Otonom Araçlar, Yayaların Çözümleme Edip Kazaları Önleyecek
Michigan Üniversitesi’nde meydana getirilen çalışmayla otonom araçların yol güvenliğini arttırmak için mühim bir adım atıldı. Otonom araçların, yayaların vücut dilini çözümleme ederek sonraki hareketlerini tahmin edip potansiyel kazaların önüne geçilmesi hedefleniyor.
Otonom araçların sebep olabileceği tehlikeler tartışılırken yol güvenliği mevzusunda emekler yapılmaya devam ediyor. Trafikteki öteki araçların hareketlerini çözümleme ederek kazaların önüne geçmeyi hedefleyen sistemlerden sonrasında, şimdi yayaların gövde dilini inceleyerek yapacakları hareketleri tespit edebilecek sistemler üstünde çalışılıyor.
Otonom araçlarda kullanılan 3 boyutlu lazer taraması meydana getiren lidar sisteminden ve GPS’ten gelen veriler ile yayaların hareketlerini simüle eden araştırmacılar, oluşturdukları simülasyon verilerini suni sinir ağını eğitmek için kullanıyorlar. Eğitilen suni sinir ağı, yayaların hareketlerini çözümleme ederek hareketleri kategorize ediyor.
Yayaların vücut simetrisi, yürüyüş şekli ve ayak hareketleri şeklinde parametreleri kullanan suni sinir ağı, insanların sonraki hareketlerini kestirmek için kullanılıyor. Fotoğraflar ile eğitilen suni sinir ağlarına bakılırsa daha başarıya ulaşmış olacağı kabul edilen sistem için hazırlanan deneylerde iyi sonuçlar alındığı açıklandı.
Çalışmada vazife alan Michigan Üniversitesi Makina Mühendisliği Destek Profesörü Ram Vasudevan, “Eğer bir yaya telefonuyla oynuyorsa, çevresine dikkat etmediğini anlayabilirsiniz. Vücutlarının duruşu ve baktıkları yön size onların dikkati hakkında bir düşünce verir. Ek olarak bir sonraki adımda ne yapabileceklerini de bu şekilde kestirebilirsiniz.” açıklamasıyla yaptıkları çalışmanın hedefinin, yayaların dikkatsizliğinden meydana gelen kazalar bulunduğunu belirtiyor.
Gerçek durum senaryolarını kullanarak gözlem tasarlayan araştırmacılar, trafikte yayaları görüntüleyerek elde ettikleri videoların yarısını suni sinir ağına izletiyorlar ve sistemin hareketin devamını tahmin etmesini bekliyorlar.
Elde edilmiş tahmini gerçek videoyla kıyaslayan araştırmacılar, sistemin 1 saniye sonraki konum tahmininde ortalama 10 santimetre, 6 saniye sonraki tahminde ise ortalama 80 santimetre hata yaptığını belirtiyorlar. Geçmişte geliştirilen sistemlerin 7 metre hata payıyla tahmin yapmış olduğu düşünüldüğünde, meydana getirilen emek harcama otonom araçların yol güvenliğini büyük oranda geliştirebilir.
