로 인해 혼란스러워졌으며 승객과 상호 작용하는 운전자가 시스템을 버릴 수 있습니다. 또한 운전자가 항상 같은 헤드 큐를 제공하는 것이 아니라 교통 상황에 대한 현지 지식에 의존한다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 운전자는 익숙한 지역에서 주변 환경을 점검하기 위해 머리를 돌리지 않을 수 있습니다.
시선 추적 기술이 그 차이를 메울 수있는 곳이며, 운전자 감시 기술을 더욱 세밀하게 조정하면보다 정확한 3D 카메라가 포함될 수 있습니다. 스티어링 휠의 그립을 모니터링하는 센서 및 카메라 또는 압력 센서와 같이 운전자의 발이 무엇을하는지 감지하고 제동과 같은 행동을 예상하는 등 다른 입력으로 운전자의 의도에 대한보다 완전한 그림을 그릴 수 있습니다.
연구팀은 프로토 타입 시스템은 이러한 유형의 운전자 모니터링 기술에서 "최초의 단계"일 뿐이며 자동차의 전체적인 능동 안전 시스템의 일부로 적용하는 것은 자동차 제조업체에 달려 있다고 덧붙였다. 그러나 운전자 보조 기술의 확산이 어떤 징후 일 경우이 새로운 뒷좌석 드라이버 시스템은 인간의 다양성을 증대시킬 수 있습니다. 좋은 소식은 더 정확할 것입니다. 그리고 당신이 그것을 차단 할 수 있기를 바랍니다.
