В современном мире получение доступа к маршруту следования до пункта назначения и его прохождение с помощью пошаговых инструкций занимает считанные секунды. Это повседневное удобство стало возможным благодаря многолетнему технологическому прогрессу. Навигация прошла долгий путь от использования бумажных карт и компасов до интеллектуальных систем, способных понимать и реагировать на окружающую среду в режиме реального времени.
Одним из ключевых факторов этого преобразования является компьютерное зрение – направление искусственного интеллекта (ИИ), позволяющее машинам интерпретировать визуальную информацию подобно человеку. Современные навигационные инструменты используют изображения со спутников, камер наблюдения и уличных датчиков для повышения точности карт, мониторинга дорожных условий и ориентации пользователей в сложных ситуациях.
В данной статье мы рассмотрим, каким образом компьютерное зрение совершенствует навигацию, улучшая GPS-карты, предоставляя обновления трафика в режиме реального времени и поддерживая технологии, такие как навигация с дополненной реальностью и автономные транспортные средства.
Навигационные системы с искусственным интеллектом и захватывающим 3D-картографированием
В настоящее время использование цифровых карт, таких как Google Maps, для повседневной навигации стало привычным явлением, помогая пользователям ориентироваться как в длительных поездках по городу, так и в поиске ближайших объектов инфраструктуры.
С развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) мы наблюдаем появление всё более совершенных функций навигационных сервисов. В качестве примера можно привести Immersive View, представленную Google Maps в 2023 году. Данная функция позволяет пользователям просматривать фрагменты маршрута в трёхмерной среде. Реализация этой функции стала возможной благодаря интеграции ИИ, фотограмметрии и компьютерного зрения.
Рис. 1. Иммерсивный вид Google Maps.
Процесс создания детальных цифровых карт начинается с обширного массива снимков высокого разрешения, полученных с помощью специализированных устройств. К ним относятся автомобили Street View, оснащенные камерами с панорамным обзором 360 градусов, которые проезжают по городским улицам, и портативные устройства Trekker – рюкзаки с интегрированными камерами, предназначенные для съемки труднодоступных участков, таких как пешеходные тропы или узкие переулки.
Полученные изображения объединяются с геопространственными данными посредством фотограмметрии – метода, позволяющего создавать точные трехмерные модели улиц, зданий и ландшафта путем соединения двумерных фотографий, сделанных с различных ракурсов.
В дальнейшем компьютерное зрение используется для анализа этих моделей. С помощью методов обнаружения объектов и сегментации изображений происходит идентификация и маркировка ключевых элементов инфраструктуры, таких как дорожные знаки, тротуары, пешеходные переходы и входы в здания.
Рис. 2. Immersive View использует сегментацию для выделения объектов на улице.
Помеченные данные служат основой для обучения систем искусственного интеллекта, позволяющих различать визуальные сигналы, характерные для различных регионов.
Например, обученная система способна с легкостью отличить дорожный знак “SLOW” в США (обычно желтый или оранжевый ромб) от аналогичного знака в Японии (часто красно-белый треугольник). Это глубокое понимание нюансов способствует более точной и культурно адаптированной навигации.
Функция Immersive View дополнительно накладывает навитационные маршруты в режиме реального времени на трехмерную среду, обеспечивая плавный и интуитивно понятный процесс, который точно отображает направление движения пользователя.
Дополненная реальность в навигационных решениях
Вероятно, каждый из нас сталкивался с ситуацией, когда использование карт ведет к дезориентации, и мы теряемся в поисках правильного направления. Именно для решения этой проблемы разработана навигация дополненной реальности (AR). Данная технология накладывает цифровую информацию на изображение реального мира, получаемое через камеру.
AR-навигация трансформирует процесс поиска пути в оживленных пространствах, таких как городские улицы или крупные закрытые помещения. Ориентирование по традиционным картам может быть затруднительным, особенно при слабых или нестабильных сигналах GPS. AR-навигация преодолевает этот недостаток, отображая цифровые указатели, стрелки и метки непосредственно на экране камеры, фиксирующей реальный мир. Таким образом, пользователи получают наглядные инструкции, соотнесенные с окружающей средой, что существенно упрощает понимание маршрута движения.
