Две последние разработки учеными из Кембриджа для автомобилей без водителей могут определять местоположение и направление движения даже в тех местах, где GPS не функционирует. Они позволят также оценивать окружающую обстановку с помощью фотоаппаратуры или мобильного телефона. Одна из новых систем создана исследователями из университета Кембриджа и свободно демонстрируется в сети. Возможность «видеть» и устанавливать собственное местоположение и определять окружающую обстановку является важной частью создания беспилотных транспортных средств и роботов.
Разработка с названием SegNet может распознать объект и классифицировать его. Сортировка в режиме реального времени осуществляется по двенадцати различным группам, включая проезжую часть, знаки дорожного движения, пешеходов, велосипедистов и зданий. SegNet работает днем и ночью, причем корректно отображает свыше 90 процентов всех пикселей. Предыдущие системы, использующие датчики высокой стоимости на основе радаров не могут достичь этого уровня погрешности измерений.
SegNet осуществляет свою работу путем обучения группой учащихся, которая вручную помечает каждый пиксель изображения. На одно изображение затрачивается порядка 30 минут. После того как этот этап закончен, в течение двух дней происходит обучение системы. После этого система готова к использованию. SegNet обучается прежде всего для работы в шоссейных и городских условиях, поэтому у новаторов ещё очень много работы. Например, необходимо научить систему функционировать в сельской местности, в условиях снега и пустынь. Разработка ещё сыровата для использования в процессе управления, но является весьма перспективной в качестве системы предупреждения о столкновении.
Сейчас существуют три главных вопроса, на которые необходимо дать ответ, прежде чем начать разработчику проектирование автомобиля без водителя: где расположен автомобиль, что происходит рядом с ним и куда он будет двигаться далее. SegNet помогает ответить на вопрос об окружении объекта. Другая система помогает определит местоположение и ориентацию в пространстве с большой точностью.Эта система создана ещё до SegNet Алексом Кендаллом и Робертом Киполлой. Она умеет определять положение и ориентацию объекта в пространстве с помощью цветного изображения окружающей среды. Разработка выполняет измерения с гораздо большей точностью, чем это делают существующие системы. Она была протестирована вдоль километрового участка в центре города Кембридж и в состоянии выполнить необходимые измерения с точностью до пары метров.
Стоит отметить, сейчас наиболее перспективным направления для использования обеих систем является их применение в робототехнике, например, в автоматических пылесосах. Но в ближайшем будущем они могут заметно ускорить процесс выхода беспилотных автомобилей на широкий рынок.
