Sự tích tụ tạo ra một thách thức lớn cho hệ thống thị lực xe tự động. nó có thể ảnh hưởng đến khả năng nhận biết chính xác môi trường của nó.

Kỹ thuật cảm biến Fusic

Kết hợp dữ liệu từ nhiều bộ cảm biến như máy ảnh, LiDAR, và radar, tăng khả năng phát hiện các vật thể bị khóa. Sự kết hợp của bộ cảm biến cho phép phương tiện xuyên qua thông tin, giảm bớt điểm mù gây ra bởi sự thẩm thấu.

Ví dụ, LiDAR có thể phát hiện các vật thể bị che khuất trong hình ảnh máy ảnh, cung cấp thông tin sâu mà máy ảnh có thể bỏ lỡ.

Mô hình dự đoán

Các thuật toán dự đoán ước tính vị trí của các vật thể bị khóa dựa trên các mẫu chuyển động trước đó.

Cách này giúp phương tiện dự đoán những mối nguy tiềm năng cho dù thông tin trực tiếp không có sẵn, cải thiện việc quyết định trong môi trường phức tạp.

Thuật toán nhận thức tăng cường

Các thuật toán nhận thức cấp cao sử dụng kỹ thuật học để nhận diện các vật thể nhìn thấy được một phần. Những mô hình này được đào tạo trên các bộ dữ liệu đa dạng để nhận diện vật thể bất chấp sự đóng băng, chẳng hạn như người đi bộ đằng sau xe hơi đang đậu hay người đi xe đạp bị các phương tiện khác che khuất.

Sự huấn luyện và cập nhật liên tục cải thiện khả năng xử lý các trường hợp đóng băng, tăng cường sức mạnh và an toàn.

  • Hợp nhất cảm biến
  • Mô hình dự đoán
  • Thuật toán học sâu
  • Cập nhật hệ thống thường