25 settembre 2024
Scoprite come la computer vision nei veicoli autonomi consente di percepire e prendere decisioni in tempo reale, migliorando la sicurezza e l'esperienza di guida complessiva.
Le auto a guida autonoma non sono più solo un'idea futuristica, ma stanno diventando una realtà, grazie ai progressi dell'intelligenza artificiale (AI) per la guida autonoma. Questi veicoli dipendono in larga misura da sistemi avanzati di intelligenza artificiale, in particolare visione artificialeper comprendere e interpretare il mondo che li circonda. Questa tecnologia consente loro di identificare gli oggetti, riconoscere i segnali stradali e navigare in sicurezza in ambienti complessi in tempo reale.
Con un mercato globale delle auto autonome valutato a oltre 27 miliardi di dollari nel 2021 - e che si prevede crescerà fino a quasi 62 miliardi entro il 2026 - è chiaro che l'IA per la guida autonoma è un elemento fondamentale. guida autonoma sta plasmando il futuro dei trasporti. In questo articolo, daremo uno sguardo più da vicino a come la computer vision viene applicata alle auto a guida autonoma, coprendo applicazioni chiave come il rilevamento dei pedoni, il riconoscimento dei segnali stradali e i sistemi di mantenimento della corsia, mostrando come queste innovazioni stiano trasformando il futuro della guida.
L'intelligenza artificiale può aiutare notevolmente le auto a guida autonoma a comprendere l'ambiente circostante e a prendere decisioni in tempo reale. Vediamo come l'IA, tra le sue numerose applicazioni, assiste nel rilevamento dei pedoni e nel riconoscimento dei segnali stradali, due elementi chiave che migliorano l'affidabilità della guida autonoma.
La guida richiede una concentrazione costante e la consapevolezza di ciò che accade intorno a noi mentre siamo al volante. L'intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma può aiutare in innumerevoli aspetti dell'uso quotidiano delle nostre auto. Ad esempio, l'intelligenza artificiale può svolgere un ruolo importante nel mantenere i pedoni al sicuro, individuandoli e prevedendo i loro movimenti. Secondo lo "Studio sul rilevamento dei pedoni nelle auto a guida autonomaquesto processo inizia con le telecamere dell'auto, posizionate intorno al veicolo per catturare una visione completa dell'ambiente circostante, comprese strade, marciapiedi e strisce pedonali. Queste telecamere acquisiscono costantemente dati visivi che aiutano l'auto a "vedere" i pedoni, anche in situazioni di traffico intenso o di difficoltà.
I dati visivi raccolti possono poi essere elaborati utilizzando modelli di visione computerizzata come Ultralytics YOLOv8. A tal fine, il primo passo consiste nell'utilizzare il rilevamento degli oggetti che consiste nell'identificare la posizione di potenziali oggetti, come pedoni, veicoli e segnali stradali, all'interno dell'immagine. Una volta individuati, il modello di intelligenza artificiale passa alla fase successiva, che è quella della classificazione-determinare cosa sia effettivamente l'oggetto rilevato. I modelli vengono addestrati su vasti insiemi di datiche consentono di riconoscere i pedoni in varie pose, condizioni di illuminazione e ambienti, anche quando sono parzialmente oscurati o in movimento.
Mentre alcuni modelli di computer vision eccellono nel rilevamento e nella classificazione, altri si concentrano su compiti come la previsione del movimento dei pedoni rilevati. In questi sistemi, una volta classificato un oggetto come pedone, il modello di intelligenza artificiale fa un ulteriore passo avanti prevedendo il suo prossimo movimento. Ad esempio, se una persona è in piedi sul bordo di un passaggio pedonale, l'auto può prevedere se potrebbe entrare in strada. Questa capacità di previsione è fondamentale perché il veicolo reagisca in tempo reale rallentando, fermandosi o cambiando direzione per evitare ogni potenziale pericolo. Per rendere queste decisioni ancora più intelligenti, i sistemi di intelligenza artificiale possono combinare i dati visivi delle telecamere con gli input di altri sensori come il LIDAR, fornendo all'auto una comprensione più completa dell'ambiente circostante.
Il riconoscimento dei segnali stradali, abbreviato in TSR, è un'altra parte importante delle auto a guida autonoma. Aiuta il veicolo a riconoscere e a rispondere ai segnali stradali in tempo reale, come segnali di stop, limiti di velocità e indicazioni stradali. Ciò garantisce che l'auto segua le regole del traffico, eviti gli incidenti e permetta ai passeggeri di godere di un viaggio tranquillo e sicuro.
Il cuore del TSR è costituito da algoritmi di deep learning che utilizzano le telecamere dell'auto per identificare i cartelli. Questi sistemi devono funzionare in condizioni diverse, come pioggia, scarsa illuminazione o quando il cartello è visto da un'angolazione diversa. I metodi più vecchi si basano su tecniche come l'analisi della forma e del colore dei cartelli, ma spesso falliscono in situazioni complesse, come il maltempo.
