Teknoloji ve bilim dünyasını seven ve takip etmekten büyük zevk alan Metin, öğrendiklerini ise DonanımHaber okuyucuları ile paylaşır.
Otonom araçların çözmesi gereken problem ise bundan çok daha büyüktür. Bir robotaksi, günün her saatinde ve her hava koşulunda çevresini aynı doğrulukla algılamak zorundadır. Bu nedenle günümüz otonom araçları her koşulda istikrarlı olmak için çeşitli sensörleri aynı anda kullanır. Bu çeşitliliği de içinde bulunulan durumlar belirliyor.
Örneğin, gece yarısında aydınlatması yetersiz bir sokakta siyah kıyafetli bir yaya kaldırımın kenarında bekliyorsa onu nasıl göreceğiz? Ya da yoğun sis nedeniyle kameraların sadece birkaç metre ötesini görebildiği durumda sisin içindeki insanı nasıl tespit edebiliriz? Tam da bu kriz anlarında yardımımıza görünür ışıkla işi olmayan bir teknoloji yetişiyor: LWIR, yani Uzun Dalga Kızılötesi (Long-Wave Infrared) termal görüntüleme.
Fizikte mutlak sıfırın (-273,15 °C) üzerindeki her nesne, sıcaklığına bağlı olarak sürekli kızılötesi enerji yayıyor. İnsan gözü bu ışınımı göremese de LWIR sensörleri bunu algılayabiliyor. Böylece insanlar, hayvanlar, araç motorları, asfalt ve binalar gibi çevredeki tüm nesneler sıcaklık farklarına göre görüntülenebiliyor.
Haliyle termal kameralar çalışabilmek için güneş ışığına, sokak lambalarına veya araç farlarına ihtiyaç duymuyor. Zira bu sensör sadece çevredeki nesnelerin yaydığı ısıyı ölçüyor.
Termal kameraların başarısını belirleyen en önemli ölçütlerden biri ise NETD değeri. Bu değer, sensörün ayırt edebildiği en küçük sıcaklık farkını ifade ediyor. Yeni nesil otomotiv tipi LWIR sensörlerinde NETD değeri 20-30 milikelvin seviyelerine kadar düşmüş durumda. Başka bir ifadeyle sensörler, derece farkının çok küçük bir bölümünü bile algılayarak oldukça net termal görüntüler oluşturabiliyor.
Bir kameranın en zorlandığı senaryoların başında düşük ışık koşulları geliyor. Gece sürüşlerinde koyu renk kıyafet giyen bir yaya, yol kenarındaki bir hayvan veya aydınlatması zayıf bir bisikletli standart kameralar için ciddi bir algılama problemi oluşturabiliyor.
LWIR kameralar ise bu nesneleri renklerine göre değil, yaydıkları ısıya göre algılıyor. İnsan vücudu çevresine göre daha sıcak olduğu için termal görüntüde kolayca ayırt edilebiliyor. Aynı durum hayvanlar için de geçerli.
Bu alandaki öncü şirketlerden Teledyne FLIR'ın gerçekleştirdiği testlerde, termal kamera verisinin radar ve görünür ışık kamerasıyla birleştirilmesi sayesinde otomatik acil frenleme sistemlerinin gece ve düşük görüş koşullarındaki yaya algılama başarısının belirgin şekilde arttığı gösterildi. Bu nedenle termal görüntüleme artık yalnızca lüks otomobillerde sunulan bir gece görüş sistemi olmaktan çıkıp, gelişmiş sürüş destek sistemleri ve tam otonom sürüş platformlarının önemli bileşenlerinden biri haline geliyor.
Amazon'un iştiraki Zoox ise bu alanda öne çıkan firmalar arasında. Zira şirket diğer robotaksi firmalarının aksine kendi araçlarını sıfırdan tasarlıyor. Bu sayede sensörlerin konumlandırılmasında önemli avantajlar sağlıyor.
Her ne kadar LWIR teknolojisi hayati kazanımlar sağlıyor olsa da tek başlarına kullanılmaları yeterli değil. Zira termal kameralar insanların veya hayvanların yerini kolayca belirleyebilirken trafik ışıklarının rengini okuyamıyor, yol çizgilerini takip edemiyor veya tabelalardaki yazıları algılayamıyor. Ayrıca cam gibi bazı malzemelerin arkasını göremediği için görünür ışık kameralarının yerini alması mümkün değil. Zaten bu nedenle modern, tam otonomi hedefleyen robotaksilerde hiçbir sensör tek başına kullanılmıyor.
Bu içerik, Otonom Taksi Teknolojileri serimizin bir parçasıdır. Serinin sonraki bölümünde FMCW LiDAR teknolojisini ele alacağız.
