Tilbake til søkeresultatene

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon

Autonomy through stereo vision near the seashore

Alternativ tittel: Autonomi gjennom stereosyn nær kystlinjen

Tildelt: kr 11,9 mill.

I henhold til trafikkreglene på sjøen skal alle fartøy alltid være på utkikk etter andre fartøy med syn og andre midler. For autonome skip medfører dette en utfordring fordi det er vanskelig å replisere evnene til det menneskelige synet, som har blitt utviklet gjennom naturlig evolusjon over millioner av år. Likefullt så kan autonome navigasjonssystemer tilby mange fordeler som overgår evnene til en menneskelig operatør, som vedvarende oppmerksomhet, fusjon mellom visuelle data og aktive sensorer som radar og lidar, og overlegen presisjon i målfølging, navigasjon og bevegelsesstyring. For å øke nytteverdien av datasyn i maritim overflateautonomi vil Autosight-prosjektet fokusere på stereosyn. Det grunnleggende prinsippet er at avstand kan estimeres ved å sammenligne hvordan den samme scenen ser ut i to kameraer som er plassert med en liten avstand mellom seg. For menneske-øyne er denne grunnlinje-avstanden omtrent 6 cm, hvilket er tilstrekkelig til å skape en romlig følelse i en stue eller et soverom. For et autonomt overflatefartøy kan betydelig lengre grunnlinjer realiseres, slik at man kan estimere avstand i et havnemiljø. Autosight-prosjektet vil derfor undersøke hva kunstig stereosyn kan tilby for maritim overflateautomoni nær kystlinjen. Dette er både ment som et verktøy for å estimere hvor det autonome fartøyet er i forhold til omgivelsene, og for å detektere og holde oversikt over andre fartøy i nærområdet.

The project will establish knowledge about how stereo vision can be used to enable precise and safe operations for autonomous surface vessels in the close vicinity of the shore and other vessels, such as during docking operations of an autonomous ferry. Building upon recent breakthroughs of maritime autonomy and inspired by the advances in vision-based automotive autonomy, the project will critically compare and combine solutions based on both probabilistic models and machine learning. The project will develop tailor-made solutions to localization and extended object tracking in the harbor environment and demonstrate how these solutions can be used to strengthen the safety of an autonomous ferry.

Budsjettformål:

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon