Узнай, как компьютерное зрение в автономных автомобилях обеспечивает восприятие и принятие решений в реальном времени, повышая безопасность и улучшая общее впечатление от вождения.
Самоуправляемые автомобили больше не являются просто футуристической идеей; они становятся реальностью благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ) для автономного вождения. Эти автомобили в значительной степени зависят от продвинутых систем ИИ, особенно от компьютерного зрениячтобы понимать и интерпретировать окружающий мир. Эта технология позволяет им идентифицировать объекты, распознавать дорожные знаки и безопасно ориентироваться в сложных средах в режиме реального времени.
С Глобальный рынок автономных автомобилей В 2021 году его стоимость составляла более 27 миллиардов долларов США, а к 2026 году ожидается рост почти до 62 миллиардов - очевидно, что ИИ для автономного вождения формирует будущее транспорта. В этой статье мы подробно рассмотрим, как компьютерное зрение применяется в самоуправляемых автомобилях, охватив такие ключевые приложения, как обнаружение пешеходов, распознавание дорожных знаков и системы удержания в полосе движения, и покажем, как эти инновации меняют будущее вождения.
ИИ может значительно помочь самодвижущимся автомобилям понимать окружающую обстановку и принимать решения в режиме реального времени. Давай рассмотрим, как ИИ, среди множества его применений, помогает в обнаружении пешеходов и распознавании дорожных знаков - двух ключевых элементов, повышающих надежность автономного вождения.
Вождение подразумевает постоянную концентрацию и осознание того, что происходит вокруг тебя, когда ты находишься за рулем. ИИ в самоуправляемых автомобилях может помочь в бесчисленных аспектах повседневного использования наших машин. Например, ИИ может сыграть важную роль в обеспечении безопасности пешеходов, замечая их и предсказывая их движение. Согласно "Study of Pedestrian Detection in Self-Driving Cars", этот процесс начинается с камер автомобиля, расположенных по всему периметру машины, чтобы захватить полный обзор окружения, включая дороги, тротуары и пешеходные переходы. Эти камеры постоянно получают визуальные данные, что помогает автомобилю "видеть" пешеходов даже в оживленных или сложных ситуациях.
Собранные визуальные данные затем могут быть обработаны с помощью моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLOv8. Для этого первым шагом является использование обнаружение объектов которое подразумевает определение местоположения потенциальных объектов, таких как пешеходы, автомобили и дорожные знаки, на изображении. После обнаружения объекта модель искусственного интеллекта переходит к следующему шагу - классификации. классификация-определение того, чем на самом деле является каждый обнаруженный объект. Модели обучаются на огромных наборах данныхчто позволяет им распознавать пешеходов в различных позах, условиях освещения и окружения, даже если они частично заслонены или находятся в движении.
В то время как некоторые модели компьютерного зрения отлично справляются с обнаружением и классификацией, другие сосредоточены на таких задачах, как предсказание движения обнаруженных пешеходов. В этих системах, как только объект классифицируется как пешеход, модель искусственного интеллекта идет дальше, предсказывая его следующее движение. Например, если кто-то стоит на краю пешеходного перехода, машина может предугадать, может ли он выйти на дорогу. Эта способность к прогнозированию крайне важна для того, чтобы автомобиль реагировал в реальном времени, замедляясь, останавливаясь или меняя направление движения, чтобы избежать любой потенциальной опасности. Чтобы сделать эти решения еще более умными, системы искусственного интеллекта могут объединить визуальные данные с камер с данными других датчиков, например LIDAR, что даст автомобилю более полное представление о его окружении.
Распознавание дорожных знаков, сокращенно TSR, - еще одна важная часть самодвижущихся автомобилей. Оно помогает автомобилю в реальном времени распознавать и реагировать на дорожные знаки, такие как знаки остановки, ограничения скорости и направления движения. Благодаря этому 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 распознавания знаков. Эти системы должны работать в различных условиях, таких как дождь, слабое освещение или когда знак виден под углом. Старые методы полагаются на такие приемы, как анализ формы и цвета знаков, но они часто могут подвести в сложных ситуациях, например при плохой погоде.
