Kreditas: Pixabay / CC0 viešasis domenas Šiandieniniai vairavimo treniruokliai turi didelę problemą: jie atrodo nepakankamai tikroviškai, ypač fono objektai, tokie kaip medžiai ir kelio ženklai. Tačiau mokslininkai sukūrė naują būdą, kaip sukurti fotorealistinius vaizdus simuliatoriams, atverdami kelią geresniems be vairuotojų automobilių bandymams.
Įprastoje kompiuterinėje grafikoje naudojami išsamūs modeliai, tinkleliai ir tekstūros, kad būtų galima pateikti 2D vaizdus iš 3D scenų. Tai daug darbo jėgos reikalaujantis procesas, vaizdai, kurie dažnai nėra tikroviški, ypač fone. Tačiau naudodami mašininio mokymosi sistemą, vadinamą generatyviu priešpriešiniu tinklu (GAN), mokslininkai sugebėjo išmokyti savo programą atsitiktinai generuoti gyvenimišką aplinką, pagerindami programos vizualinį tikslumą – kompiuterinės grafikos vaizdavimo lygį su tikrove.
Tai ypač svarbu bandant, kaip žmonės reaguoja, kai yra transporto priemonėse be vairuotojo arba kartu su jais kelyje.
„Kai vairavimo modeliavimas atrodo kaip kompiuteriniai žaidimai, dauguma žmonių jų nežiūri rimtai“, – sakė tyrimo pagrindinis autorius Ekimas Yurtseveras. ir Ohajo valstijos universiteto elektros ir kompiuterių inžinerijos mokslinis bendradarbis. „Štai kodėl mes norime, kad mūsų modeliai atrodytų kuo panašesni į realų pasaulį.“
Tyrimas buvo paskelbtas m. žurnalas IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems . ) Tyrėjai pradėjo naudoti atvirojo kodo vairavimo simuliatorių CARLA kaip pagrindą. Tada jie naudojo GAN pagrįstą vaizdo sintezatorių, kad atvaizduotų fono elementus, pvz., pastatus, augmeniją ir net dangų, ir sujungtų juos su tradiciškesniais objektais. Yurtsever teigė, kad vairavimo modeliavimui ir toliau reikės įprastų, daug darbo reikalaujančių grafikos atvaizdavimo metodų, kad būtų rodomi pagrindiniai dominantys objektai, pvz., netoliese esantys automobiliai. Tačiau naudojant dirbtinį intelektą, GAN galima išmokyti sukurti tikrovišką foną ir pirmąsias žinias naudojant realaus pasaulio duomenis. Vienas iš šių iššūkiai, su kuriais susidūrė tyrėjai, buvo mokyti savo programą atpažinti savo aplinkos modelius – įgūdžių, reikalingų aptikti ir sukurti objektus, tokius kaip transporto priemonės, medžiai ir šešėliai, ir atskirti šiuos objektus vieną nuo kito.
„Gražiausias dalykas yra tai, kad šiuos modelius ir tekstūras mūsų modelyje sukūrė ne inžinieriai“, – sakė Yurtsever. „Turime funkcijų atpažinimo šabloną, tačiau neuroninis tinklas jį išmoksta pats.
Jų išvados parodė, kad sumaišius priekinio plano objektus kitaip nei fone, pagerino viso vaizdo fotorealizmą.
Tačiau užuot modifikavus visą modeliavimą iš karto, procesas turėjo būti atliekamas po kadro. Tačiau kadangi gyvename ne po kadro pasaulyje, kitas projekto žingsnis bus pagerinti programos laikinį nuoseklumą, kad kiekvienas kadras atitiktų prieš ir po kadro, kad naudotojai patirtų vientisą ir vizualiai patrauklią patirtį. “, – sakė Yurtsever.
Fotorealistinių technologijų kūrimas taip pat galėtų padėti mokslininkams tirti vairuotojo išsiblaškymo sudėtingumą ir padėti tobulinti eksperimentus su tikrais vairuotojais, Yurtsever pasakė. O turint prieigą prie didesnių pakelės scenų duomenų rinkinių, labiau įtraukiantys vairavimo modeliai gali pakeisti tai, kaip žmonės ir dirbtinis intelektas pradeda dalytis keliu.
„Mūsų tyrimai yra nepaprastai svarbus žingsnis kuriant ir išbandant naujas idėjas”, – sakė Yurtsever. „Mes niekada negalime pakeisti bandymų realiame pasaulyje, bet jei galime šiek tiek patobulinti modeliavimą, galėsime geriau suprasti, kaip galime patobulinti autonomines vairavimo sistemas ir kaip su jomis sąveikaujame.
Daugiau informacijos: 1109 Ekim Yurtsever ir kt., Fotorealizmas vairavimo modeliavime: generatyvaus priešingo vaizdo sintezės derinimas su atvaizdavimu,
IEEE sandoriai dėl pažangiųjų transporto sistemų ( ). DOI: .10/TITS.2022.3193347
Citata1109 : Kurti vairavimo modelius, kurie atrodo labiau tikroviški (2022, rugpjūčio mėn ) gauta 10 rugpjūčio mėn. 2022 iš https://techxplore.com/news/2022-08-simulations-life-like.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
