חזון פורסייט: חיישנים טובים יותר מעין אנושית

חזון פורסייט: חיישנים טובים יותר מעין אנושית

במספר מדינות נראים כבר כיום כלי רכב אוטונומיים על הכבישים, אך חלקם היו מעורבים בתאונות דרכים ונדרש פתרון שיסייע להם בזיהוי סכנות מבעוד מועד – בכל תנאי מזג אוויר או תאורה. בדיוק לשם כך פיתחה 'פורסייט' הישראלית את מערכת ™QuadSight. כל הפרטים

מאת: אור חי
טכנולוגיה והייטק תחבורת המחר

החזון הוא שהשימוש ברכב האוטונומי צפוי לשפר את הבטיחות בכבישים ולצמצם את מספר תאונות הדרכים. עם זאת, המצב בשטח עדיין לא משביע רצון כאשר אנו שומעים על תאונות דרכים, ביניהן גם קטלניות, שבהן היו מעורבים רכבים אוטונומיים. על-מנת להפחית את מספר התאונות, יש צורך בפיתוח מערכות חישה יעילות המאפשרות לרכב לחוש מה קורה סביבו ולהגיב בהתאם. מערכות מבוססות מכ"ם ולידאר (LiDAR) זכו עד כה למירב תשומת הלב, הודות להתקדמות טכנולוגית משמעותית בתחומים אלה. גם בחיישני ראייה ממוחשבת מבוססי מצלמה חלה התקדמות, וזהו התחום שבו פורסייט מתמקדת.

פורסייט אוטונומס הולדינגס (Foresight Autonomous Holdings), חברה ישראלית שנוסדה בשנת 2015 ונסחרת בבורסת נאסד"ק ובת"א (סימול: FRSX), היא חברה טכנולוגית בתחום התכנון, הפיתוח והמסחור של מערכות ראייה ממוחשבות אשר מבוססות על טכנולוגיית עיבוד תמונה מתקדמת ועושות שימוש בשתיים או ארבע מצלמות.

מערכת ™QuadSight, מערכת הראייה הממוחשבת המולטי-ספקטרלית הראשונה מסוגה ופורצת-הדרך של החברה, משלבת 4 מצלמות – שתי מצלמות אינפרא-אדום ושתי מצלמות אור נראה בטכנולוגיה סטריאוסקופית – ומשתמשת באלגוריתמים מתקדמים ומוכחים לעיבוד תמונה והיתוך חיישנים. המערכת, שהושקה לראשונה בתחילת 2018, נועדה לאפשר יכולת גילוי מכשולים בכל תנאי מזג אוויר או תאורה – לרבות בחשיכה מוחלטת, גשם, ערפל וסנוור – וללא תלות בצורה, חומר וצבע, תוך מזעור התרעות שווא.

להאיץ את תהליכי האימוץ של הרכב האוטונומי. סיבוני (צילום: איה אפרים)

ליצור תמונת תלת-ממד מורכבת ומפורטת של הסביבה

כדי לסייע לרכב האוטונומי להחליט אם מדובר בסכנה, קיימים כיום מספר פתרונות המתבססים על זיהוי תבניות (pattern recognition) כאמצעי גילוי. טכנולוגיה זו מתבססת על כך שהמערכת מזהה את צורת האובייקט כאמצעי גילוי ומשתמשת במידע כדי להחליט כיצד להגיב. בפורסייט בחרו שלא להשתמש בזיהוי תבניות כאמצעי גילוי אלא בהדמיה סטריאוסקופית היוצרת תמונת תלת-ממד. בחברה מאמינים כי ניתוח תמונות תלת-ממד, המתאפשר הודות לטכנולוגיית ההדמיה הסטריאוסקופית, מספק רמות גילוי ודיוק יוצאות דופן אשר חיוניות עבור מערכות ראייה ממוחשבות בטוחות ואמינות לרכבים חצי-אוטונומיים ואוטונומיים.

מערכת ™QuadSight מתעלה על יכולת הראייה האנושית של הנהג לראות אובייקטים בזמן אמת, בין אם מדובר בחפצים גדולים או קטנים, בתנועה או סטאטיים, המתגלים ממרחקים קצרים או ארוכים. לטכנולוגיה זו יתרונות בהתמודדות עם אירועים בלתי צפויים. החיישן של פורסייט יכול, לדוגמה, לגלות רכב המשתלב לתוך נתיב הרבה לפני שמערכות מבוססות מצלמה טיפוסיות יכולות לסווג אותו ולהתריע.