Как дополненная реальность используется в навигации
AR-навигация базируется на моделях компьютерного зрения для интерпретации окружающего мира посредством камеры устройства. Это подразумевает решение ряда задач, включая локализацию изображения – обнаружение характерных элементов, таких как кромки зданий или дорожные знаки, и сопоставление их с хранящейся картой. Одновременная локализация и картографирование (SLAM) строят карту окружающей среды, одновременно отслеживая положение устройства в режиме реального времени.
В качестве примера можно привести внедрение аэропортом Цюриха системы Live View от Google Maps для навигации внутри помещений. Пассажиры могут использовать камеры своих смартфонов, чтобы видеть наложенные на реальное окружение стрелки и указатели направления, что помогает им ориентироваться в терминалах, находить ворота посадки, магазины и службы. Это способствует повышению качества обслуживания пассажиров, делая навигацию в сложных внутренних помещениях более простой и интуитивно понятной.
Рис. 3. Аэропорт Цюриха использует компьютерное зрение и AR для сопровождения пассажиров внутри помещений.
Повышение безопасности дорожного движения с помощью навигационных систем с искусственным интеллектом
В современном мире интенсивность городского движения неуклонно возрастает. Увеличение количества автомобилей, переполненные тротуары и постоянная активность создают значительные трудности для обеспечения плавного и безопасного дорожного движения. Для решения этой проблемы многие города обращаются к передовым технологиям, таким как искусственный интеллект и компьютерное зрение.
Умные камеры и датчики, установленные на перекрестках и вдоль дорог, непрерывно собирают визуальные данные. Эта информация обрабатывается в режиме реального времени, что позволяет выявлять аварийные ситуации, контролировать движение транспорта, выявлять дефекты дорожного покрытия и фиксировать нарушения правил дорожного движения, такие как незаконная парковка или опасное поведение пешеходов.
Ярким примером применения данных технологий является скоростная автомагистраль Smart Airport Expressway в Ханчжоу, Китай. Данная 20-километровая дорога, соединяющая центр города с международным аэропортом Сяошань, оснащена камерами высокого разрешения и радарами миллиметровых волн.
Эти устройства непрерывно собирают видеоинформацию и данные с датчиков, которые затем анализируются с помощью компьютерного зрения. Система не просто записывает происходящее, но и интерпретирует дорожную ситуацию. Алгоритмы компьютерного зрения способны обнаруживать столкновения, распознавать нарушения правил дорожного движения и даже идентифицировать пешеходов или необычное поведение вблизи съездов.
Данные поступают в цифровой двойник – виртуальную 3D-модель автомагистрали, где в режиме реального времени отображаются условия движения, информация об автомобилях и пробках. Сотрудники дорожных служб используют этот интерфейс для управления потоком транспорта, выдачи интеллектуальных предупреждений и оперативного реагирования на инциденты.
Таким образом, применение искусственного интеллекта и компьютерного зрения в сфере дорожного движения способствует повышению безопасности, эффективности и комфорта для всех участников дорожного движения.
Автономная мобильность с помощью компьютерного зрения в навигации
Современная навигация выходит за рамки простого перемещения из одной точки в другую. Она трансформируется в ключевой компонент интеллектуальных систем, отвечающих за транспортировку людей, управление товарами и принятие решений в режиме реального времени, как в дорожном пространстве, так и на производственных площадках.
В основе многих таких систем лежит компьютерное зрение, которое наделяет машины способностью интерпретировать визуальную информацию и оперативно реагировать на изменения окружающей среды. Рассмотрим несколько примеров, демонстрирующих, как данная технология revolutionizes навигацию в различных средах.
Складские роботы, ориентирующиеся с помощью компьютерного зрения
Робототехника неуклонно интегрируется в будущую логистическую инфраструктуру, играя ключевую роль, особенно в масштабных складских операциях. В условиях бурного роста электронной коммерции компании все чаще прибегают к помощи машин с компьютерным зрением для обеспечения высокой точности и скорости обработки товаров в сложных складских средах.
Illustrative example – центры обработки заказов Amazon, где более 750 000 роботов функционируют в тандеме с сотрудниками, оптимизируя эффективность операций. Эти роботизированные системы в значительной степени зависят от компьютерного зрения для навигации по загруженным складским площадкам, идентификации товаров и принятия быстрых, точных решений.
Системы, подобные роботизированной платформе Sequoia, разработанной для ускорения обработки товарных запасов, демонстрируют передовые возможности компьютерного зрения. Sequoia использует сканирование, подсчет и упорядочивание поступающих товаров, оптимизируя процессы хранения и поиска.
