Autonomiczne pojazdy z „intuicją” dla pieszych: nowy system OmniPredict analizuje mowę ciała

Wraz z dynamicznym rozwojem technologii autonomicznej jazdy, jednym z największych wyzwań pozostaje interakcja pojazdów z najbardziej nieprzewidywalnym elementem ruchu drogowego – pieszymi. Dotychczasowe systemy radziły sobie z tym aspektem w ograniczonym stopniu, często polegając na statycznej interpretacji obrazu. Przełom może nadejść za sprawą OmniPredict – nowego modelu sztucznej inteligencji, opracowanego przez badaczy z Texas A&M University oraz Korea Advanced Institute of Science and Technology, szczegóły ujawnione w czasopiśmie „Computers & Electrical Engineering”.

„Czytanie” intencji pieszych

OmniPredict to nie tylko kolejny system rozpoznawania obiektów. Jego wyjątkowość polega na zdolności do analizowania szerokiego spektrum danych, obejmujących obrazy z kamer ulicznych, a także kontekst sytuacyjny. Algorytm łączy sygnały wizualne – takie jak tempo ruchu, kierunek spojrzenia czy zmiany w postawie ciała – z informacjami o otoczeniu, aby z niezwykłą dokładnością przewidywać prawdopodobne działania pieszego w najbliższych sekundach.

Jak podkreśla dr Srikanth Saripalli, kierujący zespołem badawczym, kluczową słabością obecnych systemów autonomicznych jest ich ograniczona zdolność do radzenia sobie z chaosem miejskim. Zmienne warunki pogodowe, nagłe i nieoczekiwane zachowania ludzi, czy rzadkie zdarzenia drogowe potrafią dezorientować nawet najbardziej zaawansowane układy wizyjne. OmniPredict ma za zadanie zmienić to podejście, reagując nie tylko na to, co już się wydarzyło, ale przede wszystkim na to, co dopiero może nastąpić. Ta proaktywność ma potencjał do znaczącego ograniczenia sytuacji konfliktowych na drodze i poprawy płynności ruchu.

Ponad 67% skuteczności w złożonych scenariuszach

Zdolność systemu do przewidywania została poddana rygorystycznym testom, obejmującym złożone scenariusze drogowe. Symulacje uwzględniały pieszych częściowo zasłoniętych, poruszających się w nietypowy sposób, a także gwałtownie zmieniających kierunek. W tych wymagających warunkach OmniPredict osiągnął około 67-procentową skuteczność w przewidywaniu zachowań. Jest to wynik wyraźnie lepszy od dotychczasowych rozwiązań, zwłaszcza biorąc pod uwagę niuanse, takie jak sygnały zawahania czy stresu, które system potrafi interpretować. Badacze zgodnie twierdzą, że różnica w szybkości reakcji i adaptacji do zmiennych okoliczności jest czynnikiem decydującym o poprawie bezpieczeństwa w miejskim ruchu drogowym.

Potencjalne zastosowania poza sektorem motoryzacyjnym

Choć początkowo OmniPredict jest rozwijany z myślą o pojazdach autonomicznych, jego potencjał wykracza poza transport cywilny. Zdolność do oceniania postawy ciała i identyfikowania sygnałów zawahania czy stresu może okazać się niezwykle użyteczna również dla służb wojskowych i ratowniczych. Szybsze rozpoznanie potencjalnego zagrożenia lub wskazanie osób wymagających pomocy to obszary, w których precyzyjna analiza ludzkich zachowań ma kluczowe znaczenie. Badacze podkreślają jednak, że system ma pełnić rolę narzędzia wspierającego decyzje człowieka, a nie zastępującego go.

Projekt OmniPredict, choć na razie jest w fazie badań, wyznacza kierunek dla przyszłych technologii w dziedzinie autonomicznej jazdy. Jak podsumowuje dr Saripalli, system ten „otwiera drzwi do bezpieczniejszej eksploatacji autonomicznych pojazdów, zmniejszenia liczby wypadków z udziałem pieszych oraz przejścia od reagowania na zagrożenia do proaktywnego zapobiegania im”. To krok w stronę pojazdów, które nie tylko widzą, ale także „rozumieją” intencje uczestników ruchu, co jest kluczowe dla pełnej integracji autonomicznych technologii w dynamicznym środowisku miejskim.