Le nouveau système d'IA pourrait changer la façon dont les véhicules autonomes naviguent sans GPS
Un système d'IA capable d'identifier l'emplacement d'un appareil dans des zones urbaines denses sans compter sur les médecins généralistes a été développé par des chercheurs de l'Université de Surrey. Réduire les erreurs de localisation de 734 mètres à 22 mètres, l'innovation pourrait être un pas en avant significatif pour des technologies telles que les voitures autonomes et les véhicules de livraison d'aide.
Dans leur article publié dans Robotique IEEE et lettres d'automatisationles chercheurs décrivent Peng (géo-localisation améliorée par la pose), une technologie qui combine des images satellites et au niveau de la rue pour déterminer l'emplacement en utilisant uniquement des données visuelles. Dans les environnements où les signaux GPS sont faibles ou obstrués, comme les tunnels, les villes comme New York ou les régions avec une mauvaise connectivité, Peng offre une alternative fiable et précise pour la navigation.
Tavis Shore, chercheur de troisième cycle en IA et vision par ordinateur à l'Université de Surrey, a déclaré: « De nombreux systèmes de navigation dépendent des médecins généralistes, mais la couverture n'est pas toujours garantie. Notre objectif était de développer une solution qui fonctionne de manière fiable en utilisant uniquement des informations visuelles. outils. »
Contrairement aux méthodes précédentes, qui sont limitées par la fréquence à laquelle les images satellites sont échantillonnées, Peng utilise un processus en deux étapes, ce qui se rétrécit d'abord dans l'emplacement au niveau de la rue, puis l'affiner en utilisant une estimation de la pose relative, une technique qui analyse exactement où se trouve une caméra et de quelle manière elle est confrontée. Le système offre une précision élevée même lors de l'utilisation de caméras monoculaires standard trouvées dans la plupart des véhicules.
Le Dr Simon Hadfield, professeur agrégé (lecteur) dans Robot Vision et Systems autonomes à l'Université de Surrey et superviseur principal du projet, a déclaré: « L'un des aspects les plus excitants de ce système est la façon dont il transforme une simple caméra monoculaire en un puissant outil de navigation.
« Peng est conçu pour fonctionner sans GPS, ce qui le rend idéal pour les scénarios rapide et imprévisibles.
Tavis et son équipe se concentrent désormais sur la construction d'un prototype de travail, soutenu par le doctorat de l'Université de Surrey. Prix de fondation, qui finance le développement à un stade précoce du dispositif de navigation sans GPS proposé.
Le professeur Adrian Hilton, directeur du Centre de vision, de traitement de la parole et du signal de Surrey, et de l'IA de l'Institut de Surrey pour les personnes, a déclaré: « Le travail de notre équipe démontre l'approche centrée sur l'IA sur les personnes que nous défendons ici à Surrey, en développant un système qui relève les défis de la technologie de navigation, ce que nous venons tous à RELY.
« La capacité de déterminer avec précision un emplacement sans GPS jette les bases de systèmes autonomes plus intelligents et plus résilients qui peuvent fonctionner dans les environnements les plus éloignés. »
La recherche a été publiée en open source pour soutenir l'innovation future dans les technologies de navigation.