Роботизированная рука Vulcan, оснащенная камерами и системой анализа изображений, безопасно извлекает товары с полок, адаптируя захват в зависимости от формы и положения каждого предмета, а также распознавая ситуации, требующие вмешательства человека. Другой робот с функцией технического зрения – Cardinal – специализируется на сортировке: он сканирует смешанные кучи пакетов и точно распределяет их по соответствующим тележкам.
Рис. 4. Кардинал поднимает пакеты точно из кучи.
Компьютерное зрение в автономной навигации транспортных средств
До настоящего времени мы наблюдали применение компьютерного зрения для ориентации людей и роботов в окружающем пространстве. Однако его значение возрастает в контексте автономных систем, таких как самоуправляемые автомобили, где навигация полностью зависит от способности транспортного средства “видеть” и интерпретировать окружающую среду в режиме реального времени.
Ярким примером служит система Tesla Vision. Компания Tesla реализовала подход к автономному вождению исключительно на основе камер, отказавшись от использования радаров и других датчиков в пользу сети камер, обеспечивающих полный 360-градусный обзор пространства вокруг автомобиля. Визуальные данные с этих камер поступают в компьютерную систему полного автономного вождения (FSD), где глубокие нейронные сети интерпретируют окружающую обстановку и принимают решения за доли секунды.
В зависимости от полученной информации, система определяет необходимость поворота, ускорения, торможения или перестроения – точно так же, как это делал бы водитель-человек, но исключительно на основе визуальных данных. Tesla постоянно совершенствует эту систему, анализируя огромные объемы данных о реальном вождении, собранных с всего своего автопарка.
Рис. 5. Tesla использует компьютерное зрение для безопасной и автономной навигации.
Плюсы и минусы компьютерного зрения в навигации
Применение компьютерного зрения в системах навигации, особенно в тех, где требуется высокая точность, безопасность и принятие решений в режиме реального времени, обладает рядом существенных преимуществ:
- Оптимизация расхода топлива: Компьютерное зрение позволяет автомобилям избегать пробок и остановок, что сокращает общий расход топлива и время в пути, делая ежедневные поездки более эффективными.
- Обнаружение дефектов дорожного полотна и инфраструктуры: Системы на основе компьютерного зрения способны сканировать дорожное покрытие на предмет выбоин, выцветшей разметки, поврежденных знаков и инфраструктуры, предоставляя службам технического обслуживания достоверные данные в режиме реального времени.
- Интеграция с другими инструментами искусственного интеллекта: Компьютерное зрение может быть интегрировано с голосовыми помощниками, моделями прогнозирования поведения или алгоритмами оптимизации маршрутов, что позволяет создать высокоинтеллектуальную и персонализированную навигацию.
Несмотря на многочисленные преимущества, использование компьютерного зрения в навигации сталкивается с рядом ограничений:
- Отсутствие обобщения: Модели, обученные на конкретных средах или сценариях, могут испытывать трудности при работе в новых или меняющихся контекстах без дополнительного обучения.
- Ограничения по освещению: Для эффективной работы систем компьютерного зрения требуется хорошее освещение и ясная погода. В условиях тумана, ливня или темноты их производительность снижается, если они не используются в сочетании с датчиками, такими как LiDAR или радар.
- Риски конфиденциальности: Навигационные системы, использующие камеры, могут записывать людей и частную собственность без согласия. Это поднимает вопросы конфиденциальности, которые необходимо тщательно проработать при разработке и внедрении таких систем.
Основные выводы
Компьютерное зрение преобразует навигацию, делая карты более динамичными, транспортные системы умнее, а мобильность доступнее. Статические маршруты прошлого превращаются в интерактивные переживания в реальном времени благодаря 3D-визуализациям, дополненной реальностью и технологиям автономного вождения.
В будущем, по мере развития технологий, вероятно, будет уделено больше внимания созданию более инклюзивных, адаптивных и ответственных навигационных систем. Дальнейший прогресс будет зависеть от повышения точности в различных условиях, обеспечения надежной работы и защиты конфиденциальности пользователей. Будущее компьютерного зрения в навигации – это создание интеллектуальных решений, которые также будут внимательны к своим проектировщикам и последствиям их применения.