В исследовательской работе "Подход, основанный на YOLOv8, для многоклассового обнаружения дорожных знаков", авторы описывают использование YOLOv8 модели для определения областей изображений, где расположены дорожные знаки. Модель была обучена на наборе данных, включающем изображения дорожных знаков в различных условиях, таких как разные углы, освещение и расстояния. Как только модель YOLOv8 обнаруживает области, содержащие дорожные знаки, она точно классифицирует их, достигая впечатляющей точности в 80,64%. Такие возможности могут помочь автономным автомобилям в понимании дорожной обстановки, определяя важные дорожные знаки в режиме реального времени, что потенциально способствует принятию более безопасных решений при вождении.
ИИ постепенно меняет принцип работы самоуправляемых автомобилей, делая их более безопасными и эффективными. Благодаря умным алгоритмам и способности быстро обрабатывать данные эти автомобили могут замечать опасности, принимать более правильные решения по вождению и даже снижать свое влияние на окружающую среду. Вот несколько основных преимуществ, которые ИИ приносит самодвижущимся автомобилям.
ИИ способен повысить уровень безопасности в самоуправляемых автомобилях, позволяя в реальном времени обнаруживать опасности и реагировать на них. Согласно отчету Национальной администрации безопасности дорожного движения США (NHTSA), 94% серьезных аварий происходят по вине человека. ИИ способен уменьшить количество таких инцидентов, реагируя быстрее, чем водители-люди, что потенциально может снизить аварийность на 90% по мере того, как автономные системы будут становиться все более совершенными.
ИИ в обнаружении объектов автономными автомобилями не только помогает в обеспечении безопасности, но и улучшает транспортный поток. С помощью ИИ эти автомобили могут регулировать свою скорость, поддерживать оптимальную дистанцию, уменьшать необходимость резкого торможения или ускорения - все это помогает минимизировать пробки на дорогах. Алгоритмы ИИ также оптимизируют топливную эффективность, гарантируя, что автомобили будут следовать наиболее эффективным маршрутам, избегать ненужных остановок и управлять расходом топлива лучше, чем водители-люди. В результате ИИ не только улучшает ощущения от вождения, но и способствует снижению выбросов и расходов на топливо.
Будущее самодвижущихся автомобилей вращается вокруг достижения 5-го уровня автономии, что означает полностью автономное вождение без необходимости вмешательства человека, независимо от окружающей среды или ситуации. Чтобы понять, куда движется эта технология, важно разделить пять уровней автономного вождения, определенных Обществом автомобильных инженеров (SAE):
В настоящее время большинство серийных автомобилей работают на втором уровне автономности, когда машина может помогать с рулевым управлением и контролем скорости, но при этом требует от водителя постоянного участия. Mercedes-Benz является одной из первых компаний, достигших 3-го уровня автономности, который при определенных условиях позволяет водителю убрать руки с руля, отвести взгляд от дороги - и воспринимать окружающую обстановку.
Однако достижение пятого уровня автономности, когда автомобили смогут перемещаться по любой местности, от оживленных городских центров до отдаленных сельских дорог, без карт и вмешательства человека, представляет собой серьезную проблему. Эти проблемы включают в себя разработку 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 самодвижущиеся автомобили еще более реальными. Он помогает этим машинам обнаруживать объекты, распознавать дорожные знаки, оставаться на своей полосе движения и, благодаря таким моделям компьютерного зрения, как YOLOv8помогает управлять дорожным движениеми оптимизировать управление парковкой, делая вождение более безопасным и плавным. Такие технологии, как YOLO и CNN, позволяют автомобилям принимать умные решения на дороге. Сейчас большинство самоуправляемых автомобилей работают на уровне 2, когда они помогают управлять машиной, но все еще нуждаются во внимании человека, а уровень 3 автономии находится в стадии тестирования, позволяя ограниченное управление без рук.
Впереди большая проблема - достижение 5-го уровня автономности, когда автомобили смогут самостоятельно управлять машиной в любых условиях без помощи человека. Для этого потребуется больше работы, чтобы справиться с неожиданными событиями и создать системы, способные принимать решения в реальном времени в любых ситуациях. По мере совершенствования ИИ полностью самоуправляемые автомобили становятся все ближе, обещая более безопасные дороги и комфортное вождение.
Любопытно узнать об искусственном интеллекте? Изучи наш репозиторий GitHub чтобы погрузиться в революционные проекты и пообщаться с нашим растущим сообществом сообществом. С сайта здравоохранение прорывов в здравоохранении и инноваций в самоуправляемых автомобилеймы создаем будущее искусственного интеллекта!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
