Robomobiles dengan sempurna melacak mobil lain, dan mereka lebih baik dalam memperhatikan pejalan kaki, tupai, dan burung. Masalah utama tetap hanya alat transportasi yang paling ringan, paling tenang dan paling cepat.
"Tantangan menemukan sepeda mungkin adalah tantangan paling sulit yang dihadapi sistem pengembangan untuk kendaraan robot," kata insinyur riset
Stephen Schladover dari University of California di Berkeley.
Nuno Vasconcelos, seorang pakar penglihatan komputer di University of California, San Diego, mengatakan menemukan sepeda itu sulit karena ukurannya yang relatif kecil, kecepatan, dan variasi. “Mesin pada dasarnya adalah blok materi yang besar. Massa sepeda jauh lebih kecil, dan mereka bisa terlihat berbeda - mereka memiliki banyak bentuk, warna, dan kebetulan orang menggantungnya dengan sampah. ”
Oleh karena itu, akurasi deteksi mobil dalam beberapa tahun terakhir telah melampaui akurasi deteksi sepeda. Sebagian besar perbaikan terjadi dalam pelatihan sistem di mana mereka mempelajari ribuan foto dengan objek yang ditandai. Dan sebagian besar pelatihan berfokus pada gambar mobil, bukan sepeda.
Ambil algoritma
Deep3DBox yang baru-baru ini diperkenalkan oleh para peneliti dari Universitas. George Mason dan pengembang
Robotaxi Zoox dari Menlo Park. Dalam uji sistem standar industri, di mana ia mencoba
mengurai gambar dua dimensi , Deep3DBox mengidentifikasi 89% dari mobil. Beberapa tahun yang lalu, sistem seperti itu diatasi oleh tidak lebih dari 70%.
Deep3DBox juga menghadapi dengan baik dengan tugas yang lebih kompleks: dengan memprediksi ke arah mana transportasi akan berjalan dan dengan pembuatan wadah tiga dimensi untuk objek dalam gambar dua dimensi. “Pembelajaran mendalam biasanya digunakan untuk mendeteksi urutan piksel dengan mudah. Kami telah menemukan cara yang efektif untuk menggunakan teknologi ini untuk menentukan properti geometrik objek, ”kata peserta proyek Jana Košecká, seorang programmer di Universitas. George Mason.
Tetapi sistem ini jauh lebih buruk dalam mendeteksi dan mengarahkan sepeda dan pengendara sepeda. Deep3DBox adalah salah satu sistem terbaik, tetapi dalam tes hanya mengakui 74% dari sepeda. Dan meskipun dia dapat dengan benar mengarahkan lebih dari 88% mobil di dalam gambar, dalam kasus sepeda, dia melakukan ini hanya dalam 59% kasus.
Koschecka mengatakan sistem komersial melakukan pekerjaan yang lebih baik ketika pengembang mendapatkan akses ke set besar gambar yang diambil di jalan yang dapat melatih komputer. Menurutnya, mayoritas robot percobaan melengkapi pemrosesan gambar dengan pemindaian laser (
lidar ) dan radar yang membantu mengenali sepeda dan posisinya relatif terhadap robot mobil, bahkan jika mereka tidak melaporkan apa pun tentang orientasinya.
Peta beresolusi tinggi, misalnya,
Road Experience Management oleh Mobileye, sebuah perusahaan Israel, membantu memecahkan terobosan teknologi baru. Kartu semacam itu memberi komputer keuntungan untuk mengenali sepeda, karena sepeda ini terlihat seperti anomali dalam gambar jalan yang direkam sebelumnya. Ford Motor mengatakan peta tiga dimensi dan sangat terperinci merupakan jantung dari 70 robot percobaan yang rencananya akan diluncurkan di jalan tahun ini.
Gabungkan semuanya dan Anda bisa mendapatkan hasil yang sangat mengesankan - dan mereka
didemonstrasikan tahun lalu oleh perangkat dari Google .
Waymo , sebuah perusahaan yang memisahkan diri dari departemen robomobiles Google, telah
menunjukkan teknologi sensornya sendiri yang meningkatkan kemampuan sistem untuk mengenali sepeda.
Vasconcelos meragukan bahwa sistem untuk pengenalan objek dan otomatisasi yang tersedia saat ini dapat menggantikan driver manusia, tetapi percaya bahwa mereka sudah cukup berkembang untuk membantu orang menghindari kecelakaan. Pengakuan pengendara sepeda sudah mulai dimasukkan sebagai tambahan pada sistem pengereman otomatis komersial (AEB), dipasang pada mobil biasa, dan tidak hanya mampu mengenali mobil, tetapi juga pejalan kaki dengan pengendara sepeda.
Sistem pengenalan
AEB pertama Volvo diperkenalkan oleh Volvo pada 2013. Ini memproses data dari kamera dan radar, memprediksi kemungkinan tabrakan. Teknologi serupa tahun ini akan diuji pada bus Eropa. Pembuat mobil lain diharapkan untuk mengejar ketinggalan ini, karena regulator Eropa mulai mengevaluasi sistem AEB untuk kualitas pengakuan pengendara sepeda tahun depan.
Tetapi sistem seperti itu masih menderita dari keterbatasan yang serius, dari mana tugas sulit berikutnya bagi pengembang mengikuti: memprediksi arah gerakan benda bergerak. Olaf Op den Camp, konsultan senior di Organisasi Belanda untuk Penelitian Terapan, akan sangat sulit untuk mengekstrak lebih banyak data dari sistem AEB yang mengenali pengendara sepeda. Opden Kamp, yang memimpin pengembangan
tes Eropa untuk sistem AEB dengan pengenalan sepeda , mengatakan bahwa itu yang paling sulit untuk memprediksi pergerakan pengendara sepeda.
Koschecka setuju dengannya: "Pengendara sepeda jauh lebih mudah diprediksi daripada mobil, karena jauh lebih mudah bagi mereka untuk berbelok tiba-tiba atau melompat entah dari mana."
Ini berarti bahwa akan memakan banyak waktu sebelum pengendara sepeda dapat menghindari kesalahan manusia yang terkait dengan 94% kecelakaan, menurut regulator AS. "Semua pengendara sepeda menanti-nantikan saat ini," kata Brian Wiedenmeier, direktur eksekutif Koalisi Pengendara Sepeda San Francisco. Namun dia mengatakan bahwa menunggu sampai teknologi otomasi menjadi matang.
Pada bulan Desember, Weidenmeyer
memperingatkan bahwa robot yang disponsori Uber Technologies melanggar peraturan lalu lintas California yang secara khusus dirancang untuk melindungi pengendara sepeda dari mobil dan truk yang melintasi jalur sepeda yang telah ditentukan. Dia mendukung
pencabutan pendaftaran mobil tersebut setelah perusahaan menolak untuk menerima izin untuk mereka. Uber masih menguji mobil robotnya di Arizona dan Pittsburgh, dan baru-baru ini menerima izin untuk mengembalikan beberapa mobil ke jalan-jalan San Francisco, tetapi hanya sebagai mesin penandaan, yang tentu saja akan dikendarai oleh pengemudi.
Weidenmeyer mengatakan Uber sedang terburu-buru untuk memasuki pasar, dan itu salah. Dia menyatakan: "Seperti halnya teknologi baru, ini harus diperiksa dengan sangat hati-hati."