Jika Anda pernah panik membayangkan dipaksa parkir paralel, Anda tidak sendirian. Ada banyak di antara kita yang bermasalah dengan manuver kendaraan itu. Tapi, sekarang ada teknologi yang bisa membantu kita melakukannya dengan mudah.
Jayant Thakur, direktur prosesor perangkat lunak di Texas Instruments, mengatakan timnya di India telah menghabiskan lima tahun terakhir mengembangkan teknologi tampilan surround. "Ada kamera di sekitar mobil, dan ketika Anda mencoba untuk parkir atau mengemudi di jalur sempit, kamera memberikan tampilan yang dijahit untuk membantu pengemudi," katanya.
Baru-baru ini, tim telah menggunakan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam untuk meningkatkan teknologi tampilan surround ini dengan kemampuan baru yang kuat. "Sekarang, Anda hanya perlu pergi ke tempat parkir, keluar dari mobil, menekan beberapa tombol dan membiarkan mobil parkir sendiri," kata Thakur.
Texas Instruments menyediakan system-on-chip (SoC), perangkat lunak dasar, fitur pembelajaran mendalam, dan contoh parkir untuk beberapa pembuat mobil tingkat-1 dan produsen peralatan asli (OEM) terbesar di dunia. Perusahaan kemudian membantu pembuat mobil dan OEM memproduksi dan menyesuaikan teknologi untuk kendaraan masing-masing, karena setiap kendaraan memiliki kecepatan, penanganan, radius belokan yang unik, dll. "Kami mengoptimalkan kemampuan SoC untuk mendapatkan kinerja tertinggi dengan konsumsi daya terendah. Bagaimanapun, teknologi ini pada akhirnya akan mengambil dari aki mobil, "kata Thakur.
Piyali Goswami, yang merupakan bagian dari tim Thakur dan mengepalai sisi pengembangan perangkat lunak teknologi parkir, mengatakan bahwa tim harus menangani sejumlah besar data dari berbagai sensor. "Dari perspektif pemrosesan, ada dua bagian – persepsi dan navigasi. Tantangan utama kami adalah kami memiliki banyak sensor, seperti radar dan lidar, yang data mentahnya harus diurutkan agar kami dapat mengekstrak beberapa informasi berguna darinya. Itu karena kita perlu mendeteksi dalam bingkai tertentu apakah ada pejalan kaki yang berjalan di depan mobil, atau kendaraan lain, atau bahkan membedakan antara pohon, jalur, ruang mengemudi, dll, "katanya.
Gambar-gambar itu dibedakan dengan bantuan ML, khususnya model jaringan saraf. "Tantangan utama bagi tim perangkat lunak adalah membuat model yang berbeda mempelajari semua skenario kasus sudut yang berbeda untuk menurunkan tingkat kesalahan," kata Goswami.
Parkir otomatis merupakan tantangan yang lebih sulit di India karena sifat lingkungan yang tidak terstruktur seperti tiang atau batu besar di tempat yang tidak terduga. "Mendapatkan model data tersebut sehingga pembuat mobil dan OEM dapat menangkap semua kasus sudut di mana mobil mungkin menabrak di India saat parkir menjadi tantangan yang cukup besar. Tapi kami berharap dapat memecahkan masalah lingkungan yang tidak terstruktur," kata Goswami.