İnsanlar arabalarını sürerken çevrelerini algılamak için büyük ölçüde gözlerine güvenir. Trafik ışıklarını, yol çizgilerini, yayaları ve diğer araçları aynı anda takip edip gerektiğinde duyduklarını ve deneyimlerini de kararlarına dahil ederler. Ancak bu biyolojik sistem kusursuz değil.
Gece çöktüğünde, yoğun yağmur başladığında veya sis görüş mesafesini birkaç metreye kadar düşürdüğünde insan gözünün algılama yeteneği belirgin şekilde azalır. Yorgunluk, far parlaması ya da dikkatin dağılması gibi etkenler de güvenli sürüşü zorlaştırabilir. 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.
LWIR nedir? LWIR, elektromanyetik spektrumun yaklaşık 8 ila 14 mikrometre dalga boyu aralığında çalışan uzun dalga kızılötesi görüntüleme teknolojisini ifade ediyor. Klasik kameralardan farklı olarak bu sistemler doğrudan nesnelerin yaydığı termal radyasyonu algılıyor.
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. Isıyı görüntüye dönüştüren teknoloji Otomotiv sınıfı LWIR kameralarının büyük bölümü, mikrobolometre adı verilen özel dedektörler kullanıyor.
Bu dedektörler üzerine düşen kızılötesi enerjiyi algılıyor ve oluşan çok küçük sıcaklık değişimlerini elektrik sinyaline dönüştürüyor. Daha sonra görüntü işlemcisi bu sinyalleri analiz ederek sıcaklık farklarını gösteren termal görüntüyü oluşturuyor. 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.
Robotaksiler neden LWIR kullanıyor? 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.
Termal görüntüleme ayrıca güneş ve far parlamalarından büyük ölçüde etkilenmiyor. Yağmur, sis, pus ve duman gibi görüşü zorlaştıran çevresel koşullarda da görünür ışık kameralarına önemli destek sağlıyor. Bu özellikleri sayesinde LWIR, özellikle yaya ve hayvan tespitinde otonom sürüş sistemlerinin güvenlik seviyesini artıran önemli sensörlerden biri olarak görülüyor.
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. Zoox bu alanda öncü 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. Şirket aracın dört köşesine de sensör podları koyuyor.
Bunlar görünür ışık kameraları, LiDAR, radar, LWIR termal kameralar ve mikrofonları aynı noktada bir araya getiriyor. Böylece her sensör aynı bölgeyi farklı yöntemlerle gözlemliyor ve kapsama alanları birbiriyle örtüşüyor. Bu mimarinin en önemli avantajı, herhangi bir sensörün zorlandığı durumda diğer sensörlerin devreye girebilmesi.
Zoox'un algılama yazılımı tüm bu verileri gerçek zamanlı olarak birleştirerek nesnelerin konumunu, hareketini, boyutunu ve sınıfını doğruluyor. 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.
