Guida autonoma: nuova tecnologia aiuta a prevedere il comportamento dei pedoni
Prevedere il comportamento dei pedoni attraverso lo studio dei dati biometrici come l'ampiezza di un passo e la simmetria del corpo umano
Guida autonoma: i ricercatori della University of Michigan (U-M) stanno sviluppando un sistema in grado di insegnare alle auto senza conducente come riconoscere e prevedere i movimenti dei pedoni con una precisione maggiore rispetto a quanto garantito dalle attuali tecnologie.
Servendosi di dati raccolti dai veicoli di prova tramite telecamere, sensori LiDAR e segnale GPS, gli studiosi della U-M si basano sull'andatura e la posizione dei piedi e sulla simmetria degli arti umani per ottenere una simulazione computerizzata di quelli che potrebbero essere i movimenti dei pedoni incrociati per strada. Oggi, la maggior parte delle tecnologie di riconoscimento pedoni lavora su un piano bi-dimensionale, mentre questo contestualizza i pedoni nell'ambiente naturale, ovvero nelle 3 dimensioni.
Nasce così una "rete neurale ricorrente ispirata biomeccanicamente", ergo un database in grado di catalogare i movimenti umani per aiutare le auto a guida autonoma a riconoscere i pedoni e prevedere con maggiore precisione le loro intenzioni di movimento, fino a 45 metri di distanza (ovvero il raggio generico di un incrocio cittadino).
Realizzando dei video dalla durata di diversi secondi, il sistema di machine learning sviluppato dall'U-M sfrutta la prima parte del filmato per calcolare le proprie previsioni e la seconda parte per verificarne l'accuratezza. Come spiega Matthew Johnson-Roberson, professore associato nel Dipartimento di Architettura Navale e Ingegneria Marina dell'U-M:
Stiamo addestrando il sistema a riconoscere il movimento e a fare previsioni non su una sola cosa, indipendentemente dal fatto che si tratti di un segnale di stop o meno, ma su dove il corpo di quel pedone sarà al prossimo passo, e poi quello successivo, e poi quello successivo ancora.
Nella pratica, il sistema neurale consiste non solo nel riconoscere un pedone, ma anche di elaborare una previsione del suo comportamento nei secondi immediatamente successivi, in base alla sua posizione e al suo comportamento attuale. Un esempio ce lo fornisce Ram Vasudevan, assistant professor di Ingegneria Meccanica presso U-M:
Se un pedone sta utilizzando lo smartphone, è facile intuire che sia distratto. La sua posizione e il punto in cui (non) sta guardando ci dice molto riguardo al suo livello di attenzione, nonché di quello che è in grado di fare negli istanti successivi.
L'errore medio rilevato dal sistema predittivo è di circa 10 cm al secondo, per meno di 80 cm dopo sei secondi. Tutti gli altri sistemi attualmente in fase di studio o di utilizzo prevedono un errore fino a 7 metri. Attualmente, diverse aziende operanti nel settore stanno cercando di migliorare il proprio sistema di riconoscimento dei pedoni servendosi dell'Intelligenza Artificiale. Tra queste troviamo Waymo | Google e Waymo: AI per migliorare il riconoscimento dei pedoni.
