В жаркие летние дни на дороге можно наблюдать атмосферное оптическое явление — миражи. Эта иллюзия вводит в заблуждение человеческий глаз, но может ли она также сбивать камеры систем ADAS и вызывать сбои в их работе?
Что такое мираж?
Мираж — это физическое явление, искажение света, которое создаёт оптическую иллюзию. Оно возникает из-за рефракции света при переходе через слои воздуха с разной температурой.
Особенно это заметно, когда почва сильно нагрета, например, в пустыне или на горячем асфальте. Воздух вблизи земли нагревается и становится менее плотным, из-за чего лучи света, проходящие через него, движутся быстрее.
Когда луч света пересекает эту границу слоёв, он изгибается вверх, а не идёт по прямой линии, что называется рефракцией.
Человеческий мозг интерпретирует свет как исходящий из земли и имеющий характеристики отражения (цвета неба, симметрию, блеск), поэтому воспринимает мираж как отражающую поверхность на дороге, похожую на водную гладь.
Видят ли камеры систем ADAS миражи?
Хотя мираж — это оптическая иллюзия для человеческого мозга, искажение света, которое его вызывает, — это реальное физическое явление, влияющее и на камеры.
В первом этапе камеры фиксируют изогнутые лучи света, которые кажутся исходящими от земли, и создают изображение, на котором появляется блестящая зона на асфальте.
Система анализирует эти изображения, чтобы идентифицировать зоны, представляющие интерес для безопасности и вождения, например, транспортные средства, объекты, дорогу и асфальт. Когда система обнаруживает отражение, созданное рефракцией света, она анализирует визуальные паттерны с помощью машинного обучения, обученного на миллионах часов видео в реальных условиях.
Система анализирует:
* цвет (синие, серые или чёрные тона, которые обычно ассоциируются с водой или миражами);
* текстуру (вода обычно гладкая и однородная; текстура асфальта шероховатая);
* отражения и симметрию (реальный пруд создаёт перевёрнутое отражение объектов и неба);
* контраст и блеск (у луж характерный блеск);
* форму блестящей области и её границы.
Кроме того, система сравнивает эту зону асфальта на нескольких кадрах, чтобы определить, меняется ли она в размере, перемещается ли и соответствует ли характеристикам лужи. Если в автомобиле есть дополнительные датчики, система сравнивает данные с изображения с данными радара и LiDAR, чтобы определить наличие объектов.
Ни камеры, ни система искусственного интеллекта не могут «проверить», есть ли лужа перед автомобилем или это мираж, но они могут определить, что на пути автомобиля нет опасных объектов, требующих предупреждения или экстренного торможения.
Как действует автомобиль с автономным вождением?
Современные системы ADAS не запрограммированы на то, чтобы предупреждать водителя или действовать при обнаружении лужи. Однако системы автономного вождения должны оценивать эту возможность, чтобы либо предупредить водителя (уровень 3 и 4) и дать ему возможность взять управление на себя, либо действовать соответствующим образом, снижая скорость или объезжая водную преграду (уровень 4 и 5).
В этом случае анализ становится ещё более глубоким, и оцениваются изменения в видимом положении отражения или искажения при движении автомобиля; стабильность и согласованность визуального паттерна (реальный пруд демонстрирует минимальные изменения в относительной позиции; мираж имеет тенденцию смещаться или менять форму в зависимости от угла зрения); паттерны отражения (в миражах обычно отражается небо или горизонт, в то время как лужи отражают близлежащие объекты с большей чёткостью).
Кроме того, интегрируется контекстуальная информация. Например, наблюдается поведение других транспортных средств при приближении к зоне, наличие брызг и т. д. Применяются прогностические модели, основанные на накопленном опыте, для корректировки уровня доверия к интерпретации.
На основе всей этой информации система определяет вероятность того, что это лужа или мираж, и устанавливает пороговые значения доверия. Если система считает, что вероятность наличия лужи высока, она предупреждает водителя или изменяет режим вождения, чтобы адаптироваться к ситуации, используя алгоритмы вероятностного принятия решений, интегрированные в архитектуру управления.