Nel documento di ricerca "Un approccio basato su YOLOv8 per il rilevamento di segnali stradali multiclasse", gli autori descrivono l'utilizzo di YOLOv8 per identificare le aree delle immagini in cui si trovano i segnali stradali. Il modello è stato addestrato su un set di dati che comprende immagini di cartelli stradali in varie condizioni, come diverse angolazioni, illuminazione e distanze. Una volta che il modello YOLOv8 rileva le regioni le regioni contenenti i segnali stradali, li classifica con precisione, raggiungendo un'impressionante precisione dell'80,64%. Queste capacità potrebbero aiutare i veicoli autonomi a comprendere le condizioni della strada identificando i segnali stradali importanti in tempo reale, contribuendo potenzialmente a decisioni di guida più sicure.
L'intelligenza artificiale sta progressivamente cambiando il funzionamento delle auto a guida autonoma, rendendole più sicure ed efficienti. Grazie ad algoritmi intelligenti e alla capacità di elaborare rapidamente i dati, queste auto possono individuare i pericoli, prendere decisioni di guida migliori e persino ridurre l'impatto sull'ambiente. impatto sull'ambiente. Ecco alcuni dei principali vantaggi che l'intelligenza artificiale apporta alle auto a guida autonoma.
L'intelligenza artificiale è in grado di migliorare la sicurezza delle auto a guida autonoma, consentendo di rilevare e reagire in tempo reale ai pericoli. Secondo un rapporto della National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), il 94% degli incidenti gravi è dovuto a un errore umano. L'intelligenza artificiale ha il potenziale per ridurre tali incidenti reagendo più rapidamente dei conducenti umani, riducendo potenzialmente il tasso di incidenti del 90% man mano che i sistemi autonomi diventano più avanzati.
L'intelligenza artificiale nel rilevamento degli oggetti dei veicoli autonomi non solo contribuisce alla sicurezza, ma migliora anche il flusso del traffico. Grazie all'intelligenza artificiale, questi veicoli possono regolare la velocità, mantenere la distanza ottimale e ridurre la necessità di frenate o accelerazioni improvvise. la congestione del traffico. Gli algoritmi di intelligenza artificiale ottimizzano anche l'efficienza dei consumi, garantendo che le auto seguano i percorsi più efficienti, evitino le soste inutili e gestiscano il consumo di carburante meglio dei conducenti umani. Di conseguenza, l'intelligenza artificiale non solo migliora l'esperienza di guida, ma contribuisce anche a ridurre le emissioni e i costi del carburante.
Il futuro delle auto a guida autonoma ruota attorno al raggiungimento del livello 5 di autonomia, che significa guida completamente autonoma senza necessità di intervento umano, indipendentemente dall'ambiente o dalla situazione. Per capire dove si sta dirigendo la tecnologia, è importante suddividere i cinque livelli di guida autonoma definiti dalla Società degli ingegneri automobilistici (SAE):
Attualmente, la maggior parte dei veicoli disponibili in commercio opera con un'autonomia di livello 2, in cui l'auto è in grado di fornire assistenza per il controllo dello sterzo e della velocità, ma richiede comunque che il conducente rimanga impegnato. Mercedes-Benz è una delle prime aziende a raggiungere il livello 3 di autonomia, che in condizioni specifiche consente al conducente di staccare le mani dal volante e gli occhi dalla strada per osservare l'ambiente circostante.
Tuttavia, raggiungere il livello 5 di autonomia - dove i veicoli possono navigare su tutti i terreni, dai centri urbani trafficati alle strade rurali remote, senza mappe o intervento umano - rappresenta una sfida significativa. Queste sfide includono lo sviluppo di un'intelligenza artificiale avanzata in grado di prendere decisioni in tempo reale in ambienti imprevedibili, di gestire condizioni meteorologiche complesse e di garantire la sicurezza in tutti gli scenari di guida.
L'intelligenza artificiale è la chiave per rendere le auto a guida autonoma ancora più una realtà. Aiuta questi veicoli a rilevare gli oggetti, a riconoscere i segnali stradali, a rimanere nelle loro corsie e, con modelli di computer vision come YOLOv8assistono nella gestione del trafficoe ottimizzare la gestione del parcheggiorendendo la guida più sicura e fluida. Tecnologie come YOLO e CNN consentono alle auto di prendere decisioni intelligenti sulla strada. Al momento, la maggior parte delle auto a guida autonoma lavora al livello 2, in cui assistono la guida ma necessitano ancora dell'attenzione dell'uomo, mentre è in fase di sperimentazione l'autonomia di livello 3, che consente una guida a mani libere limitata.
La grande sfida che ci attende è il raggiungimento del livello 5 di autonomia, in cui le auto possono guidare da sole in qualsiasi condizione senza l'aiuto dell'uomo. Ciò richiederà più lavoro per gestire gli eventi imprevisti e creare sistemi in grado di prendere decisioni in tempo reale in tutte le situazioni. Con il miglioramento dell'intelligenza artificiale, le auto a guida autonoma si stanno avvicinando, promettendo strade più sicure e un'esperienza di guida più confortevole.
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