LiDARi kasutamine kaamerana närvivõrkudel põhinevas isejuhtivas autos
Nimi
Jan Aare van Gent
Kokkuvõte
Isejuhtivate sõidukite valdkond on viimasel aastakümnel näinud märgatavat arengut.
Üks huvitavamaid suundi selles valdkonnas keskendub närvivõrgu treenimisele, mis suudab ennustada sensori andmete põhjal auto madala taseme käsklusi (nt. rooli keeramisnurk). Selleks eesmärgiks kasutatakse sensorina kõige levinumalt tavalist pardakaamerat. Seda valikut põhjendatakse sellega, et kaamera näeb ees olevat teed ja liiklust nii nagu inimene. Lisaks, kui eesmärk on laiendada isejuhtivate autode tehnoloogiat massidele, peaks see tehnoloogia olema võimalikult lihtne ja odav, ning just kaamera vastab nendele nõuetele paremini kui mitmed muud sensorid.
Küll aga pakub LiDAR väga täpseid kagugusmõõtmisi ning on erinevate ilmastiku- ja valgusolude suhtes tavalisest kaamerast robustsem.
Antud magistritöös uuritakse LiDAR kasutamist kaamerana närvivõrkudel põhinevas isejuhtivas autos. Uuritava seadmena kasutati Ouster OS1-128 tüüpi LiDARit, mis väljastab mõõtmistulemusi 360-kraadise rasterpildina, mille kanaliteks on kaugushinnang, tagasipeegelduva signaali intensiivsus ning taustvalgus.
Saadud piltide põhjal treeniti konvolutsiooniline närvivõrk , mis ennustab auto rooli keeramisnurka. Lisaks katsetati erinevaid võrgu sisendeid ja väljundeid ning võrreldi saadud tulemusi. Treenitud mudeleid hinnati erinevate meetrikatega, seal hulgas päriselu sõidu tulemustega. Tulemused kinnitavad, et LiDARist saadud rasterpilte saab efektiivselt kasutada levinud konvolutsioonilisi närvivõrgu arhitektuuridega isejuhtivate sõidukite kontekstis ja see võib asendada kaamerat.
Üks huvitavamaid suundi selles valdkonnas keskendub närvivõrgu treenimisele, mis suudab ennustada sensori andmete põhjal auto madala taseme käsklusi (nt. rooli keeramisnurk). Selleks eesmärgiks kasutatakse sensorina kõige levinumalt tavalist pardakaamerat. Seda valikut põhjendatakse sellega, et kaamera näeb ees olevat teed ja liiklust nii nagu inimene. Lisaks, kui eesmärk on laiendada isejuhtivate autode tehnoloogiat massidele, peaks see tehnoloogia olema võimalikult lihtne ja odav, ning just kaamera vastab nendele nõuetele paremini kui mitmed muud sensorid.
Küll aga pakub LiDAR väga täpseid kagugusmõõtmisi ning on erinevate ilmastiku- ja valgusolude suhtes tavalisest kaamerast robustsem.
Antud magistritöös uuritakse LiDAR kasutamist kaamerana närvivõrkudel põhinevas isejuhtivas autos. Uuritava seadmena kasutati Ouster OS1-128 tüüpi LiDARit, mis väljastab mõõtmistulemusi 360-kraadise rasterpildina, mille kanaliteks on kaugushinnang, tagasipeegelduva signaali intensiivsus ning taustvalgus.
Saadud piltide põhjal treeniti konvolutsiooniline närvivõrk , mis ennustab auto rooli keeramisnurka. Lisaks katsetati erinevaid võrgu sisendeid ja väljundeid ning võrreldi saadud tulemusi. Treenitud mudeleid hinnati erinevate meetrikatega, seal hulgas päriselu sõidu tulemustega. Tulemused kinnitavad, et LiDARist saadud rasterpilte saab efektiivselt kasutada levinud konvolutsioonilisi närvivõrgu arhitektuuridega isejuhtivate sõidukite kontekstis ja see võib asendada kaamerat.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Tambet Matiisen
Kaitsmise aasta
2021