Автономные транспортные средства

Автономные транспортные средства (АТС), часто называемые самоуправляемыми автомобилями, представляют собой интеллектуальные транспортные системы, способные Они способны распознавать окружающую обстановку и работать без участия человека. Эта технология представляет собой конвергенцию машиностроение и искусственного интеллекта (ИИ), разработанная для безопасной навигации по сложным дорогам. Основная цель AVs - снизить количество аварий, вызванных человеческим фактором, оптимизировать транспортный поток и обеспечить мобильность для тех, кто не может водить машину. Благодаря использованию передовых процессоров и алгоритмов, эти автомобили меняют ландшафт автомобильной промышленности, смещая акцент с автомобильной промышленности, смещая акцент с ориентированных на водителя, на пассажиров.

Технология, лежащая в основе восприятия и контроля

Для безопасной навигации автономное транспортное средство должно обладать полным пониманием окружающей обстановки. Это достигается за счет сложной интеграции аппаратных датчиков и программного обеспечения Deep Learning (DL). Автомобиль действует как пограничного устройства, обрабатывающего огромные объемы данных в режиме реального времени.

• Набор сенсоров: Автомобили используют комбинацию камер, радаров и LiDAR для создания карты окружающей среды. В то время как камеры фиксируют визуальные детали, например светофоры, а LiDAR предоставляет точную информацию о глубине, измеряя отражения лазерного излучения.
• Компьютерное зрение: Необработанные данные датчиков обрабатываются с помощью Алгоритмы компьютерного зрения (КВ). Высокопроизводительные модели необходимы для решения таких задач, как обнаружение объектов для определения местоположения пешеходов и других транспортных средств, и сегментация изображений для classify для классификации дорожных покрытий, пригодных для движения, и тротуаров.
• Объединение датчиков: Для обеспечения надежности данные из нескольких источников объединяются с помощью слияния датчиков. Этот процесс уменьшает Например, если камера ослеплена бликами, радар все равно может detect препятствие впереди.
• Принятие решений: После восприятия окружающей среды система использует логику машинного обучения (ML) для планирования пути и управления, определяя угол поворота и ускорение, необходимые для безопасного достижения цели.

Уровни автоматизации

Возможности автономных автомобилей делятся на шесть уровней в соответствии со стандартом SAE International J3016, начиная с уровня 0 (без автоматизации) и заканчивая уровнем 5 (полная автоматизация).

• Assisted Driving (уровни 1-2): Большинство современных автомобилей оснащены системами помощи водителю (Advanced Driver-Assistance Systems, ADAS) такими как адаптивный круиз-контроль или система контроля полосы движения. Эти системы помогают, но требуют от водителя постоянного участия.
• От условной до полной автоматизации (уровни 3-5): Более высокие уровни предполагают полный контроль. Уровень 3 позволяет управлять автомобилем без рук в определенных условиях, а уровень 5 представляет собой автомобиль, который может ездить везде, где может ездить человек - цель, которую активно преследуют исследователи, использующие Reinforcement Learning. Нормативно-правовое регулирование надзор со стороны таких органов, как NHTSA. критически важен по мере продвижения этих технологий к публичному внедрению.

Применение в реальном мире

Технология автономных транспортных средств в настоящее время внедряется в различных отраслях, выходя за рамки теоретических исследований и переходя к практическому применению. и переходят к практическому применению.

1. Услуги роботакси: Такие компании, как Waymo и Cruise, управляют парками полностью автономных автомобилей в некоторых городах. В этих автомобилях используются сверхмощные GPU вычислений для обработки городской среды и перевозки пассажиров без участия водителя-человека.
2. Дальнемагистральные грузоперевозки: Автономные грузоперевозки призваны решить проблему нехватки логистики. Автоматизация движения по шоссе вождения, грузовики смогут работать более эффективно. Такие стартапы, как Aurora Innovation, проводят тестируют самоуправляемые грузовики, которые используют дальнее восприятие для управления скоростью движения по шоссе и тормозным путем.

Пример реализации модели

Основополагающим компонентом стека восприятия для AV является обнаружение таких объектов, как автомобили, автобусы и дорожные сигналы. На сайте Следующий код Python демонстрирует, как использовать предварительно обученный YOLO11 для выполнения выводов по изображению, имитируя систему технического зрения самоуправляемого автомобиля.

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11 model capable of detecting common road objects
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Perform inference on an image (e.g., a dashboard camera view)
# The model predicts bounding boxes and classes for objects in the scene
results = model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the detection results to visualize what the 'vehicle' sees
results[0].show()

Автономные транспортные средства и робототехника: в чем разница

Несмотря на то, что АВ технически являются подмножеством робототехники, эти термины различаются по сфере применения. Робототехника охватывает все программируемые машины, которые взаимодействуют с физическим миром, включая стационарные промышленные манипуляторы, используемые в производстве. В отличие от этого, автономные транспортные средства относятся к мобильные роботы, предназначенные для транспортировки. Однако они имеют общие технологии, такие как одновременная локализация и картирование (SLAM) и потребность в низкозамедленной обработке данных Edge AI.

Проблемы развития

Создание полностью автономных систем требует огромных объемов обучающих данных, чтобы справиться с "крайними случаями" - редкими редкие события, такие как суровая погода или нестабильное поведение людей. Разработчики часто используют платформы моделирования, такие как CARLA для безопасного тестирования алгоритмов перед реальными испытаниями. Кроме того, развертывание этих моделей на автомобильном оборудовании, используются такие методы, как квантование моделей для обеспечения их эффективной работы на встроенных системах. Такие фреймворки, как PyTorch и TensorFlow остаются стандартными инструментами для обучения сложных нейронных сетей, которые управляют этими машинами.