Đào tạo AI cho xe đạp thông minh

Sự thân thiện với xe đạp của đường dành cho xe đạp phụ thuộc phần lớn vào chất lượng bề mặt. Điều này cho phép những người sử dụng xe đạp vì lý do liên quan đến công việc hoặc hoàn thành công việc vặt hàng ngày và muốn duy trì khí hậu đi lại bằng xe đạp để thực hiện nhiệm vụ của mình nhanh hơn và theo cách dễ chịu hơn.

Xe đạp cảm biến Holoscene Bike của Boréal Bikes trong các chuyến thử nghiệm ở đô thị Puch bei Hallein. Tín dụng: Nghiên cứu Salzburg

Salzburg Research đang đào tạo AI cho phép xe đạp thông minh phân tích môi trường xung quanh. Công nghệ này phù hợp để đánh giá đường dành cho xe đạp, phân tích các thao tác vượt, phát hiện va chạm và các khái niệm cảnh báo để đạp xe an toàn. Nghiên cứu được công bố trên Tạp chí Dịch vụ dựa trên vị trí.

Đi xe đạp đóng một vai trò quan trọng trong quá trình chuyển đổi di chuyển để đạt được các mục tiêu khí hậu quốc gia và châu Âu. Vì vậy, ở nhiều nơi, người ta đang đầu tư vào việc mở rộng cơ sở hạ tầng dành cho xe đạp. Đường dành cho xe đạp lỗi thời phải được duy trì và bảo tồn.

Cho đến nay, chất lượng bề mặt của cơ sở hạ tầng dành cho xe đạp được bắt nguồn từ các phép đo độ rung. Tuy nhiên, trong lĩnh vực giám sát đường phố, các phương pháp tiếp cận dựa trên hình ảnh và LiDAR chiếm ưu thế, với phương pháp sau mang lại kết quả tốt nhất. "Phát hiện ánh sáng và phạm vi" hay gọi tắt là "LiDAR" là một hệ thống tạo ra thông tin 3D có độ phân giải cao chỉ sử dụng ánh sáng.

Moritz Beeking từ Viện nghiên cứu Salzburg cho biết: "Vấn đề ở đây là các phương tiện đo lường, chẳng hạn như những phương tiện được sử dụng cho đường cao tốc và đường chính, quá lớn và quá nặng đối với đường dành cho xe đạp. Đây là lúc xe đạp cảm biến của chúng tôi cung cấp giải pháp".

Thu thập dữ liệu bằng xe đạp cảm biến thông minh

Phiên bản mới nhất của xe đạp cảm biến Boreal Bikes, Holoscene Edge, đã được sử dụng cho nghiên cứu này. Thiết bị này được trang bị một loạt cảm biến, bao gồm GPS, một số đơn vị đo quán tính, camera 2D và 5 cảm biến LiDAR. Mỗi cảm biến LiDAR trên xe đạp hướng về một hướng khác nhau để thu được góc nhìn 360 độ đầy đủ về môi trường xung quanh xe đạp.

Với các cảm biến LiDAR gắn trên xe đạp nghiên cứu, môi trường xung quanh xe đạp được ghi lại 10 lần mỗi giây và hiển thị ở dạng ba chiều bằng các phép đo khoảng cách bằng laser tần số cao dưới dạng cái gọi là đám mây điểm bao gồm 240.000 điểm. Sử dụng trí tuệ nhân tạo được đào tạo đặc biệt cho mục đích này, mỗi điểm sau đó sẽ được gán cho một lớp cụ thể, ví dụ: "đường phố", "thảm thực vật" hoặc "tòa nhà".

Moritz Beeking từ Salzburg Research cho biết: “Ví dụ, liên quan đến việc duy trì các đường chu trình, tất cả các điểm liên quan trước tiên có thể được trích xuất và trong bước tiếp theo, một mô hình bề mặt có thể được tạo ra”.

Các đám mây điểm được ghi lại cũng có thể được sử dụng để phân tích các tình huống giao thông, chẳng hạn như quá trình vượt xe. Các công nghệ kết nối xe đạp với phương tiện tự động cho phép phát hiện và cảnh báo va chạm để đạp xe an toàn.

An toàn hơn cho người đi xe đạp nhờ công nghệ cảm biến thông minh

Nghiên cứu Salzburg nổi tiếng với các phương pháp và công nghệ nhằm ổn định dữ liệu chuyển động. Nhóm Phân tích Giao thông và Di động phát triển và đánh giá các phương pháp cũng như công cụ phần mềm dưới dạng dịch vụ cho các hệ thống giao thông và di chuyển bền vững, thân thiện với môi trường và hiệu quả.

Nghiên cứu tập trung vào khả năng di chuyển tích cực, đặc biệt là các công nghệ hỗ trợ dữ liệu nhằm thúc đẩy việc đạp xe an toàn và hiệu quả. Để đánh giá chất lượng cơ sở hạ tầng dành cho xe đạp, Salzburg Research cung cấp các phân tích dựa trên cảm biến và dữ liệu để theo dõi tình trạng cơ sở hạ tầng dành cho xe đạp và tập trung công việc bảo trì vào những phần được sử dụng nhiều nhất.

Công nghệ này cũng phù hợp để phân tích các tình huống giao thông như vượt, cũng như phát hiện va chạm và cảnh báo để đạp xe an toàn. Xe đạp cảm biến nối mạng thông minh là một phần của cơ sở hạ tầng nghiên cứu.