Veicoli autonomi

Le tecnologie principali che guidano l'autonomia

La capacità di un veicolo autonomo di operare in sicurezza si basa su una serie di tecnologie integrate, principalmente guidate da AI e ML, in particolare dal Deep Learning (DL).

• Visione artificiale (CV): È fondamentale per consentire agli AV di "vedere" e interpretare il mondo. Le telecamere acquisiscono dati visivi che vengono elaborati con algoritmi di CV per identificare corsie stradali, segnali stradali, pedoni, altri veicoli e ostacoli.
• Rilevamento degli oggetti: Un'attività chiave del CV in cui i modelli identificano e localizzano gli oggetti all'interno del campo visivo del veicolo, spesso disegnando un riquadro di delimitazione intorno a ciascun oggetto rilevato. Modelli all'avanguardia come Ultralytics YOLO11 sono spesso utilizzati per le loro capacità di inferenza in tempo reale, fondamentali per reagire rapidamente. Puoi esplorare i confronti tra i diversi modelli YOLO per comprenderne l'evoluzione.
• Suite di sensori: Gli AV utilizzano in genere più tipi di sensori:
  • Telecamere: Forniscono informazioni visive ricche.
  • LiDAR (Light Detection and Ranging): Utilizza impulsi laser per creare mappe 3D dettagliate dell'ambiente circostante, efficaci in diverse condizioni di luce.
  • Radar (Radio Detection and Ranging): Utilizza le onde radio per rilevare gli oggetti e misurarne la velocità; è affidabile anche in condizioni atmosferiche avverse come pioggia o nebbia.
• Sensor Fusion: Gli algoritmi combinano i dati provenienti da vari sensori (telecamere, LiDAR, radar, GPS, IMU) per creare una comprensione completa e solida dell'ambiente. In questo modo si superano le limitazioni di ogni singolo tipo di sensore.
• Pianificazione del percorso: Gli algoritmi di intelligenza artificiale determinano il percorso più sicuro ed efficiente e la traiettoria immediata in base all'ambiente percepito, alla destinazione, alle regole del traffico e alle dinamiche del veicolo. Ciò comporta complessi processi decisionali.
• Sistemi di controllo: Traducono il percorso pianificato in azioni fisiche come sterzata, accelerazione e frenata, spesso utilizzando i principi della robotica.

Livelli di automazione della guida

Per standardizzare le capacità, SAE International definisce sei livelli di automazione della guida, dal livello 0 (nessuna automazione) al livello 5 (automazione completa, nessun conducente umano necessario in nessuna condizione). Molti degli attuali sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) rientrano nei livelli 1 e 2. Le aziende che sviluppano sistemi completamente autonomi spesso puntano al Livello 4 (elevata automazione all'interno di specifici domini operativi di progettazione, come le aree urbane georeferenziate) o al Livello 5.

Applicazioni AI/ML del mondo reale nei veicoli autonomi

I veicoli autonomi non sono solo concetti futuristici, ma vengono sviluppati e utilizzati attivamente, mostrando la potenza dell'intelligenza artificiale in scenari complessi e reali.

1. Servizi di robotaxi: Aziende come Waymo (di proprietà della società madre di Google, Alphabet) e Cruise (controllata in maggioranza da GM) gestiscono servizi di ride-hailing completamente autonomi in aree limitate. I loro veicoli utilizzano una sofisticata intelligenza artificiale per la percezione(sfruttando il rilevamento e la segmentazione degli oggetti), la previsione del comportamento degli altri utenti della strada e la navigazione in ambienti urbani complessi. Questi sistemi imparano e migliorano continuamente sulla base dei dati raccolti durante il funzionamento, un principio fondamentale delle Machine Learning Operations (MLOps). Ulteriori approfondimenti sono disponibili nelle discussioni sull'IA nelle auto a guida autonoma.
2. Rilevamento ed evitamento dei pericoli: Gli AV devono identificare e reagire ai pericoli stradali imprevisti. Ad esempio, i modelli di rilevamento degli oggetti possono essere addestrati su misura utilizzando piattaforme come Ultralytics HUB per rilevare buche, detriti o zone di costruzione. Un esempio prevede l'utilizzo di modelliYOLO per il rilevamento delle buche, consentendo all'intelligenza artificiale del veicolo di pianificare un percorso sicuro intorno all'ostacolo o di avvisare il sistema. Questa applicazione evidenzia la necessità di un'elevata precisione e di una bassa latenza nel rilevamento.

Sviluppo e formazione

Lo sviluppo di AV comporta test e convalide rigorose, spesso utilizzando dataset di grandi dimensioni come COCO o dataset di guida specializzati come Argoverse. L'addestramento dei modelli di deep learning sottostanti richiede risorse computazionali significative(GPU, TPU) e framework come PyTorch o TensorFlow. Gli ambienti di simulazione svolgono un ruolo fondamentale per testare in sicurezza gli algoritmi in innumerevoli scenari prima dell'implementazione nel mondo reale. L 'implementazione dei modelli spesso coinvolge tecniche di ottimizzazione come la quantizzazione e acceleratori hardware specializzati(dispositivi Edge AI, NVIDIA Jetson). L'intero ciclo di vita beneficia di solide pratiche MLOps per il miglioramento e il monitoraggio continui.