Nieuwsverslag Technologie
09 januari 2024

Onderzoekers van de Ritsumeikan Universiteit ontwikkelen een AI-netwerk om de veiligheid van autonome voertuigen te verbeteren

In het kort

Onderzoekers van Ritsumeikan University onthullen een 3D-objectdetectienetwerk DPPFA−Net om de nauwkeurigheid van robots en autonome voertuigen te vergroten.

Onderzoekers van de Ritsumeikan Universiteit ontwikkelen een AI-netwerk om de veiligheid van autonome voertuigen te verbeteren

Onderzoekers van de Japanse Ritsumeikan Universiteit onthullen Dynamic Point-Pixel Feature Alignment Network (DPPFA−Net), een 3D-objectdetectienetwerk dat LiDAR en beeldgegevens combineert om nauwkeurigheid vergroten voor robots en zelfrijdende auto's, waarbij uitdagingen bij slecht weer en occlusie worden aangepakt.

In het snel evoluerende landschap van robotica en autonome voertuigen is de nauwkeurige perceptie van de omgeving van cruciaal belang om de veiligheid en efficiëntie te garanderen. Traditionele 3D-objectdetectiemethoden maken voornamelijk gebruik van LiDAR-sensoren om 3D-puntenwolken te genereren, maar deze methoden worden geconfronteerd met uitdagingen, vooral in ongunstige weersomstandigheden zoals regen, waarbij de gevoeligheid van LiDAR voor ruis een beperkende factor wordt.

Om deze beperkingen aan te pakken, heeft het onderzoeksteam een ​​multimodale aanpak gevolgd, waarbij 3D LiDAR-gegevens worden gecombineerd met 2D RGB-beelden die zijn vastgelegd door standaardcamera's. Hoewel deze fusie de 3D-detectieresultaten verbetert, blijft het nauwkeurig uitlijnen van informatie uit beide datasets een aanhoudende uitdaging, vooral voor het detecteren van kleine objecten.

Onder leiding van professor Hiroyuki Tomiyama ontwikkelde het team DPPFA−Net, een nieuw netwerk dat drie sleutelmodules introduceert: de Memory-based Point-Pixel Fusion (MPPF) module, de Deformable Point-Pixel Fusion (DPPF) module en de Semantic Alignment Evaluator (SAE)-module.

Deze modules pakken gezamenlijk uitdagingen aan die verband houden met functie-interacties, fusie met hoge resolutie en semantische uitlijning tijdens het fusieproces.

Volgens het team overwint het DPPFA−Net de uitdagingen die gepaard gaan met ongunstige weersomstandigheden en occlusie, waardoor mogelijk de weg wordt vrijgemaakt voor meer opmerkzame en capabele autonome systemen.

De onderzoekers testten DPPFA−Net met de best presterende modellen met behulp van de algemeen erkende KITTI Vision Benchmark. Het voorgestelde netwerk vertoonde gemiddelde precisieverbeteringen tot 7.18% onder verschillende geluidsomstandigheden. Om het model verder uit te dagen, introduceerde het team een ​​nieuwe luidruchtige dataset met kunstmatige multimodale ruis, die regenval bij ongunstige weersomstandigheden simuleert. Het team vermeldde dat de resultaten de superioriteit van DPPFA−Net aantoonden, niet alleen onder ernstige occlusies, maar ook in diverse ongunstige weerscenario’s.

Implicaties in de echte wereld

De potentiële toepassingen van nauwkeurige 3D-objectdetectie reiken verder dan autonome voertuigen. Zelfrijdende auto's, die op dergelijke technologieën vertrouwen, zullen profiteren van minder ongevallen en een betere verkeersstroom. Bovendien zouden de vorderingen op het gebied van de robotica kunnen leiden tot een betere aanpassing van robots aan hun werkomgeving, waardoor een nauwkeurigere perceptie van kleine doelen mogelijk wordt.

Bovendien suggereert de studie dat nauwkeurige 3D-objectdetectienetwerken de kosten van handmatige annotatie in diepgaande perceptiesystemen aanzienlijk zouden kunnen verlagen. Deze kostenverlaging zou de ontwikkelingen op dit gebied kunnen versnellen en kunnen bijdragen aan de bredere vooruitgang van AI-technologieën.

Het onderzoek richt zich niet alleen op de huidige uitdagingen op het gebied van 3D-objectdetectie, maar opent ook deuren naar verdere innovaties die dit zouden kunnen opleverendefine de landschap van AI en autonome technologieën. Naarmate we dichter bij een toekomst komen waarin robots en zelfrijdende auto’s door complexe omgevingen navigeren, spelen doorbraken zoals DPPFA−Net een cruciale rol bij het vormgeven van het technologische verhaal.