קושי משמעותי נוסף הניצב בפני רכבים אוטונומיים, הינו הצורך לנסוע בכל תנאי מזג אוויר או תאורה. על-פי מחקר של משרד התחבורה האמריקאי, מזג אוויר גרוע נמצא כגורם האחראי ל-22% מתאונות הדרכים מדי שנה. ערפל, גשם, שלג ומים עומדים, עלולים לגרום לתאונה אם הנהג לא מזהה ומגיב בהתאם לבעיות שנוצרות כתוצאה מתנאים אלה. על-מנת להציל חיים, כלי רכב אוטונומיים חייבים להתגבר על מכשולים אלה.

תנאים קשים מהווים אתגר עבור רכבים אוטונומיים בשני מישורים. ראשית, העובדה כי בשל תנאי מזג אוויר קשים, זמן התגובה של הרכב חייב להיות מהיר יותר – לדוגמה, נהיגה על כביש רטוב או מכוסה קרח דורשת זמן בלימה ארוך יותר. הבעיה השנייה היא בסיסית יותר: חיישנים הם ה'עיניים' של הרכב האוטונומי. הם חייבים לעבוד כראוי בכל התנאים, ולא – יגרמו ל'עיוורון' הרכב האוטונומי.

מכ"ם הוא חיישן שימושי בתנאים קשים מכיוון שהוא רואה דרך גשם, שלג וערפל. אולם חיישן מסוג זה לא מספק ניתוח מפורט של סביבה מורכבת, ולכן לא ניתן להשתמש רק בו כדי לכוון מכונית. לעומתו, לידאר יכול ליצור תמונת תלת-ממד מורכבת ומפורטת של הסביבה אך הוא מושפע יותר ממזג האוויר. חיישן הלידאר שולח פולסים מהירים של אור לייזר אינפרא-אדום כדי לראות מה נמצא בקרבת מקום. אם אחד מאותם לייזרים פוגע בטיפת גשם או פתית שלג, הרכב יפרש זאת כאילו גילה מכשול לפניו – מה שעלול להוביל לעצירה פתאומית ומסוכנת. ערפל, גשם או שלג גורמים לירידה משמעותית באיכות התמונה של מצלמות טיפוסיות.

"פריצת-הדרך שיצרני הרכב האוטונומי צריכים"

ההבנה הרווחת היא ששילוב של מספר חיישנים ('היתוך') ברכבים האוטונומיים העתידיים הוא בלתי נמנע. יתר על כן, כלי רכב כאלה מחייבים יתירות. משמעות הדבר היא כי בכל זמן נתון קבלת ההחלטות תתבסס על יותר מאשר חיישן יחיד.

מערכת ™QuadSight משתמשת בשני זוגות של מצלמות תרמיות ומצלמות אור נראה. בניגוד לחיישנים אחרים, מצלמות תרמיות אינן מושפעות ממזג אוויר קשה, הן יכולות לראות מבעד לערפל ולגשם ולספק מבט טוב יותר על הסביבה – טוב יותר אפילו מהעין האנושית. שילוב נתונים תרמיים אלה עם המידע המתקבל ממצלמות האור הנראה, מאפשרים למערכת לייצר מגוון רב-עוצמה של נתונים עבור רכבים אוטונומיים.

הפוטנציאל של טכנולוגיה זו הוביל להצלחות משמעותיות עבור פורסייט, שמכרה לאחרונה מספר יחידות אב-טיפוס של מערכת ™QuadSight לכמה מיצרני הרכב המובילים בעולם. בעקבות פיילוטים מוצלחים שיאפשרו את בחינת הטכנולוגיה מקרוב על-ידי לקוחות פוטנציאליים, מצפה פורסייט להרחיב את שיתוף הפעולה לקראת שילוב החיישנים שלה ברכבים חצי-אוטונומיים ואוטונומיים.

"אנו מאמינים שמערכת הראייה של הרכב צריכה להיות לא פחות ממושלמת", אומר חיים סיבוני, מנכ"ל פורסייט, "מערכת הראייה היא הבסיס החיוני לבטיחות הנוסעים, וראייה מושלמת בכל תנאי מזג אוויר ותאורה היא בבירור פריצת-הדרך שיצרני הרכב האוטונומי צריכים על-מנת לחזק את אמון הצרכנים ולהאיץ את תהליכי אימוץ הרכב האוטונומי".

תגובות

Comments are closed