เกาหลีเกาใจ วิจัยทำระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติผ่านกล้องธรรมดา !

ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ (Autonomous Driving) ในปัจจุบันใช้กล้องสแกนมิติความลึกหรือไลดาร์ (LiDAR Camera) รวมกับการประมวลผลด้วยการเรียนรู้ตนเอง (Machine Learning) เพื่อระบุตำแหน่งสิ่งของต่าง ๆ ที่เรียกกันสั้น ๆ ว่าระบบตรวจจับวัตถุ (Object Detection System) แต่ระบบนี้จำเป็นต้องใช้เซนเซอร์หลายอย่างร่วมกันนอกจากตัวกล้อง รวมถึงพลังประมวลผลขั้นสูงเพื่อไม่ให้ระบบทำงานผิดพลาด ดังนั้น ทีมวิจัยจากเกาหลีใต้จึงได้นำระเบียบวิธีประมวลผลแบบดั้งเดิมที่เคยใช้งานในภาพถ่าย 2 มิติ มาปรับแก้ให้ทำงานกับกล้องทั่วไปเพื่อใช้วิเคราะห์ตำแหน่งวัตถุแบบ 3 มิติ หรือถ้าพูดง่าย ๆ ก็คือ การเอาเทคนิคการถ่ายภาพปกติมาใช้คำนวณเพื่อหาตำแหน่งของวัตถุ 3 มิตินั่นเอง

ที่มาของการวิจัยระบบตรวจจับวัตถุแบบใหม่

ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยแห่งชาติอินชอน (Incheon National University) มองว่าการใช้กล้องสแกนระยะความลึก (LiDAR) เป็นอุปสรรคของการทำงานแบบเรียลไทม์ (Realtime) และการเชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ต เพราะมีข้อมูลที่ต้องวิเคราะห์มากเกินไป จึงตัดสินใจรื้ออัลกอริทึมที่มีชื่อว่า YOLOv3 ซึ่งเป็นระบบวิเคราะห์ตำแหน่งของรูปภาพเชิง 2 มิติ ที่ได้รับความนิยมมาดัดแปลงให้เป็นการวิเคราะห์แบบ 3 มิติ เพื่อหวังให้เป็นมาตรฐานระบบตรวจจับในอนาคตข้างหน้า

ความสำคัญของ YOLOv3 หัวใจของการพัฒนา

YOLOv3 (You Only Look Once, Version 3) มีจุดเด่นสำคัญคือความเร็วในการประมวลผลที่สูงมาก (ข้อมูลเฉพาะทาง: การประมวลของ YOLOv3 จะทำการแบ่งภาพเป็นส่วน ๆ แล้วเรียนรู้การเปลี่ยนแปลงของสีบนภาพเพื่อระบุวัตถุและตำแหน่ง ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นในเวลาไม่เกิน 60 มิลลิวินาที ซึ่งน้อยกว่าวิธีการอื่น ๆ) เป็นเหตุผลให้ทีมวิจัยจากเกาหลีใต้ทดลองนำระบบดังกล่าวมาใช้กับภาพ 3 มิติ และหลังจากปรับปรุงชุดคำสั่ง (Code) กับป้อนข้อมูลภาพ 3 มิติ ไปจำนวนมาก ก็พบว่าระบบสามารถแยกแยะวัตถุได้อย่างถูกต้องและแม่นยำได้กว่า 96% ของข้อมูลทั้งหมด โดยระบบนี้รองรับการนำไปติดตั้งกับอุปกรณ์ต่าง ๆ ที่เข้าถึงอินเทอร์เน็ตได้ หรือ IoT (Internet of Things) อีกด้วย

ผลลัพธ์จากการวิจัยเปิดทางให้การพัฒนาระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ (Autonomous Driving) มีความก้าวหน้ามากยิ่งขึ้นอย่างมาก เพราะการพัฒนาระบบที่สามารถคำนวณได้อย่างรวดเร็ว, เสถียร และสามารถเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตได้ จะช่วยลดต้นทุนการผลิตรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ ซึ่งทางทีมวิจัยเชื่อว่า ระบบนี้จะกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในอีกไม่เกิน 5 - 10 ปีข้างหน้า

ที่มาข้อมูล The Robot Report, Joseph Redmon

ที่มารูปภาพ Waymo