Percepcja przeszkód to zdolność systemu—zwykle opartego na sztucznej inteligencji lub robotyce—do wykrywania, identyfikowania i lokalizowania obiektów fizycznych, które mogą utrudnić ruch lub działanie autonomicznej jednostki (pojazdu, robota, drona itd.). Proces ten opiera się na analizie danych z różnych czujników (kamer, lidarów, radarów, ultradźwięków) i obejmuje przetwarzanie złożonych informacji w czasie rzeczywistym w celu umożliwienia odpowiedniego podejmowania decyzji. Wyróżnia się na tle innych technologii wizyjnych specyficznym celem: zapewnieniem bezpieczeństwa i autonomii w dynamicznych, często nieprzewidywalnych środowiskach.
Przykłady zastosowań i wykorzystania
Percepcja przeszkód jest kluczowa w autonomicznej jeździe, umożliwiając pojazdom wykrywanie pieszych, innych aut czy obiektów na drodze oraz dostosowywanie trajektorii. W przemyśle korzystają z niej roboty mobilne do nawigacji w magazynach lub na liniach produkcyjnych. Drony wykorzystują tę technologię, by unikać kolizji podczas lotów w środowiskach miejskich i naturalnych.
Główne narzędzia programistyczne, biblioteki, frameworki
Do kluczowych narzędzi zaliczają się OpenCV (przetwarzanie obrazów), ROS (Robot Operating System), TensorFlow i PyTorch (uczenie głębokie), a także wyspecjalizowane rozwiązania jak NVIDIA Isaac czy Apollo Baidu dla pojazdów autonomicznych. Do przetwarzania danych z czujników ważne są frameworki, np. PCL (Point Cloud Library) dla danych lidar.
Najnowsze osiągnięcia i trendy
Obecne trendy to integracja uczenia głębokiego dla zwiększenia odporności na zmienne warunki (pogoda, oświetlenie), wykorzystanie wielomodalnych czujników do fuzji danych oraz optymalizacja przetwarzania pokładowego dla reakcji w czasie rzeczywistym. Coraz powszechniejsze stają się modele samo-nadzorowane i percepcja 3D, co przekłada się na jeszcze bezpieczniejsze i bardziej adaptacyjne systemy.