Автономные транспортные средства

Основные технологии, обеспечивающие автономность

Способность автономного автомобиля работать безопасно зависит от набора интегрированных технологий, в первую очередь от ИИ и ОД, особенно Deep Learning (DL).

• Компьютерное зрение (КВ): Это основополагающий фактор для того, чтобы АВ могли "видеть" и интерпретировать окружающий мир. Камеры снимают визуальные данные, которые обрабатываются с помощью алгоритмов CV для определения дорожных полос, дорожных знаков, пешеходов, других транспортных средств и препятствий.
• Обнаружение объектов: Ключевая задача CV, в которой модели идентифицируют и определяют местоположение объектов в поле зрения автомобиля, часто рисуя ограничительную рамку вокруг каждого обнаруженного объекта. Современные модели, такие как Ultralytics YOLO11 часто используются благодаря своим возможностям делать выводы в реальном времени, что очень важно для быстрой реакции. Ты можешь изучить сравнения между различными моделями YOLO , чтобы понять их эволюцию.
• Сенсорный набор: В AV обычно используется несколько типов датчиков:
  • Камеры: Обеспечивают богатую визуальную информацию.
  • LiDAR (Light Detection and Ranging): Использует лазерные импульсы для создания детальных 3D-карт окружающей местности, эффективных при различных условиях освещения.
  • Радар (Radio Detection and Ranging): Использует радиоволны для обнаружения объектов и измерения их скорости, надежен в неблагоприятную погоду, например в дождь или туман.
• Слияние датчиков: Алгоритмы объединяют данные с различных датчиков (камер, LiDAR, радаров, GPS, IMU), чтобы создать комплексное и надежное понимание окружающей среды. Это позволяет преодолеть ограничения какого-либо одного типа датчиков.
• Планирование пути: Алгоритмы искусственного интеллекта определяют самый безопасный и эффективный маршрут и непосредственную траекторию движения, основываясь на воспринимаемой обстановке, пункте назначения, правилах дорожного движения и динамике автомобиля. Это включает в себя сложные процессы принятия решений.
• Системы управления: Преобразуют запланированную траекторию в физические действия, такие как рулевое управление, ускорение и торможение, часто используя принципы из робототехники.

Уровни автоматизации вождения

Чтобы стандартизировать возможности, SAE International определяет шесть уровней автоматизации вождения, от уровня 0 (отсутствие автоматизации) до уровня 5 (полная автоматизация, водитель-человек не нужен ни при каких условиях). Многие нынешние передовые системы помощи водителю (ADAS) относятся к уровням 1 и 2. Компании, разрабатывающие полностью автономные системы, часто ориентируются на уровень 4 (высокая степень автоматизации в пределах определенных операционных доменов, например, в городских районах с геозоной) или уровень 5.

Реальные приложения AI/ML в автономных автомобилях

Автономные автомобили - это не просто футуристические концепции, они активно разрабатываются и внедряются, демонстрируя мощь ИИ в сложных, реальных сценариях.

1. Сервисы роботакси: Такие компании, как Waymo (принадлежит материнской компании Google, Alphabet) и Cruise (большая часть акций принадлежит GM), предоставляют полностью автономные услуги по организации поездок в ограниченных районах. Их автомобили используют сложный искусственный интеллект для восприятия(с помощью обнаружения и сегментации объектов), предсказания поведения других участников дорожного движения и навигации в сложных городских условиях. Эти системы постоянно учатся и совершенствуются на основе данных, собранных во время работы, что является основным принципом Machine Learning Operations (MLOps). Более подробную информацию можно найти в обсуждениях, посвященных ИИ в самодвижущихся автомобилях.
2. Обнаружение и избегание опасностей: АВ должны определять неожиданные дорожные опасности и реагировать на них. Например, модели обнаружения объектов можно настраивать с помощью таких платформ, как Ultralytics HUB, для обнаружения выбоин, мусора или строительных зон. В качестве примера можно привести использование моделейYOLO для обнаружения выбоин, что позволит искусственному интеллекту автомобиля спланировать безопасный путь в обход препятствия или предупредить систему. Это приложение подчеркивает необходимость высокой точности и низкой задержки при обнаружении.

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. Обучение базовых моделей глубокого обучения требует значительных вычислительных ресурсов(GPU, TPU) и таких фреймворков, как PyTorch или TensorFlow. Среды моделирования играют важнейшую роль в безопасном тестировании алгоритмов в бесчисленных сценариях перед развертыванием в реальном мире. При развертывании моделей часто используются такие методы оптимизации, как квантование, и специализированные аппаратные ускорители(устройства Edge AI, NVIDIA Jetson). Весь жизненный цикл выигрывает от надежных практик MLOps для постоянного улучшения и мониторинга.