MIT Medya Laboratuvarı’ndaki Kamera Kültürü Grubu’ndan araştırmacılar insan görüşünün geçemeyeceği kadar yoğun sisle örtülen nesnelerin mesafesini ölçebilen yeni bir görüntüleme sistemi geliştirdiler. Bu sistem sürücüsüz arabalar için çok önemli bir adım olabilir.
Sürücüsüz arabalarda radar tabanlı sistemler yerine, yüksek çözünürlükleri ve yol işaretlerini okuyabilen ve de şerit işaretlerini izleyebilen görünür ışık kullanan otonom araç navigasyon sistemleri tercih edilir fakat görünür ışık navigasyon sisteminin sisli sürüş koşullarının üstesinden gelememesi bu sistemin gelişmesinin önündeki en büyük engellerden biri olmuştur. Bu nedenle, MIT sistemi sürücüsüz arabalar için çok önemli bir adım olabilir.
Araştırmacılar, sistemi; içine batırılmış bir nemlendiriciden gelen titreşimli motorla küçük bir su deposu kullanarak test ettiler. İnsan görüşünün sadece 36 santimetreye nüfuz edebileceği kadar yoğun siste, sistem nesnelerin görüntülerini çözebildi ve derinliklerini 57 santimetre aralığında ölçebildi.
Elli yedi santimetre büyük bir mesafe değil ancak çalışma için üretilen sis, bir insan sürücünün uğraşmak zorunda kalacağından çok daha yoğun; gerçek dünyada tipik bir sis, yaklaşık 30 ila 50 metrelik bir görüş alanı sağlayabilir. Hayati nokta, sistemin insan görüşünden daha iyi performans göstermesidir, oysa çoğu görüntüleme sistemi çok daha kötü performans gösterir. Sisin içinde sürüş konusunda bir insan sürücü kadar iyi olan bir navigasyon sistemi büyük bir atılım olurdu.
Araştırmaya liderlik eden MIT Medya Laboratuvarı’nda yüksek lisans öğrencisi Guy Satat, ”Gerçek sisi görebilecek bir sistem geliştirme zorluğunu üstlenmeye karar verdim” diyor. “Yoğun, dinamik ve heterojen olan gerçekçi sisle uğraşıyoruz. Daha yoğun veya daha az yoğun sis lekeleri ile sürekli hareket ediyor ve değişiyor. Diğer yöntemler bu tür gerçekçi senaryolarla başa çıkmak için tasarlanmamıştır.”
Satat ve meslektaşları, sistemlerini Mayıs ayında Uluslararası Hesaplamalı Fotoğrafçılık Konferansı’nda sunacakları bir makalede anlatıyorlar. Satat makalenin ilk yazarıdır ve ona tez danışmanı, medya sanatları ve bilimleri doçenti Ramesh Raskar ve çalışma yapıldığında elektrik mühendisliği ve bilgisayar bilimleri yüksek lisans öğrencisi olan Matthew Tancik eşlik eder.
Oranlarla Oynamak
Raskar’ın Kamera Kültür Grubu’nda üstlenilen projelerin çoğu gibi, yeni sistem de de bir sahneye ultra kısa lazer ışığı patlamaları ateşleyen ve yansımalarının geri dönmesi için gereken süreyi ölçen bir uçuş süresi kamerası kullanıyor.
Açık havada, ışığın geri dönüş süresi, onu yansıtan nesnelerin mesafelerini tam olarak gösterir. Ancak sis, ışığın “dağılmasına” veya rastgele şekillerde yayılmasına neden olur. Sisli havalarda, kameranın sensörüne ulaşan ışığın çoğu, otonom araçların kaçınması gereken nesne türleri tarafından değil, havadaki su damlacıkları tarafından yansıtılmıştır. Ve potansiyel engellerden yansıyan ışık bile hem çıkışta hem de dönüş yolunda su damlacıkları tarafından saptırılmış olarak farklı zamanlarda gelecektir.
MIT sistemi istatistikleri kullanarak bu sorunu giderir. Sise yansıyan ışığın ürettiği desenler sisin yoğunluğuna göre değişir: Ortalama olarak, ışık yoğun bir sisin içine, hafif bir sisin içine olduğundan daha az nüfuz eder. Ancak MIT araştırmacıları, sis ne kadar kalın olursa olsun, yansıyan ışığın varış sürelerinin gama dağılımı olarak bilinen istatistiksel bir modele bağlı olduğunu gösterebildiler.
