Узнайте, как компьютерное зрение в автономных транспортных средствах обеспечивает восприятие и принятие решений в реальном времени, повышая безопасность и общее впечатление от вождения.
Автомобили с автопилотом — это уже не просто идея из будущего; они становятся реальностью благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (AI) для автономного вождения. Эти транспортные средства в значительной степени зависят от передовых систем AI, в частности, от компьютерного зрения, для понимания и интерпретации окружающего мира. Эта технология позволяет им идентифицировать объекты, распознавать дорожные знаки и безопасно перемещаться в сложных условиях в режиме реального времени.
Учитывая, что мировой рынок автономных автомобилей оценивался более чем в 27 миллиардов долларов США в 2021 году и, как ожидается, вырастет почти до 62 миллиардов к 2026 году, становится ясно, что ИИ для автономного вождения формирует будущее транспорта. В этой статье мы подробнее рассмотрим, как компьютерное зрение применяется в самоуправляемых автомобилях, охватывая ключевые приложения, такие как обнаружение пешеходов, распознавание дорожных знаков и системы удержания полосы движения, демонстрируя, как эти инновации преобразуют будущее вождения.
Искусственный интеллект может значительно помочь автомобилям с автоматическим управлением понимать окружающую обстановку и принимать решения в режиме реального времени. Давайте рассмотрим, как ИИ, среди множества других применений, помогает в обнаружении пешеходов и распознавании дорожных знаков — двух ключевых элементах, повышающих надежность автономного вождения.
Вождение требует постоянной концентрации и осознания происходящего вокруг во время управления автомобилем. ИИ в самоуправляемых автомобилях может помочь во многих аспектах повседневного использования наших автомобилей. Например, ИИ может играть важную роль в обеспечении безопасности пешеходов, обнаруживая их и прогнозируя их движения. Согласно "Исследованию обнаружения пешеходов в самоуправляемых автомобилях", этот процесс начинается с камер автомобиля, расположенных по всему транспортному средству, чтобы зафиксировать полный обзор окрестностей, включая дороги, тротуары и пешеходные переходы. Эти камеры постоянно принимают визуальные данные, которые помогают автомобилю "видеть" пешеходов, даже в оживленных или сложных ситуациях.
Собранные визуальные данные затем можно обработать с помощью моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLOv8. Для этого первым шагом является использование обнаружения объектов, которое предполагает определение местоположения потенциальных объектов, таких как пешеходы, транспортные средства и дорожные знаки, на изображении. После обнаружения модель ИИ переходит к следующему шагу, который представляет собой классификацию — определение того, чем на самом деле является каждый обнаруженный объект. Модели обучаются на огромных наборах данных, что позволяет им распознавать пешеходов в различных позах, условиях освещения и окружающей среде, даже когда они частично скрыты или находятся в движении.
В то время как одни модели компьютерного зрения превосходно справляются с обнаружением и классификацией, другие сосредоточены на таких задачах, как прогнозирование движения обнаруженных пешеходов. В этих системах, как только объект классифицируется как пешеход, модель ИИ идет на шаг дальше, прогнозируя его следующее движение. Например, если кто-то стоит на краю пешеходного перехода, автомобиль может предвидеть, выйдет ли он на дорогу. Эта способность к прогнозированию имеет решающее значение для того, чтобы транспортное средство реагировало в режиме реального времени, замедляя ход, останавливаясь или меняя направление, чтобы избежать любой потенциальной опасности. Чтобы принимать еще более разумные решения, системы ИИ могут объединять визуальные данные с камер с входными данными от других датчиков, таких как LIDAR, что дает автомобилю более полное представление об окружающей среде.
Распознавание дорожных знаков, сокращенно TSR, является еще одной важной частью самоуправляемых автомобилей. Это помогает транспортному средству распознавать дорожные знаки в режиме реального времени и реагировать на них, такие как знаки остановки, ограничения скорости и направления. Это гарантирует, что 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 идентификации знаков. Эти системы должны работать в различных условиях, таких как дождь, слабая освещенность или когда знак виден под углом. Более старые методы основаны на таких приемах, как анализ формы и цвета знаков, но они часто терпят неудачу в сложных ситуациях, например, в плохую погоду.
