Bu serinin son makalesi Otonom Araçlara Giriş – 3 ile devam ediyoruz. Eğer okumadıysanız Otonom Araçlara Giriş – 1 ve Otonom Araçlara Giriş – 2‘yi de okuyabilirsiniz.

Bilgisayar Görüsü

Terminator filmindeki sahneyi hatırlıyor musunuz? Schwarzenegger bir bara çıplak girer ve kendine uyumlu kıyafetler bulmak için insanlara bakar. İşte “bilgisayar görüsü” denildiğinde aklınıza gelmesi gereken şey budur.

Otonom araçlar dünyayı aynı zamanda bu şekilde görürler, ancak yine de sizin görebileceğiniz gelişmişliği yakın değillerdir. Bilgisayar görülerinin temel amacı, kamera görüntülerinin hat sınırlarını algılamak, diğer araçları ve yayaları izlemek, yolda herhangi bir delik olup olmadığına bakmak, diğer obje ve araçlarla arasındaki mesafeyi ölçmektir.

Bilgisayar görüsünün altında yatan herhangi bir teknik yoktur. Daha ziyade basit görüntü işleme işidir. Sadece hayal gücünüz ve karmaşık algoritmalar tasarlayabilme kabiliyetinizle sınırlıdır ve eğer geometride iyiyseniz bu da artı bir puandır. Örneğin, kamera görüntüsünü işlemenin en popüler yolu renklerin yatay ve dikey yönde ne kadar hızlı değiştiğine bakmaktır. Buna “gradient” denir ve kenarları bulmak için kullanılır.

Tüm bunlar bilgisayar görüsü fonksiyonlarının popüler bir kütüphanesi olan Open CV kullanılarak oluşturulur. Open CV hakkında bir şeyler bilinmesi gerekir, çünkü bu amaç için kullanılan en popüler kütüphanedir. Her robotik veya derin öğrenme ile ilgilen kişi bunu bilir.
Yukarıdaki örneği daha detaylandırırsak; gördüğünüz resimler bir dikdörtgen üzerindeki sıfırları ve birleri temsil eder. Birler beyaz, sıfırlar siyahtır. Resmin herhangi bir bölgesinde bulunan pikselleri seçip onunla oynamak mümkündür. Yazının başında bahsedilen hat sınırlarını bulma işine bir örnek olan bir projedir.

Teknikler

Bilgisayar görüsünde kullanılan başka bir tekniğe ise “stereo vision” denir. Hemen bu isim sizi korkutmasın. Kısacası bir şeye birden fazla gözle bakmaktır(her zaman yaptığımız gibi). Bir şeyi iki gözle gördüğümüz zaman, nasıl olduğunu daha iyi tahmin etmiş olursunuz. Benzer bir şekilde arabalarda her iki tarafın da birden fazla kamera kullanarak görselleri kombinlediğinde dünyayı daha gerçekçi görür.

Peki kar, yağmur gibi yolu görmenin zor olan durumlarda ne olur? Daha önceki yazılarda bahsettiğimiz diğer iki sensörümüzü unutmayalım (radar ve lazerler), bu iki sensör çok iyi çalışmasa bile, sistem üçüncü birinin hala güvenilir olması için tasarlanmıştır. Üstelik, aracın sinir ağları bu tür koşullarda sürmek için önceden eğitim almışsa, aracın karar verme konusunda fikir sahibi olması gerekir. Yine söylediğim gibi, en başta gelen öncelik, yeterli veri toplamaktır. Ne kadar çok eğitirseniz, araba o kadar iyi olur. 

Çok geniş bir alan olduğu için bilgisayar görme konusunda daha fazla ayrıntıya girmeyeceğim. Bunun bilim-kurgu olmadığını bilin ve bununla ilgili “büyülü” hiçbir şey yoktur. Sadece görüntülerle oynamak için hayal gücünü kullanmak gerekir.

Robotik ve Navigasyon

Robotik ile ilgili actuator hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir. Bir actuator elektrik sinyalini input olarak alan ve fiziksel bir eyleme dönüştüren cihazdır. Çok karmaşık değil, genellikle aldığı sinyalin değerine bağlı olarak belirli bir açıyla dönen bir motora sahiptir. Actuatorler tüm şekillerde ve boyutlarda olur, direksiyon simidinde, gaz, fren, vites, motor vb.’lerde olur.

Navigasyon için, GPS/haritalar, bilgisayar görüsü teknolojileri dışında, “dead reckoning” denen tekniği de bilmelisiniz. Konumuzunu, seyahat ettiğiniz hızı ve mesafeyi temel alarak ve şimdiye kadar yaptığınız tüm dönüşlerin geçmişini içerir. Sherlock Holmes filmindeki Robert Downey Jr’ı hatırlar mısınız? At arabasıyla gözleri kapalı bir şekilde kaçırıldığı ama geldiği yerin neresi olduğunu büyülü bir şekilde bildiği bir sahne vardı. Bu sahnenin birkaç dakikasını izlerseniz, “dead reckoning” in ne olduğunu anlayabilirsiniz.

Kaynak: https://medium.com/swlh/everything-about-self-driving-cars-explained-for-non-engineers-f73997dcb60c

Facebook Yorumları