Disclaimer

In lijn met de Richtlijnen voor vertrouwensprojectenHoud er rekening mee dat de informatie op deze pagina niet bedoeld is en niet mag worden geïnterpreteerd als juridisch, fiscaal, beleggings-, financieel of enige andere vorm van advies. Het is belangrijk om alleen te beleggen wat u zich kunt veroorloven te verliezen en onafhankelijk financieel advies in te winnen als u twijfels heeft. Voor meer informatie raden wij u aan de algemene voorwaarden en de hulp- en ondersteuningspagina's van de uitgever of adverteerder te raadplegen. MetaversePost streeft naar nauwkeurige, onpartijdige berichtgeving, maar de marktomstandigheden kunnen zonder voorafgaande kennisgeving worden gewijzigd.

Over de auteur

Kumar is een ervaren technologiejournalist met een specialisatie in de dynamische kruispunten van AI/ML, marketingtechnologie en opkomende velden zoals crypto, blockchain en NFTS. Met meer dan drie jaar ervaring in de branche heeft Kumar een bewezen staat van dienst opgebouwd in het opstellen van boeiende verhalen, het houden van inzichtelijke interviews en het leveren van uitgebreide inzichten. De expertise van Kumar ligt in het produceren van inhoud met een grote impact, waaronder artikelen, rapporten en onderzoekspublicaties voor vooraanstaande industriële platforms. Met een unieke reeks vaardigheden die technische kennis en verhalen vertellen combineert, blinkt Kumar uit in het op een duidelijke en boeiende manier communiceren van complexe technologische concepten aan een divers publiek.

Meer artikelen
Kumar Gandharv
Kumar Gandharv

Kumar is een ervaren technologiejournalist met een specialisatie in de dynamische kruispunten van AI/ML, marketingtechnologie en opkomende velden zoals crypto, blockchain en NFTS. Met meer dan drie jaar ervaring in de branche heeft Kumar een bewezen staat van dienst opgebouwd in het opstellen van boeiende verhalen, het houden van inzichtelijke interviews en het leveren van uitgebreide inzichten. De expertise van Kumar ligt in het produceren van inhoud met een grote impact, waaronder artikelen, rapporten en onderzoekspublicaties voor vooraanstaande industriële platforms. Met een unieke reeks vaardigheden die technische kennis en verhalen vertellen combineert, blinkt Kumar uit in het op een duidelijke en boeiende manier communiceren van complexe technologische concepten aan een divers publiek.

Van Ripple tot The Big Green DAO: hoe cryptocurrency-projecten bijdragen aan liefdadigheid

Laten we initiatieven onderzoeken die het potentieel van digitale valuta voor goede doelen benutten.

Meer weten

AlphaFold 3, Med-Gemini en anderen: de manier waarop AI de gezondheidszorg transformeert in 2024

AI manifesteert zich op verschillende manieren in de gezondheidszorg, van het blootleggen van nieuwe genetische correlaties tot het versterken van robotchirurgische systemen...

Meer weten
Sluit u aan bij onze innovatieve technologiegemeenschap
Lees meer
Lees meer
Lido lanceert vroege acceptatie voor community-staking-module om solo-stakers aan boord te krijgen voorafgaand aan de algemene release
Nieuwsverslag Technologie
Lido lanceert vroege acceptatie voor community-staking-module om solo-stakers aan boord te krijgen voorafgaand aan de algemene release
19 June 2024
Binance lanceert HODLer Airdrops Voor BNB-houders die tokens distribueren van projecten die binnenkort worden vermeld
markten Nieuwsverslag Technologie
Binance lanceert HODLer Airdrops Voor BNB-houders die tokens distribueren van projecten die binnenkort worden vermeld
19 June 2024
Binance Labs ondersteunt Rango om zijn gebruikers te voorzien van verbeterde cross-chain swap en bridge
Business Nieuwsverslag Technologie
Binance Labs ondersteunt Rango om zijn gebruikers te voorzien van verbeterde cross-chain swap en bridge
19 June 2024
10x onderzoek: gemiddelde prijs van de 115 beste cryptocurrencies is met 50% gedaald ten opzichte van het hoogste punt in 2024
markten Nieuwsverslag Technologie
10x onderzoek: gemiddelde prijs van de 115 beste cryptocurrencies is met 50% gedaald ten opzichte van het hoogste punt in 2024
19 June 2024