Учим завтрашние автомобили слышать

Обучение автомобилей слуху с помощью модифицированного крышного плавника для тестирования акустических датчиков, улавливающих внешний шум.

Современные автомобили уже оснащены целым рядом сложных систем, таких как парктроник с дистанционным управлением, автоматическое предупреждение о выходе из полосы движения и распознавание сонливости. В будущем автономные автомобили также будут обладать слуховыми возможностями. Исследователи из Института цифровых медиа технологий Fraunhofer IDMT в Ольденбурге, Германия, в настоящее время разработали прототип системы, способной распознавать внешние шумы, такие как сирены.

Анализ шума с помощью алгоритмов на основе ИИ

Современные автомобили оснащены множеством передовых систем помощи водителю, предназначенных для снижения нагрузки на руль. Такие функции, как автоматическая парковка и мониторинг слепых зон, используют камеры, а также радарные и лидарные технологии для обнаружения препятствий в непосредственной близости от автомобиля. Другими словами, они предоставляют транспортным средствам элементарное зрение. Автомобили еще должны быть наделены слухом. В будущем, однако, системы, которые могут улавливать и распознавать внешние шумы, будут играть ключевую роль, наряду с интеллектуальными радарами и камерами, в перемещении автомобилей с  автономным управлением на дороге. Исследователи из Fraunhofer IDMT разрабатывают системы на основе искусственного интеллекта, которые могут распознавать отдельные акустические события. Это даст слуховые возможности транспортным средствам.

«Несмотря на огромный потенциал таких применений, ни один автономный автомобиль еще не был оснащен системой, способной воспринимать внешние шумы», - говорит Данило Холлоси, руководитель группы по распознаванию акустических событий в Fraunhofer IDMT. «Такие системы могли бы сразу распознавать сирену приближающегося аварийного транспортного средства, например, так, чтобы автономное транспортное средство могло знать, что оно движется к одной стороне шоссе и формирует полосу для спасательных служб». Существует множество других сценариев, в которых акустическая система раннего предупреждения может играть жизненно важную роль - когда автономное транспортное средство превращается в пешеходную зону или жилую дорогу, где играют дети, например, или для выявления дефектов или опасных ситуаций, таких как гвоздь в шине. 

Разработка транспортного средства со слуховыми способностями ставит ряд задач. Здесь, однако, Fraunhofer IDMT может использовать опыт конкретных проектов в области автомобильного машиностроения, а также богатый  опыт в смежніх областях. Ключевые области исследования включают захват сигнала на основе датчика оптимального позиционирования, а также предварительную обработку сигнала, усиление сигнала и подавление фонового шума, Система сначала обучается распознавать акустическую сигнатуру каждого соответствующего звукового события. Это делается с помощью методов машинного обучения, использующих акустические библиотеки, скомпилированные Fraunhofer IDMT.

Кроме того, Fraunhofer IDMT написал свои собственные алгоритмы формирования звука. Они позволяют системе динамически определять местоположение движущихся источников звука, таких как сирена, на приближающемся транспортном средстве. Результатом является интеллектуальная сенсорная платформа, способная распознавать определенные звуки. В Fraunhofer IDMT также написали свои собственные алгоритмы на основе ИИ. Они используются для различения определенного шума, который предназначен для идентификации от других, фоновых шумов. «Мы используем машинное обучение», - объясняет Холлоси. «И для обучения алгоритмов мы используем целый ряд архивных шумов». Fraunhofer IDMT с партнерами по отрасли уже создали первоначальные прототипы. Они должны достичь зрелости к середине следующего десятилетия.

Система акустических датчиков состоит из микрофонов, блока управления и программного обеспечения. Микрофоны, установленные в защитном кожухе, монтируются снаружи автомобиля, где они улавливают шум. Датчики передают эти аудиоданные в специальный блок управления, который затем преобразует их в соответствующие метаданные. Во многих других областях использования, таких как приложения безопасности, индустрия ухода и потребительские товары, необработанные аудиоданные напрямую преобразуются в метаданные с помощью интеллектуальных датчиков.

Модифицированные версии этого компьютерного процесса для идентификации акустических событий могут использоваться в других секторах промышленности. Такие приложения включают контроль качества в промышленном производстве. В этом случае интеллектуальные акустические датчики на батарейках используются для обработки аудиосигналов от установок и механизмов. Эта информация отправляется по беспроводной связи на процессор. Исходя из этого, можно определить состояние производственного цеха и предупредить любой неминуемый ущерб. Другие приложения включают в себя системы автоматического распознавания голоса, которые позволяют специалистам, выполняющим, например, техническое обслуживание турбины, документировать действия без помощи рук. опубликовано econet.ru по материалам techxplore.com

Подписывайтесь на наш youtube канал!

Подписывайтесь на наш канал Яндекс Дзен!

P.S. И помните, всего лишь изменяя свое потребление - мы вместе изменяем мир! © econet