“ Astfel ca la o nouă trecere prin zona respectivă, ţinând cont şi de poziţia maşinii să ştim ce semn de circulaţie se găseşte în zona respectivă, astfel încât softul de recunoaştere a semnelor de circulaţie cu AI să aibă un grad mai mare de încredere în recunoaştere. Realizat 100 %. Recunoaşterea liniilor de marcaj şi a bordurilor, marginilor drumului pe baza entropiei din imagine. Realizat 90 %, nu am prezentat tot în film, dar merge destul de bine, dacă marcajele sunt bune recunoaşte 100 %. Recunoaşterea semnelor de circulaţie de pe marcaje rutiere de pe stradă, scris 70 %, dar nu funcţionează prea corect. Utilă în calcularea direcţiei de mers a benzilor etc.. Informaţii destul de relevante. Soft care calculează lăţimea drumului ţinând cont de lăţimea maşinii şi două camere puse pe lateralul maşinii, scris 100 % şi funcţionează. Soft care calculează unde se găseşte linia continuă şi marginea drumului bazându-se pe informaţia calculată anterior cu câteva zecimi de secundă. Practic dacă s-ar fi reuşit o calculare corectă a lăţimii drumului şi a poziţiilor bordurii, câteva zeci de secundă acestea vor fi tot acolo, dar probabilitatea va scădea. La o nouă recunoaştere a softului acestea sunt updatate şi recalculate. Realizat 80 %… sunt gaușii aceia care se tot lățesc pe imagine. Cel roşu este cel calculat probabilistic se vede când scade, iar cel galben este recunoscut de soft din imagine. Cel roşu este calculat din lăţimea drumului şi distanţa dintre camere, lăţimea maşinii etc.. La o nouă recunoaştere se recalculează lăţimea drumului” a explicat tânărul.
Ionuţ Budişteanu a precizat că numai din ceea ce este realizat până acum se poate scrie un soft simplu,“ pe bază de reacţie negativă şi masina ar trebui să ţină direcţia pe drumuri cu curbe fără obstacole, dacă ar fi conectată la un hardware corespunzător”.
“ Mi-am cumpărat doar una, pusă pe un motor pas cu pas, alimentat montajul cu baterie ca să se învârtă. Datele de la fotodetector sunt trimise printr-un emiţător RF pentru că sunt fire şi platanul acesta trebuie să se învârtă cu o frecvenţă de 10 Hz. Datele vreau să le preiau cu un PIC după recepţie printr-o conversie analog numerică. Practic acest scanner va face o hartă 3D care regăseşte masina cât şi obiectele din jurul ei cu o rază de 80 de metri, la o rezoluţie de 10 biti. Asta înseamnă o precizie la distanţă de 80 de metri de 30 de cm, iar aproape de 10 cm, pe o rază de cinci metri. Datele pe care le voi obţine de la acest scanner le voi procesa cu un soft cu particule filter, care este utilizat la localizarea maşinii printr-o hartă obţinută cu Google Maps sau hărţi anterioare obţinute ale zonei. Softul cu particule filter este doar o localizare super eficientă. Încă nu a fost scris, dar am facut cursul de la Stanford” a precizat Ionuţ. Tânărul recunoaşte că a aplicat la mai multe universităţi din Statele Unite ale Americii, dar nu exclude posibilitatea de a rămâne în România.“ În SUA sunt costuri foarte mari, bursa nu acoperă integral studiile, să vedem ce rezultate voi primi. Banii de la bursa primită de la IEEE se pot pierde în cazul în care nu studiez în SUA. În SUA orice şcoală costă bani”, a precizat Ionuţ.
Ionuț Budișteanu din Râmnicu Vâlcea a câștigat Marele Premiu al concursului Intel International Science and Engineering Fair( ISEF), organizat în Arizona, SUA. Ionuț a primit premiul Gordon E. Moore( co-fondatorul companiei Intel), în valoare de $ 75.000.
Ionuţ a explicat că softul foloseşte OpenGL pentru a crea şi a vizualiza o hartă 3D de obstacole, realizat 100 %, un soft de supervizare, care negociază la o luarea unei decizii cu toate softurile, realizat 100 %, softul 3D pentru stabilirea direcţiei cu Google Maps, realizat 100 %, softul pentru acţionarea motoarelor pas cu pas, incomplet încă.
Cât despre planurile sale, tânărul a declarat că îşi doreşte să realizeze un scanner 3D, folosind o matrice de foto detectoare cu declanşare în avalanşă.
12