Автономные транспортные средства

Автономные транспортные средства (AV), также известные как самоуправляемые автомобили, — это транспортные средства, способные воспринимать окружающую среду и перемещаться без участия человека. Они представляют собой новаторское применение искусственного интеллекта (ИИ), сочетающее в себе передовые датчики, сложные алгоритмы и мощные процессоры для выполнения всех функций вождения. Основная цель AV — повысить безопасность, улучшить транспортный поток и расширить возможности передвижения для людей, которые не могут водить машину. Эта технология находится в авангарде инноваций в автомобильной промышленности, обещая изменить транспорт и логистику.

Ключевые технологии

В основе каждого автономного транспортного средства лежит сложная система, которая воспринимает мир, принимает решения и контролирует действия транспортного средства. Эта система в значительной степени полагается на компьютерное зрение (CV), которое действует как глаза транспортного средства.

• Восприятие: Автономные транспортные средства (AV) используют набор датчиков, включая камеры, радар и LiDAR, для сбора данных об окружающей среде. Модели глубокого обучения обрабатывают эти данные для выполнения критически важных задач, таких как обнаружение объектов для идентификации пешеходов, других транспортных средств и дорожных знаков; сегментация изображений для различения проезжей части от тротуаров; и оценка позы для прогнозирования намерений пешеходов и велосипедистов.
• Слияние данных с датчиков: Данные с различных датчиков объединяются посредством процесса, называемого сенсорным слиянием. Это позволяет создать единую, более точную модель окружающей среды, чем мог бы предоставить любой отдельный датчик, что повышает надежность и безопасность.
• Принятие решений: После того, как окружающая среда понята, ИИ должен принимать решения. Это включает в себя планирование маршрута, регулирование скорости и навигацию в сложных дорожных ситуациях. Этот «мозг» AV использует модели машинного обучения, обученные на огромных объемах данных о вождении.

Уровни автономности

Разработка AV обычно подразделяется на шесть уровней, определенных стандартом SAE International J3016, который определяет прогресс от отсутствия автоматизации до полной автоматизации.

• Уровни 0-2: Эти уровни включают функции, при которых водитель все еще контролирует ситуацию, но ему помогают такие системы, как автоматическое экстренное торможение или система удержания полосы движения. Многие современные автомобили оснащены этими усовершенствованными системами помощи водителю (ADAS).
• Уровни 3-5: Эти уровни предполагают увеличение степени автоматизации, когда транспортное средство берет на себя задачи вождения при определенных условиях (Уровень 3), в большинстве условий (Уровень 4) или во всех условиях (Уровень 5). Настоящее «самоуправление» обычно ассоциируется с уровнями 4 и 5. Безопасная эксплуатация этих передовых систем является основным направлением деятельности регулирующих органов, таких как NHTSA.

Применение в реальном мире

Хотя полностью автономные автомобили еще не получили широкого распространения, эта технология активно развертывается и тестируется в различных приложениях.

1. Услуги роботакси: Такие компании, как Waymo и Cruise, предоставляют коммерческие услуги заказа такси с полностью автономными транспортными средствами в нескольких городах. Эти сервисы используют передовой ИИ в самоуправляемых автомобилях для навигации в городской среде, полагаясь на обнаружение и отслеживание объектов в реальном времени для обеспечения безопасности пассажиров.
2. Продвинутые системы помощи водителю (ADAS): Такие функции, как Autopilot от Tesla и аналогичные системы от других производителей, широко распространены в новых автомобилях. Эти системы используют камеры и ИИ для автоматизации таких задач, как рулевое управление, ускорение и торможение, что представляет собой постепенный шаг к полной автономии.

Разработка и обучение

Разработка AV включает в себя тщательное тестирование и валидацию, часто с использованием больших наборов данных, таких как COCO, или специализированных наборов данных для вождения, таких как Argoverse и nuScenes. Обучение базовых моделей с использованием мощных архитектур, таких как YOLO11, требует значительных вычислительных ресурсов (GPU) и фреймворков, таких как PyTorch или TensorFlow. Среды моделирования, такие как CARLA, играют решающую роль в безопасном тестировании алгоритмов в бесчисленных сценариях перед развертыванием в реальном мире. Валидация безопасности AV является сложной задачей, как подчеркивается в исследованиях таких организаций, как RAND Corporation.

Развертывание моделей часто включает в себя методы оптимизации, такие как квантование моделей, для специализированных аппаратных ускорителей, таких как устройства Edge AI и NVIDIA Jetson. Весь жизненный цикл выигрывает от надежных практик MLOps для непрерывного улучшения и мониторинга.

Автономные транспортные средства и робототехника: в чем разница

Хотя автономный транспорт является специализированной формой робота, термин Робототехника гораздо шире. Робототехника охватывает широкий спектр автоматизированных машин, включая промышленные производственные манипуляторы, хирургические роботы и воздушные дроны. Автономные транспортные средства - это, в частности, наземные роботы, предназначенные для перевозки людей или грузов, представляющие собой очень сложное и заметное применение в рамках более широкой области робототехники.