Engel algılama, genellikle yapay zeka veya robotik tabanlı bir sistemin, otonom bir varlığın (araç, robot, drone vb.) hareketini veya eylemini engelleyebilecek fiziksel nesneleri algılama, tanımlama ve konumlandırma yeteneğini ifade eder. Bu yetenek, çeşitli sensörlerden (kameralar, lidarlar, radarlar, ultrasonik sensörler) toplanan verilerin analizine dayanır ve doğru kararlar alınmasını sağlamak için karmaşık bilgilerin gerçek zamanlı işlenmesini gerektirir. Engel algılama, diğer görsel teknolojilerden, dinamik ve öngörülemez ortamlarda güvenlik ve otonomiyi sağlama amacına özel olarak ayrılır.
Kullanım alanları ve örnekler
Engel algılama, otonom sürüşte hayati öneme sahiptir; araçların yayaları, diğer araçları veya yoldaki nesneleri algılayıp rotalarını buna göre ayarlamasını sağlar. Endüstride, mobil robotlar tarafından depo veya üretim hatlarında gezinmek için kullanılır. Dronlar, şehirde veya doğal ortamlarda uçuş sırasında çarpışmalardan kaçınmak için bu teknolojiden yararlanır.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler, frameworkler
Engel algılama için başlıca araçlar arasında OpenCV (görüntü işleme), ROS (Robot İşletim Sistemi), TensorFlow ve PyTorch (derin öğrenme) ile NVIDIA Isaac ve Baidu Apollo gibi otonom araçlara özel çözümler bulunur. Lidar verisi için PCL (Point Cloud Library) gibi sensör veri işleme frameworkleri de önemlidir.
Son gelişmeler ve eğilimler
Son dönemde, değişen koşullarda (hava, ışık) dayanıklılığı artırmak için derin öğrenmenin entegrasyonu, farklı bilgi kaynaklarını birleştirmek için çoklu sensör kullanımı ve gerçek zamanlı yanıt için gömülü işlemci optimizasyonu öne çıkmaktadır. Özdenetimli modellerin yükselişi ve 3D algılamanın yaygınlaşması, sistemlerin güvenliğini ve adaptasyon yeteneğini artırmaktadır.