ИИ в самоуправляемых автомобилях

Самоуправляемые автомобили уже не просто футуристическая идея, они становятся реальностью благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ) для автономного вождения. Эти автомобили в значительной степени зависят от передовых систем ИИ, в частности от компьютерное зрениедля понимания и интерпретации окружающего мира. Эта технология позволяет им идентифицировать объекты, распознавать дорожные знаки и безопасно ориентироваться в сложной обстановке в режиме реального времени.

Поскольку мировой рынок автономных автомобилей оценивается более чем в 27 миллиардов долларов США в 2021 году, а к 2026 году ожидается рост почти до 62 миллиардов, очевидно, что ИИ для автономное вождение формирует будущее транспорта. В этой статье мы подробно рассмотрим, как компьютерное зрение применяется в самоуправляемых автомобилях, охватывая такие ключевые приложения, как обнаружение пешеходов, распознавание дорожных знаков и системы удержания в полосе движения, и покажем, как эти инновации меняют будущее вождения.

Роль искусственного интеллекта в создании самоуправляемых автомобилей

ИИ может значительно помочь самодвижущимся автомобилям понимать окружающую обстановку и принимать решения в режиме реального времени. Давайте рассмотрим, как ИИ, среди множества его применений, помогает в обнаружении пешеходов и распознавании дорожных знаков - двух ключевых элементов, повышающих надежность автономного вождения.

ИИ для обнаружения пешеходов

Вождение предполагает постоянную концентрацию и осознание того, что происходит вокруг вас за рулем. ИИ в самоуправляемых автомобилях может помочь во многих аспектах повседневного использования наших машин. Например, ИИ может сыграть важную роль в обеспечении безопасности пешеходов, замечая их и прогнозируя их движение. Согласно исследованию "Исследование обнаружения пешеходов в самоуправляемых автомобиляхэтот процесс начинается с камер автомобиля, расположенных по всему периметру транспортного средства, чтобы захватить полный обзор окружающей среды, включая дороги, тротуары и пешеходные переходы. Эти камеры постоянно получают визуальные данные, что помогает автомобилю "видеть" пешеходов даже в оживленных или сложных ситуациях.

Собранные визуальные данные могут быть обработаны с помощью моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLOv8. Для этого первым шагом является использование обнаружение объектов что подразумевает определение местоположения потенциальных объектов, таких как пешеходы, транспортные средства и дорожные знаки, на изображении. После обнаружения объектов модель искусственного интеллекта переходит к следующему шагу, который заключается в классификация-определение того, чем на самом деле является каждый обнаруженный объект. Модели обучаются на обширных наборах данныхчто позволяет им распознавать пешеходов в различных позах, условиях освещения и окружения, даже если они частично затенены или находятся в движении.

Если одни модели компьютерного зрения отлично справляются с обнаружением и классификацией, то другие сосредоточены на таких задачах, как предсказание движения обнаруженных пешеходов. В таких системах, когда объект классифицируется как пешеход, модель искусственного интеллекта делает еще один шаг вперед, предсказывая его следующее движение. Например, если кто-то стоит на краю пешеходного перехода, автомобиль может предугадать, не выйдет ли он на дорогу. Такая способность к прогнозированию очень важна для того, чтобы автомобиль мог реагировать в режиме реального времени, снижая скорость, останавливаясь или меняя направление движения, чтобы избежать потенциальной опасности. Чтобы сделать эти решения еще более разумными, системы искусственного интеллекта могут объединить визуальные данные с камер с данными других датчиков, таких как LIDAR, что позволит автомобилю получить более полное представление об окружающей обстановке.

‍

ИИ для распознавания дорожных знаков

Распознавание дорожных знаков, сокращенно TSR, - еще одна важная часть самоуправляемых автомобилей. Оно помогает автомобилю в режиме реального времени распознавать и реагировать на дорожные знаки, такие как знаки остановки, ограничения скорости и направления движения. Благодаря этому автомобиль соблюдает правила дорожного движения, избегает аварий и позволяет пассажирам наслаждаться плавной и безопасной поездкой.

В основе TSR лежат алгоритмы глубокого обучения, которые используют камеры автомобиля для распознавания знаков. Эти системы должны работать в различных условиях, таких как дождь, слабое освещение или когда знак виден под углом. Старые методы полагаются на такие приемы, как анализ формы и цвета знаков, но они часто могут не сработать в сложных ситуациях, например, при плохой погоде.

В исследовательской работе "Подход на основе YOLOv8 для многоклассового обнаружения дорожных знаков", авторы описывают использование YOLOv8 для определения областей изображений, где расположены дорожные знаки. Модель была обучена на наборе данных, включающем изображения дорожных знаков в различных условиях, таких как различные углы, освещение и расстояния. Как только модель YOLOv8 обнаруживает области, содержащие дорожные знаки, она точно классифицирует их, достигая впечатляющей точности в 80,64%. Эти возможности могут помочь автономным автомобилям в понимании дорожной обстановки путем выявления важных дорожных знаков в режиме реального времени, что может способствовать принятию более безопасных решений при вождении.

