Percepția obstacolelor reprezintă capacitatea unui sistem—de obicei bazat pe inteligență artificială sau robotică—de a detecta, identifica și localiza obiecte fizice care pot împiedica mișcarea sau acțiunea unei entități autonome (vehicul, robot, dronă etc.). Această percepție se bazează pe analiza datelor colectate de diverși senzori (camere, lidar, radar, ultrasunete) și presupune procesarea în timp real a unor informații complexe pentru a permite luarea deciziilor adecvate. Se distinge de alte tehnologii de viziune prin scopul specific: asigurarea siguranței și autonomiei în medii dinamice și adesea imprevizibile.
Cazuri de utilizare și exemple
Percepția obstacolelor este esențială în conducerea autonomă, permițând vehiculelor să detecteze pietoni, alte vehicule sau obiecte de pe drum și să își ajusteze traiectoria. În industrie, este folosită de roboți mobili pentru navigarea în depozite sau pe linii de producție. Dronele utilizează această tehnologie pentru a evita coliziunile în timpul zborului în medii urbane sau naturale.
Principale instrumente software, biblioteci, framework-uri
Instrumentele de bază pentru percepția obstacolelor includ OpenCV (procesare imagini), ROS (Robot Operating System), TensorFlow și PyTorch (deep learning), dar și soluții specializate precum NVIDIA Isaac sau Apollo de la Baidu pentru vehicule autonome. Framework-uri pentru procesarea datelor de la senzori, cum ar fi PCL (Point Cloud Library) pentru date lidar, sunt de asemenea esențiale.
Dezvoltări și tendințe recente
Tendințele recente includ integrarea deep learning-ului pentru creșterea robusteții în condiții variate (vreme, iluminare), utilizarea senzorilor multi-modali pentru fuziunea informațiilor și optimizarea procesării la bord pentru reacții în timp real. Modelele auto-supervizate și extinderea percepției 3D duc la sisteme tot mai sigure și adaptabile.