Gama dağılımları, bilinen çan eğrisini veren yaygın dağılımlar olan Gauss dağılımlarından biraz daha karmaşıktır: Asimetrik olabilirler ve çok çeşitli şekiller alabilirler. Ancak Gauss dağılımları gibi, tamamen iki değişkenle tanımlanırlar. MIT sistemi, bu değişkenlerin değerlerini anında tahmin eder ve elde edilen dağılımı, uçuş süresi kamerasının sensörüne ulaşan ışık sinyalinden sis yansımasını filtrelemek için kullanır.
En önemlisi, sensördeki 1.024 pikselin her biri için sistem farklı bir gama dağılımı hesaplar. Bu nedenle, daha önceki sistemleri engelleyen sis yoğunluğundaki farklılıkların üstesinden gelebilir: Her pikselin farklı bir sis türü gördüğü durumları işleyebilir.
İmza Şekilleri
Kamera, her 56 pikosaniyede veya saniyenin trilyonda birinde kendisine ulaşan ışık parçacıklarının veya fotonların sayısını sayar. MIT sistemi, çubukların yüksekliklerinin her aralık için foton sayımlarını gösterdiği bir histogram, esasen bir çubuk grafik oluşturmak için bu ham sayıları kullanır. Daha sonra çubuk grafiğin şekline en uygun gama dağılımını bulur ve ilgili foton sayımlarını ölçülen toplamlardan çıkarır. Geriye kalan, fiziksel engellerle ilişkili mesafelerdeki hafif ani yükselmelerdir.
Satat, “Bunun güzel yanı, oldukça basit olması,” diyor.”Hesaplamaya ve yönteme bakarsanız, şaşırtıcı bir şekilde karmaşık değil. Ayrıca, çok çeşitli sis koşullarında çalışmasına yardımcı olan, sis ve yoğunluğu hakkında önceden bilgiye ihtiyaç duymuyoruz.”
Satat, sistemi bir metre uzunluğunda bir sis odası kullanarak test etti. Odanın içine, kabaca bir görüş ölçüsü sağlayan, düzenli aralıklarla yerleştirilmiş mesafe işaretleri yerleştirdi. Ayrıca, sistemin çıplak gözle ayırt edilemeyecek durumdayken bile görüntüleyebildiği bir dizi küçük nesne – tahta bir heykelcik, tahta bloklar, harflerin silüetleri – yerleştirdi.
Bununla birlikte, görünürlüğü ölçmenin farklı yolları vardır, ancak, farklı renk ve dokulara sahip nesneler, farklı mesafelerde sisin içinden görülebilir. Bu nedenle, sistemin performansını değerlendirmek için, sisin içinden geçen ışık miktarını tanımlayan, optik derinlik adı verilen daha katı bir ölçü kullandı.
Optik derinlik mesafeden bağımsızdır, bu nedenle sistemin 1 metrelik bir aralıkta belirli bir optik derinliğe sahip sis üzerindeki performansı, 30 metrelik bir aralıkta aynı optik derinliğe sahip olan sis üzerindeki performansının iyi bir göstergesi olmalıdır. Aslında, fotonların varış süreleri arasındaki farklar daha büyük olacağından, sistem daha uzun mesafelerde daha iyi performans gösterebilir, bu da daha doğru histogramlar sağlayabilir.
Carnegie Mellon Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi profesörü olan Srinivasa Narasimhan, “Kötü hava koşulları, otonom sürüş teknolojisinin üstesinden gelinmesi gereken en büyük engellerden biri” diyor.”Guy ve Ramesh’in yenilikçi çalışması, görünür veya yakın kızılötesi dalga boylarında gördüğüm en iyi görüş iyileştirmesini sağlıyor ve çok yakında arabalara uygulanma potansiyeline sahip.” [1]Depth-Sensing Imaging System Can See Through Fog
[cite]
Kaynaklar ve İleri Okuma
| ↑1 | Depth-Sensing Imaging System Can See Through Fog |
|---|
