現代の自動運転車は、周囲の世界をますます認識できるようになってきています。つまり、照明条件が理想的であると仮定します。雨、雪、または緊急対応車両からの突然の明るい光が方程式に入ると、状況は少し厄介になり始めます。砂粒ほどの新しい小さなセンサーコンポーネントがこの問題の解決に役立つ可能性があります。
フォトミスターと呼ばれるこの新しいセンサーは、ペンシルバニア州立大学の研究者によって設計されました。これは、コンピューター ビジョン センサーに対する従来のアプローチから脱却し、代わりに古き良き人間の眼球からインスピレーションを得ています。本質的には、追加の義眼に似ています。テストでは、デバイスは現在の方法よりも速く、明るい照明環境と暗い照明環境の間で調整できました。
人間の目は生まれつき簡単に明暗を切り替えます。将来の自動運転車に同じ機能を組み込めば、悪天候でも信頼性が高まる可能性がある。特にWaymoやZooxのようなロボット企業が米国内や海外の公道にますます多くの自動運転車を設置する準備をしている中で、この追加の支援は大いに役立つ可能性がある。調査結果は今週雑誌に掲載されました ネイチャーコミュニケーションズ。
「目の仕組みを模倣することで、混合照明環境での用途でより確実に機能するフォトメリスタを作成できる」とペンシルベニア州立大学の技術者で研究の共著者であるラリー・チャン氏は声明で述べた。
コンピュータービジョンが不十分なところ
無人自動車のビジョン モデル (さらに言えば、すべてのコンピューター ビジョン システム) の品質は、トレーニングに基づいたデータによって決まります。悪天候や異常な照明環境でのパフォーマンスを向上させるために多大な努力が払われてきましたが、現在自動運転サービスが利用できる都市をざっと見てみると、よくある話が分かります。フェニックス、サンフランシスコ、オースティンはいずれも晴れた日が長いことで知られています。
しかし、コンピューターの視覚を損なう要因は天候だけではありません。より具体的に言えば、これらのシステムは、この新しいセンサーの研究者が「混合照明条件」と呼ぶものに苦戦する可能性があります。混合照明の一例は、ほとんどのドライバーがよく知っていることです。暗闇の中で坂道が多い長い道路を運転していると、車線の反対側にハイビームを出している車が現れることがあります。暗闇から他の車のヘッドライトの光に変わり、再び暗闇に戻るこの突然の衝撃は当惑させますが、ほとんどの人間のドライバーはこれに対処でき、周囲の状況をある程度認識し続けることができます。
機械の場合はもっと大変です。研究チームによると、同じシナリオで、無人運転車が接近してくるハイビームの光に気を失った場合、周囲にいる他の人物を一時的に見失ってしまう可能性があるという。これには、赤い光のかすかな色合いや、通り過ぎる鹿のぼやけた輪郭が含まれる可能性があります。
ロッドとコーンの使用
この問題に対処するために、ペンシルバニア州立大学の技術者は基本に立ち返り、このシナリオで人間の目が適切に機能する理由を検討しました。私たちの目には、暗闇の中で細部を識別するのに役立つ桿体と錐体が含まれています。光源が突然明るくなると、桿体の色素は一時的に「漂白」され、ゆっくりと再生します。一方、錐体細胞はこのプロセス中変化しないため、桿体が再整列するときに対照的な細部を追跡するのに役立ちます。
自然に発生するプロセスをインスピレーションとして、チームは人間の目の桿体と錐体の間の相互作用を多かれ少なかれ再現するように設計されたカスタムフォトメモリスタの構築に着手しました。彼らは、ゲル状の伸縮性プラスチックと酸化チタンと呼ばれる粉末状化合物の 2 つの材料からセンサーを構築し、その間に水を流しました。酸化チタンは環境から光を取り込み、電流に変換します。この電圧はプラスチックの導電性表面を介して伝達されます。実際には、プラスチックは暗い環境ではより多くの水を吸収し、わずかに膨潤しますが、より多くの光にさらされると水を吸収します。研究チームによれば、そのアイデアは「変化する光条件に動的に適応できる目のようなセンサーを作成することだった」という。
デバイス自体は金色の正方形のように見え、内側には小さな正方形があり、全体に小さな穴が点在しています。また、サイズも非常に小さく、1 つの正方形の幅はわずか 0.5 ミリメートルであり、ほとんどのクレジット カードよりも薄いです。このタイプのセンサーがコンピュータ ビジョン システムで実際に動作するには、いくつかの部品を接続してアレイを形成する必要があります。
これをテストするために、チームはいくつかのセンサーを 4×4 アレイに組み合わせました。このアレイは、車や無人ロボットのコンピューター化された脳のように機能するニューラル ネットワークに接続されました。統合後、チームは検眼医で受ける標準的な眼科検査のバリエーションを使用して、新しいマシン ビジョン システムを実行しました。彼らは、乗組員が制御できる照明の背景に LED「F」を配置しました。人工の目を備えたマシン ビジョン システムは、背景が非常に明るい状態から非常に暗い状態に変化するときに F を追跡して認識する必要がありました。
最初のトレーニングを数回行った後、システムは混合照明条件下で 95% の信号認識精度を報告しました。研究チームによれば、これは従来のシステムを上回るパフォーマンスを示したという。このテストではまだ一部の人間ほど良い得点は得られないかもしれないが、彼はワンランク上の成績を収めた。人間の目は通常、光の大きな変化に完全に適応するまでに 20 ～ 30 分かかりますが、研究チームは、システムは数秒で適応できたと述べています。
車の向こう側を見る
この狭いテストでは人工の目はうまく機能しましたが、路上で見かける実際の車にセンサーが搭載されるのはまだ遠い先の話です。研究チームによると、次のステップには、センサーアレイを視覚データとタッチデータを同時に処理できるマルチモーダルシステムに拡張することが含まれるという。しかし最終的には、自動運転車がもう少し確実に認識できるようになると彼らは期待している。
さらに、研究チームは、これらの人工目のバージョンが、視覚障害者に新たな視覚を提供できる人工光学機器の開発に役立つ可能性があるとさえ考えています。彼らは、その同じ目は人型ロボットにも組み込まれ、人々が通常働いている倉庫やその他の施設内をより適切に移動できるようにする可能性があると述べています。これはすべて非常に印象的に聞こえますが、ディストピア ビデオ ゲーム「サイバーパンク 2077」の何かに不気味に似ているようにも聞こえ始めています。
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