5 найдивовижніших досягнень AI в автономному водінні

Відеоролик: Это как Парк Юрского периода. 🦖🦕 - Mexico Rex GamePlay 🎮📱 🇷🇺

Зміст

Транспортні засоби
Повна автономія
Паркінг
Автомобілі зі здоровим глуздом
Автомобілі з периферійним зором
Висновок
Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя

Джерело: chombosan / iStockphoto

Винос:

Штучний інтелект - невід'ємна складова в автономних транспортних засобах і причина останніх технологічних досягнень.

Сама ідея того, як транспортний засіб без водія котиться по вулицях, здається неймовірним. І все ж, ми можемо поруч побачити такі транспортні засоби на дорозі по всьому світу, завдяки штучному інтелекту (AI), серед інших рушійних сил. В недавньому минулому відбулися деякі дивовижні досягнення в технології автономних транспортних засобів, які свідчать про те, що мрія насувається на реалізацію. Схоже, рамки автономних транспортних засобів майже доопрацьовані. За умови юридичних та адміністративних дозволів транспортні засоби без водіїв стануть звичайним видовищем на дорогах незабаром. (Щоб дізнатися про інші автомобільні досягнення, перегляньте 5 способів, як наші машини стали комп’ютерами.)

Транспортні засоби

Ви бачили транспортні засоби, якими керували люди, які доставляли пакунки. Тепер ми могли побачити те саме завдання, яке виконували машини без водіїв - і з більш високою ефективністю та швидкістю. Nvidia, провідний постачальник комп'ютерної графіки, Deutsche Post DHL Group (DPDHL), найбільша у світі компанія з доставки пошти та логістики, та ZF, автомобільний провайдер, об'єдналися для розгортання легкових вантажівок без водія, які транспортуватимуть та доставлятимуть пакети. Вантажівки без водія доставлять пакети з центральної точки до місця призначення. Тим часом, він проходить підготовку для точної оцінки свого оточення на предмет змінних, таких як умови дорожнього руху, ідентифікація місця для паркування та паркування, а також поведінка пішоходів. Вантажівка приводиться в дію системою самовідводу ZF ProAI, яка працює від суперкомп'ютера Nvidia DRIVE PX розміром з долонею, але вона також включає датчики, камери, LIDAR та радари, які подають дані в систему. Зауважте, що крім очевидних переваг невблаганної точності та відсутності втоми водіїв, яку обіцяє технологія, існує також потенціал величезних заощаджень, оскільки процес доставки пакетів з центральної точки до місця призначення є найдорожчим для логістичних компаній.

Повна автономія

Уявіть собі розкішні таксі без водіїв, які допомагають пасажирам рухатися між пунктами. Ви можете просто робити свою справу - дивитися фільм, працювати на своєму ноутбуці чи слухати музику - і не потрібно турбуватися про таксі, щоб безпечно доставити вас до місця призначення. Такі таксі незабаром можуть стати реальністю. Платформа DRIVE PX AI від Nvidia буде впроваджена в повністю автономні машини. Платформа DRIVE PX AI в 10 разів перевершує попереднього DRIVE PX 2 і може обробляти понад 320 трлн операцій в секунду. Це означає, що автомобіль буде вчитися і приймати точні рішення щодо свого оточення на дорозі набагато швидше, ніж його попередники.

В даний час автомобілі Tesla оснащені необхідним обладнанням для автономного водіння, але для повного включення цієї функції потрібні оновлення програмного забезпечення. Незважаючи на те, що це дозволить повністю автономно керувати, він також все ще дозволить водію людини взяти під контроль, коли це необхідно. Автономним транспортним засобам наступного покоління не потрібні були б керми, педалі чи трансмісії. Такі автомобілі потенційно зменшать аварії, стануть життєздатними варіантами транспортування для людей похилого віку або людей із вадами зору або фізичного навантаження та можуть підвищити продуктивність.

Паркінг

Стоянка автомобілів насправді не новація. Поява автоматизованого паралельного паркування, мабуть, одне з найбільш ранніх експлуатаційних можливостей AI в технології автономного водіння. Однак концепція сильно розвинулася в останні роки. Парковка, особливо у великих містах, є головною проблемою, оскільки збільшує викиди, витрачає час і продуктивність, а також збільшує стрес. Bosch розробила розумну систему на основі AI, яка надає дані про доступні місця для паркування, місця та час паркування. Автомобіль навіть робить саму парковку без будь-яких аварій. Коли автомобіль рухається, він отримує інформацію про наявність парковки в місцях, найближчих до його GPS-місця. Дані про місце для паркування надсилаються багатьом хмарним серверам від автомобілів, які потім надсилаються назад до автомобілів, щоб водії могли дізнатися про наявність місця для паркування.

Автомобілі зі здоровим глуздом

Хоча робота над областю автономного водіння вже побачила дивовижні досягнення, здоровий глузд, як у людських водіїв, був відсутнім у розробці. У складних умовах дорожнього руху, особливо у великих та хаотичних містах, людський розум дуже чутливий до постійно мінливих змінних, таких як ставлення колег до водіїв, поведінка пішоходів та нестабільна погода. Для автомобіля без водія дуже важливо розвивати людський здоровий глузд на вулицях. MIT spinoff, відомий як iSee, працював над AI і глибоко вчився надавати здоровий глузд автомобілям без водіїв. Це буде найважливішим компонентом ініціативи автономного транспортного засобу. Команда iSee наполегливо працює над передачею даних та нейронних мереж, щоб автомобілі могли вчитися на основі даних та узгоджувати будь-які та будь-які типи умов руху. За словами Ібіао Чжао, співзасновника iSee, «Людський розум є надзвичайно чутливим до фізики та соціальних ознак. Поточний ІІ в цих областях відносно обмежений, і ми вважаємо, що насправді це відсутня частина водіння. "(Докладніше про глибоке навчання див." Екскурсія поглиблених моделей навчання ").

Автомобілі з периферійним зором

Знання пішоходів, предметів чи транспортних засобів навколо сліпого кута є важливим фактором безпечної їзди. Сліпі плями стали причиною багатьох аварій. Нова технологія AI дозволяє автомобілям переглядати та оцінювати відстань та швидкість пішоходів, предметів чи транспортних засобів біля сліпого кута. CornerCameras, ініціатива AI дослідників MIT в Лабораторії комп’ютерних наук та штучного інтелекту (CSAIL), дозволяє автомобілям без водіїв ідентифікувати людей або предмети, розташовані в глухих кутах доріг. Технологія використовує світловідбиття і насправді не бачить предметів чи людей. З отриманих даних він може направляти автомобіль, що керує самостійно, для кращого досвіду водіння. За словами Кетрін Буман, провідного автора статті, що детально описує систему, "Хоча ці об’єкти насправді не видно камері, ми можемо подивитися, як їх рухи впливають на півтінь, щоб визначити, де вони і куди йдуть. . "

Висновок

Ці події є захоплюючою новиною і прискорюють приїзд повністю автономного автомобіля. Однак, перш ніж ми побачимо автономні автомобілі на дорозі по всьому світу, і це буде розглядатися як нормальне явище, ключовими будуть дві речі: одна, передача здорового глузду автомобілям без водіїв, і дві, розмитнення різних юридичних та страхових перешкод на шляху.