Kdo byl někdy autem v Brně během pracovního týdne, ví, že najít parkovací místo se často rovná výhře v loterii. Obzvlášť, pokud musí řidič spoléhat pouze na parkovací místa, která jsou určena komukoliv, nikoliv pouze rezidentům. S tím, aby zoufalí řidiči nemuseli kroužit ulicemi a doufat, že se někdo chystá odjet, by v budoucnu mohla pomoct i technologie od studentky FIT VUT Kateřiny Rafajové. Ta využila radarů i GPS v autech, aby našla volná parkovací místa v okolí.
V rámci své bakalářské práce se Kateřina Rafajová pustila do tématu, které trápí nejednoho řidiče. Rozhodla se detekovat parkovací místa. Zajímavá na její práci je zejména kombinace technologií, které k hledání volných míst použila. „V dnešní době má řada aut zabudované různé senzory a radary. Například v rámci parkovacích asistentů. Toho jsem se rozhodla využít,” přiblížila studentka s tím, že stávající řešení obvykle využívají radarů statických.
Ačkoliv v budoucnu by mělo její řešení využívat zabudované technologie, pro testovací účely použila radarový modul, který na auto umístila pomocí magnetu. Autem pak projížděla ulicemi Brna, detekovala prostor a sbírala data, která následně vyhodnocovala. „Mám napsaný program, který z dat extrahuje volná místa. V podstatě je to mračno bodů, ve kterém hledám volný prostor. V budoucnu by se tato data sbírala z více aut a sbíhala se v nějakém centrálním bodě, kde by se zpracovala,” popsala Rafajová.
Studentka by také ještě musela vyřešit přesnější rozpoznávání typu parkování. „Systém zatím nedokáže od sebe rozeznat kolmé a podélné parkování. Také je problém s rozpoznáváním volných ploch, které nejsou určeny k parkování. Jeden nápad je využít další systém, například kameru, a následně informace spojit. Druhý pak je propojit to s mapovým podkladem,” přiblížila možné scénáře.
Pro účely své bakalářské práce doplnila data z radaru o videozáznam a zaznamenávání GPS polohy volných míst. Podle videa a záznamů GPS pak kontrolovala, nakolik jsou údaje z jejího programu přesné. „Testovala jsem to ve dvou oblastech. Jedna byla počet míst. Například jsem věděla, že na dané ulici je pět volných parkovacích míst, a zajímalo měl, kolik jich program našel. Tam jsem měla 84% úspěšnost detekovaných míst. Druhý parametr byla přesnost GPS poloh nalezených míst. Tam byla odchylka okolo tří metrů, což není špatné, ale jako samostatný údaj je to vcelku nicneříkající,” vysvětlila Kateřina Rafajová.
Její řešení nepracuje v reálném čase, což neplánuje měnit ani do budoucna. „Nedává smysl to mít takzvaně real-time, protože když člověk projíždí kolem prázdného místa, tak ho vidí. Proto by to mělo fungovat spíš pro ostatní. Moje auto projede a zaznamená, že tady je prázdné parkovací místo. Tato informace pak pomůže jinému řidiči, který o deset minut později bude místo ke stání hledat,” objasnila Rafajová.
Kateřina Rafajová, která se svým výzkumem zaujala i na konferenci Excel@FIT, přiznává, že když práci začínala psát, vůbec ji nenapadlo, že by ji celá problematika mohla natolik oslovit. „Nenapadlo mě ani to, že by výsledky práce mohly být dobré. Šla jsem totiž krok po kroku a problém za problémem. Na začátku jsem se musela seznámit s radarovými technologiemi, protože to ani není nic, s čím bych se během bakalářského studia setkala. Pořídila jsem si radar, zapojila ho doma a chodila s ním po bytě, aby zjistila, jak reaguje,” popsala začátky Rafajová. „V té práci je ještě řada věcí, které je potřeba vyřešit a které je možné posunout. Během magisterského studia bych se tomu ráda věnovala, a pokud to bude možné, na bakalářskou práci navázala v práci diplomové,” dodala na závěr Kateřina Rafajová, která pokračuje v navazujícím studiu na FIT VUT.
Zdroj: VUT
Ilustrační foto: pixabay.com
