Автономные транспортные средства

Автономные транспортные средства (АТС), также известные как самоуправляемые автомобили, - это транспортные средства, способные распознавать окружающую обстановку и перемещаться без участия человека. Они представляют собой революционное применение искусственного интеллекта (ИИ), сочетая в себе передовые датчики, сложные алгоритмы и мощные процессоры для выполнения всех функций вождения. Главная цель АВ - повысить безопасность, улучшить транспортный поток и увеличить мобильность людей, которые не могут управлять автомобилем. Эта технология находится на переднем крае инноваций в автомобильной промышленности и обещает изменить транспорт и логистику.

Основные технологии

В основе каждого автономного автомобиля лежит сложная система, которая воспринимает окружающий мир, принимает решения и управляет действиями автомобиля. Эта система в значительной степени опирается на компьютерное зрение (CV), которое действует как глаза автомобиля.

• Восприятие: Для сбора данных об окружающей обстановке в автомобилях используется набор датчиков, включая камеры, радары и LiDAR. Модели Deep Learning обрабатывают эти данные для выполнения таких важных задач, как обнаружение объектов для идентификации пешеходов, других транспортных средств и дорожных знаков; сегментация изображений для различения поверхностей, пригодных для движения, и тротуаров; оценка позы для предсказания намерений пешеходов и велосипедистов.
• Объединение датчиков: Данные от различных датчиков объединяются в процессе, называемом слиянием датчиков. В результате создается единая, более точная модель окружающей среды, чем та, которую 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 пути, регулирование скорости и навигацию по сложным дорожным сценариям. Для этого "мозг" автомобиля использует модели машинного обучения, созданные на основе огромного количества данных о вождении.

Уровни автономии

Развитие АВ обычно подразделяется на шесть уровней, определенных стандартом SAE International J3016, в котором описана прогрессия от отсутствия автоматизации до полной автоматизации.

• Уровни 0-2: Эти уровни включают в себя функции, при которых водитель все еще контролирует ситуацию, но ему помогают такие системы, как автоматическое экстренное торможение или система помощи при движении по полосе. Многие современные автомобили оснащены такими системами помощи водителю (Advanced Driver-Assistance Systems, ADAS).
• Уровни 3-5: Эти уровни предполагают возрастающую степень автоматизации, когда автомобиль берет на себя управление автомобилем в определенных условиях (уровень 3), в большинстве условий (уровень 4) или во всех условиях (уровень 5). Настоящее "самостоятельное вождение" обычно ассоциируется с уровнями 4 и 5. Безопасная эксплуатация этих передовых систем является одним из основных направлений деятельности таких регулирующих органов, как NHTSA.

Применение в реальном мире

Хотя полностью автономные автомобили еще не стали повсеместным явлением, эта технология активно внедряется и тестируется в различных областях применения.

1. Роботакси: Такие компании, как Waymo и Cruise, предоставляют коммерческие услуги по доставке пассажиров на полностью автономных автомобилях в нескольких городах. Эти службы используют передовой искусственный интеллект в самоуправляемых автомобилях для навигации в городских условиях, полагаясь на обнаружение и отслеживание объектов в реальном времени для обеспечения безопасности пассажиров.
2. Усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS): Такие функции, как "Автопилот" Tesla и аналогичные системы других производителей, широко распространены в новых автомобилях. Эти системы используют камеры и искусственный интеллект для автоматизации таких задач, как управление, ускорение и торможение, представляя собой постепенный шаг к полной автономии.

Развитие и обучение

Разработка АВ предполагает тщательное тестирование и валидацию, часто с использованием больших наборов данных, таких как COCO, или специализированных наборов данных по вождению, таких как Argoverse и nuScenes. Обучение базовых моделей с помощью мощных архитектур, таких как YOLO11, требует значительных вычислительных ресурсов(GPU) и таких фреймворков, как PyTorch или TensorFlow. Среды моделирования, такие как CARLA, играют решающую роль в безопасном тестировании алгоритмов в бесчисленных сценариях перед их внедрением в реальный мир. Подтверждение безопасности аудиовизуальных средств - сложная задача, что подчеркивается в исследованиях таких организаций, как RAND Corporation.

При развертывании моделей часто используются такие методы оптимизации, как квантование моделей для специализированных аппаратных ускорителей, таких как устройства Edge AI и NVIDIA Jetson. На протяжении всего жизненного цикла используются надежные практики MLOps для непрерывного совершенствования и мониторинга.

Автономные транспортные средства против роботов

Автономный автомобиль - это специализированная разновидность робота, но термин "робототехника" гораздо шире. Робототехника включает в себя широкий спектр автоматизированных машин, в том числе промышленные манипуляторы, хирургические роботы и воздушные беспилотники. Автономные транспортные средства - это наземные роботы, предназначенные для перевозки людей или грузов, представляющие собой очень сложную и заметную область применения в более широкой сфере робототехники.