‍

Преимущества искусственного интеллекта в самоуправляемых автомобилях

ИИ постепенно меняет принцип работы самоуправляемых автомобилей, делая их более безопасными и эффективными. Благодаря умным алгоритмам и способности быстро обрабатывать данные эти автомобили могут замечать опасности, принимать более правильные решения и даже снижать свое воздействие на окружающую среду. воздействие на окружающую среду. Вот некоторые из основных преимуществ, которые дает искусственный интеллект самодвижущимся автомобилям.

Повышение безопасности

ИИ способен повысить уровень безопасности в самоуправляемых автомобилях, позволяя в режиме реального времени обнаруживать и реагировать на опасность. Согласно отчету Национальной администрации безопасности дорожного движения США (NHTSA), 94 % серьезных аварий происходят по вине человека. ИИ способен сократить количество таких инцидентов, реагируя быстрее, чем водители-люди, и потенциально снизить уровень аварийности на 90 % по мере совершенствования автономных систем.

Более плавное движение и экономия топлива

ИИ при обнаружении объектов автономными автомобилями не только помогает обеспечить безопасность, но и улучшает транспортный поток. С помощью искусственного интеллекта эти автомобили могут регулировать скорость, поддерживать оптимальную дистанцию, уменьшать необходимость резкого торможения или ускорения - все это помогает минимизировать дорожные заторы. Алгоритмы ИИ также оптимизируют топливную экономичность, обеспечивая автомобилям наиболее эффективные маршруты, избегая ненужных остановок и управляя расходом топлива лучше, чем водители-люди. В результате ИИ не только улучшает качество вождения, но и способствует сокращению выбросов и расходов на топливо.

Будущее самоуправляемых автомобилей 

Будущее самоуправляемых автомобилей связано с достижением 5-го уровня автономности, что означает полностью автономное вождение без необходимости вмешательства человека, независимо от окружающей среды или ситуации. Чтобы понять, куда движется эта технология, важно разделить пять уровней автономного вождения, определенных Общество автомобильных инженеров (SAE):

• Уровень 0: никакой автоматизации. Водитель-человек полностью контролирует ситуацию.
  ‍
• Уровень 1: помощь водителю. Базовые системы, такие как круиз-контроль, помогают при вождении, но требуют контроля со стороны человека.
  ‍
• Уровень 2: частичная автоматизация. Автомобиль может контролировать рулевое управление и ускорение, но водитель должен оставаться вовлеченным и готовым взять управление на себя.
  ‍
• Уровень 3: условная автоматизация. Автомобиль справляется с большинством задач по управлению, но в сложных ситуациях требуется вмешательство человека.
  ‍
• Уровень 4: высокая степень автоматизации. Автомобиль может сам управлять собой в большинстве условий, хотя в экстремальных условиях водитель все еще может быть необходим.
  ‍
• Уровень 5: Полная автоматизация. Автомобиль полностью автономен и может работать в любых условиях без участия человека.

В настоящее время большинство серийных автомобилей работают на уровне 2, когда автомобиль может помогать в управлении и контролировать скорость, но при этом требует участия водителя. Mercedes-Benz является одной из первых компаний, достигших 3-го уровня автономности, который при определенных условиях позволяет водителю убрать руки с руля, отвести взгляд от дороги - и посмотреть на окружающую обстановку.

Однако достижение 5-го уровня автономности, когда автомобили смогут перемещаться по любой местности, от оживленных городских центров до отдаленных сельских дорог, без карт и вмешательства человека, сопряжено со значительными трудностями. Эти проблемы включают разработку передового ИИ, способного принимать решения в реальном времени в непредсказуемых условиях, справляться со сложными погодными условиями и обеспечивать безопасность во всех сценариях вождения.

Основные выводы

ИИ - это ключ к тому, чтобы сделать самоуправляемые автомобили еще более реальными. Он помогает этим автомобилям обнаруживать объекты, распознавать дорожные знаки, оставаться на своей полосе движения и, благодаря таким моделям компьютерного зрения, как YOLOv8помогает управлять дорожным движениеми оптимизировать парковкуи делает вождение более безопасным и плавным. Такие технологии, как YOLO и CNN, позволяют автомобилям принимать разумные решения на дороге. В настоящее время большинство самоуправляемых автомобилей работают на уровне 2, когда они помогают управлять автомобилем, но все еще нуждаются во внимании человека, а уровень 3 автономии находится в стадии тестирования, позволяя ограниченное управление без рук.

Серьезной задачей на будущее является достижение 5-го уровня автономности, когда автомобили смогут самостоятельно управлять машиной в любых условиях без помощи человека. Это потребует дополнительной работы по устранению непредвиденных ситуаций и созданию систем, способных принимать решения в реальном времени в любых ситуациях. По мере совершенствования искусственного интеллекта полностью самоуправляемые автомобили становятся все ближе, обещая более безопасные дороги и более комфортное вождение.

Вам интересно узнать об искусственном интеллекте? Изучите наш репозиторий GitHub чтобы погрузиться в революционные проекты и пообщаться с нашим растущим сообществом сообществом. С сайта здравоохранение прорывов в здравоохранении и инноваций в самоуправляемых автомобилеймы создаем будущее искусственного интеллекта!