Gusti i nervozni promet, biciklisti, pješaci, narijetko zaokupljeni svojim smartphoneima, sa slušalicama u ušima, majke s kolicima, djeca u igri – sve su to ogromni izazovi koje donosi gradski promet. Pred vozača stavlja brojne zahtjeve u mnogim različitim situacijama, ali u isto vrijeme predstavlja rizik od nesreće. Obilje je to prostora za sustave pomoći koji podržavaju vozača i čine gradsku vožnju sigurnijom i manje stresnom. Na putu do tog cilja, Daimlerovi stručnjaci su postigli napredak projektom UR:BAN.

UR:BAN Sustav automatski klasificira potpuno nepoznate situacije i otkriva sve važne predmete za pomoć vozaču – od biciklista, preko pješaka do korisnika invalidskih kolica.

Istraživači su u sustav unijeli tisuće fotografija iz raznih njemačkih gradova. Na fotografijama su ručno klasificirali i označili 25 različitih objekata kao što su vozila, biciklisti, pješaci, ulice, pločnici, zgrade, stupove i drveće. Na temelju tih primjera, sustav su naučili ispravno automatski klasificirati potpuno nepoznate scene i na taj način otkriti sve važne objekte za vozača, čak i ako su predmeti bili vrlo skriveni ili daleko. Omogućavaju to snažna računala koja su umrežena na način sličan ljudskom mozgu, tzv. Deep Neural Networks.

Prema tome, sustav funkcionira na način usporediv s ljudskim očima, pri čemu je čovjek u stanju prepoznati i razlikovati gotovo neograničen broj objekata. Označavanje scene pretvara fotoaparat od pukog mjernog sustava u interpretativni sustav, višestruko upotrebljiv u međuigri između oka i mozga.

Na završnom eventu zajedničkog istraživanja projekta UR: BAN, istraživači Daimlera su predstavili uvjerljive rezultate kroz pet različitih testnih vozila. Pokazalo se da su radar senzori sada u stanju cjelovito prepoznavati i vizualizirati ne samo pokretne objekte, već i statički okoliš. Uz to, svojstva radarskih valova omogućavaju da sustav funkcionira i u magli i za lošeg vremena. Sve podatke stapa u sliku modela okoliša. U jednom od vozila predstavljen je sustav za detekciju, klasifikaciju i identifikaciju namjera pješaka i biciklista. Sustav analizira držanja glave, položaj tijela i predviđa namjerava li pješak ostati na pločniku ili prijeći cestu.

SEKUNDU BRŽE U opasnim situacijama, sustav omogućava pravovremeni odgovor za sprečavanje nesreća i do jedne sekunde ranije nego s trenutno dostupnim sustavima.

Sustav radarima i kamerama nadzire i čini sigurnijom promjenu trake u gradskom prometu u rasponu brzina između 30 i 60 km/h. Sustav „osjeća“ okoliš, kao i promet na cesti. Situacijska analiza predviđa kako će se razvijati scenarij, a zatim omogućuje izračunavanje putanje. Vozač u svakom trenutku ima mogućnost nadglasavanja sustava intervenirajući upravljačem, papučicom gasa ili kočnice. Također sustav predviđa i ponašanja vozača u odnosu na planirane promjene voznih traka ili promjene smjera. Vjerojatnu promjenu smjera može predvidjeti iz međuigre između upravljača, smanjenja brzine kretanja i vozačevih pokreta. Pokazivač smjera tada se automatski aktivira i o namjeri obavještava ostale sudionike u prometu.