В исследовательской работе "A YOLOv8-based approach for multi-class traffic sign detection" авторы описывают использование модели YOLOv8 для идентификации областей изображений, где расположены дорожные знаки. Модель была обучена на наборе данных, который включает изображения дорожных знаков в различных условиях, таких как разные углы, освещение и расстояния. После того, как модель YOLOv8 обнаруживает области, содержащие дорожные знаки, она точно классифицирует их, достигая впечатляющей точности в 80,64%. Эти возможности могут помочь автономным транспортным средствам понимать дорожные условия, идентифицируя важные дорожные знаки в режиме реального времени, что потенциально может способствовать принятию более безопасных решений при вождении.
ИИ постепенно меняет принцип работы самоуправляемых автомобилей, делая их более безопасными и эффективными. Благодаря интеллектуальным алгоритмам и способности быстро обрабатывать данные эти автомобили могут обнаруживать опасности, принимать более эффективные решения во время вождения и даже уменьшать свое воздействие на окружающую среду. Вот некоторые из основных преимуществ, которые ИИ приносит самоуправляемым автомобилям.
ИИ способен повысить безопасность в самоуправляемых автомобилях, обеспечивая обнаружение опасностей в режиме реального времени и реагирование на них. Согласно отчету Национального управления безопасности дорожного движения (NHTSA), 94% серьезных аварий происходят из-за человеческой ошибки. ИИ может снизить количество таких инцидентов, реагируя быстрее, чем водители-люди, потенциально снижая количество аварий на 90% по мере развития автономных систем.
ИИ в обнаружении объектов автономными транспортными средствами не только помогает обеспечить безопасность, но и улучшает транспортный поток. Используя ИИ, эти транспортные средства могут регулировать свою скорость, поддерживать оптимальное расстояние и уменьшать необходимость внезапного торможения или ускорения, что помогает свести к минимуму пробки на дорогах. Алгоритмы ИИ также оптимизируют топливную экономичность, обеспечивая движение автомобилей по наиболее эффективным маршрутам, избегая ненужных остановок и лучше управляя расходом топлива, чем водители-люди. В результате ИИ не только улучшает впечатления от вождения, но и способствует снижению выбросов и затрат на топливо.
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 разбить пять уровней автономного вождения, определенных Обществом автомобильных инженеров (SAE):
В настоящее время большинство коммерчески доступных автомобилей работают на уровне 2 автономности, где автомобиль может помогать в управлении и контроле скорости, но все еще требует, чтобы водитель оставался вовлеченным. Mercedes-Benz — одна из первых компаний, достигших уровня 3 автономности, который при определенных условиях позволяет водителям убирать руки с руля, отводить взгляд от дороги и осматривать окрестности.
Однако, достижение 5-го уровня автономности, когда транспортные средства могут перемещаться по любой местности, от оживленных городских центров до отдаленных сельских дорог, без карт или вмешательства человека, представляет собой серьезные проблемы. К ним относятся разработка продвинутого ИИ, способного принимать решения в реальном времени в непредсказуемых условиях, справляться со сложными погодными условиями и обеспечивать безопасность во всех сценариях вождения.
ИИ — это ключ к тому, чтобы сделать самоуправляемые автомобили еще более реальными. Он помогает этим транспортным средствам обнаруживать объекты, распознавать дорожные знаки, оставаться в пределах своей полосы движения и, с помощью моделей компьютерного зрения, таких как YOLOv8, помогает в управлении дорожным движением и оптимизации управления парковкой, делая 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, где они помогают в вождении, но все еще нуждаются во внимании человека, и тестируется уровень 3 автономности, позволяющий ограниченное вождение без рук.
Большая задача впереди - достижение 5-го уровня автономности, когда автомобили могут ездить сами по себе в любых условиях без помощи человека. Для этого потребуется больше работы, чтобы справиться с неожиданными событиями и создать системы, которые могут принимать решения в реальном времени в любых ситуациях. По мере совершенствования AI полностью самоуправляемые автомобили становятся все ближе, обещая более безопасные дороги и более комфортное вождение.
Интересуетесь ИИ? Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы погрузиться в новаторские проекты и присоединиться к нашему растущему сообществу. От прорывов в здравоохранении до инноваций в самоуправлении мы продвигаем будущее ИИ!
.webp)