Yksi automaattiauton komponentti, josta olisi hyötyä myös nykyisenlaisissa ohjaamista vaativissa autoissa, on hirvikamera. Sen pitää ehkä olla hyperspektrikamera johon liitetty ohjelmisto tunnistaa hirven hypervärin.
Tavallinen kolmen aallonpituusalueen kamera voi antaa liikaa vääriä hälytyksiä ja siksi spektriä pitää ehkä katsoa useamman palan kannalta.
Kun ei tarvitse tunnistaa muotoa, hirven havaitsee myös pusikon läpi ja paremmin kuin kukaan ihmiskuski.
Kuvan tulkinnassa tarvittava laskukaava voi olla aika mutkikas. Pitää huomioida erilaiset hirven värit, eri lampputyypit, aurinkoinen ilma, pilvisyysasteet ja ties mitä...
Toisaalta jos hirvi liikkuu, sen voi havaita myös tavallisella kameralla ja sitten liiketilan voi laskea olevan vaarallisen lähellä törmäyskurssia. Jos hirvi ei liiku, voiko se lähteä yllättäen liikkeelle ja törmäyskurssille?
Muuten, "törmäyskurssi" lienee kömpelö suomennos sanasta "collision course"?
Törmäyskurssi havaitaan laskemalla toisen kappaleen tuleva sijainti sillä hetkellä kun oma sijainti on reittien risteämiskohdassa. Jos ne ennustetut paikat ovat liian lähekkäin, on syytä tehdä jotain, kuten esim. jarruttaa. Käytännössä on syytä laittaa paljon suurempi marginaali etu- kuin sivusuuntaan.
Tavallinen kolmen aallonpituusalueen kamera voi antaa liikaa vääriä hälytyksiä ja siksi spektriä pitää ehkä katsoa useamman palan kannalta.
Kun ei tarvitse tunnistaa muotoa, hirven havaitsee myös pusikon läpi ja paremmin kuin kukaan ihmiskuski.
Kuvan tulkinnassa tarvittava laskukaava voi olla aika mutkikas. Pitää huomioida erilaiset hirven värit, eri lampputyypit, aurinkoinen ilma, pilvisyysasteet ja ties mitä...
Toisaalta jos hirvi liikkuu, sen voi havaita myös tavallisella kameralla ja sitten liiketilan voi laskea olevan vaarallisen lähellä törmäyskurssia. Jos hirvi ei liiku, voiko se lähteä yllättäen liikkeelle ja törmäyskurssille?
Muuten, "törmäyskurssi" lienee kömpelö suomennos sanasta "collision course"?
Törmäyskurssi havaitaan laskemalla toisen kappaleen tuleva sijainti sillä hetkellä kun oma sijainti on reittien risteämiskohdassa. Jos ne ennustetut paikat ovat liian lähekkäin, on syytä tehdä jotain, kuten esim. jarruttaa. Käytännössä on syytä laittaa paljon suurempi marginaali etu- kuin sivusuuntaan.
Vastaukset 4
Vanhimmat
Mutta jos tievarressa kävelee heppu jolla karvalakki päässä, auton sumea logiikka luulee että Hannu Karpo onkin hirvi ja jarruttaa koska arvelee Karpo-Hirven ja auton liikeratojen kohtaavan.
Itse käyttäisin ehkä lämpökameraa havaitsemiseen, silloin autolle olisi sama onko kyseessä hirvi vai lapsi ja jarruttaa jos liikeradat kohtaavat.
Erittäin hyvin sanottu siellä takana
"
Mutta jos tievarressa kävelee heppu jolla karvalakki päässä, auton sumea logiikka luulee että Hannu Karpo onkin hirvi ja jarruttaa koska arvelee Karpo-Hirven ja auton liikeratojen kohtaavan.
"
Huonosti tehty "logiikka" voisikin tehdä noin. Mutta karvalakki näkyy yleensä kokonaan eikä lehtien lomasta, joten softa voi laskea, että möykky on liian pieni hirveksi. Muitakin keinoja taitaa olla.
Hirven väriset karvalakit ovat joka tapauksessa sen verran harvinaisia, etteivät ne pidentäisi matka-aikoja merkittävästi edes huonoille automaattiautoille.
Muuten, mitä tien vieressä oleviin hirven värisiin rakenteisiin (jos niitä on) tulee, niihin voi puuttua lailla. Jo nyt on määräyksiä siitä mitä tien vieressä saa näkyä. Toisaalta tietyömaat voivat käyttää hirvenvärisiä kankaita autojen hidastamiseen, liikennemerkkien ja elektronisten signaalien ohella.
"Itse käyttäisin ehkä lämpökameraa havaitsemiseen,"
Se olisi hyvä lisä, mutta jostain syystä lämpökamerat ovat hirmu kalliita. Yksi lämpökamera voi maksaa enemmän kuin koko auto. En tiedä sallivatko fysiikan lait lämpökameroiden valmistamisen halvemmalla. Siinä taidetaan tarvita jotain kultaa kalliimpia alkuaineita, joiden atomien laittaminen haluttuun järjestykseen on yhtä hankalaa kuin timantissa tai suihkumoottorin turbiinisiivekkeissä. Tai sitten lämpökameratehtailijat ovat tyhmiä tai ahneita.
Voi myös kysyä miten lämpökamera suhtautuu muuntajakaappeihin ja viemärinaukkoihin.
"silloin autolle olisi sama onko kyseessä hirvi vai lapsi"
Hirvi on riski suuremmalta alalta, koska se on nopeampi. Mutta jos automaatio näkee jonkun liikkuvan suhteessa maastoon, niin silloin ei ole ratkaisevaa se mikä siellä liikkuu. Jarruttamiseen, hidastamiseen tai suunnanmuutokseen riittää jos se joku on lähelläkään törmäyskurssia. Se joku voi olla lapsi, susi tai karannut rantapallo.
Voi ajatella sillä tavalla, että auton liikkeeseen vaaditaan lupa monelta eri ohjelmistokomponentilta ja se lupa on katkolla jopa 0,1 sekunnin välein. Yksi ohjelmistokomponentti tutkii liikettä, toinen hirven värin näkymistä, kolmas liikennemerkkejä, neljäs virallisia elektronisia signaaleja, viides auton kuntoa jne...
Itse havaitsin mahdollisen ongelman lämpökamera ideassani, lämpökameran kuva on melkoisen kaksiulotteista, ihmiselläkin ongelmia erottaa kuvasta etäisyyksiä, joten pitäisi olla kaksi kameraa jotta voisi luoda stereokuvan kuten ihmissilmälläkin ja kävisi taas kalliimmaksi.