Многие люди рассматривают беспилотные автомобили как будущее транспорта. Поскольку ИИ становится все более продвинутым и мощным с каждым днем, это только поднимает вопрос; «Почему они еще не взяли на себя управление человеческими водителями?». Но хотя это, казалось бы, простая задача, было сделано много технических достижений, чтобы добраться до того состояния, в котором мы находимся сегодня. В этой статье мы обсудим ключевые компоненты беспилотного автомобиля.

Технологии, лежащие в основе самоуправляемого автомобиля

В настоящее время в беспилотных автомобилях используется комбинация пяти ключевых технологий для достижения конечной цели - стать полностью автономными. Эти:

Компьютерное зрение. Это процесс, при котором использование изображений и видео с камеры, а также процессов глубокого обучения для их анализа может помочь идентифицировать объекты на дороге, такие как полосы движения и дорожные знаки. Из-за того, что компьютеры не могут «видеть» мир так, как мы, мы должны обучать их посредством глубокого обучения с подкреплением тому, как мы воспринимаем мир.

Sensor Fusion. Одной камеры недостаточно, чтобы полностью понять мир вокруг нас. Это связано с тем, что камеры неэффективны в дождливые, туманные и снежные дни. Они также визуализируют объекты только на двумерной поверхности, однако наш мир трехмерен, и поэтому ему нужны не только изображения. Нам нужно уметь измерять расстояние и объекты в трехмерном масштабе. Здесь мы используем ЛИДАР. Лидар - это технология, в которой используются короткие импульсные лазеры для измерения расстояния путем расчета времени, необходимого для отражения назад. Комбинируя его с изображениями сенсора, мы можем нарисовать точную картину нашего пейзажа.

Локализация. Теперь, когда у нас есть понимание окружающей нас среды, нам нужно выяснить, где мы находимся в этом мире. В настоящее время GPS не является ответом. GPS хоть и точен, но недостаточно точен (точность до 1–2 метров). Учитывая, что 1–2 метра можно приравнять к удару пешехода по тротуару, это недостаточно точно, чтобы на него можно было положиться. Здесь мы можем использовать триангуляцию ориентиров, чтобы определить, где мы находимся в мире, с точностью до сантиметров. При этом используются указанные выше функции, чтобы находить и распознавать объекты вокруг нас, а затем использовать их расстояния для точного определения нашего местоположения.

Планирование пути. Теперь, когда мы знаем, где мы находимся в мире, мы должны найти способ добраться до места назначения самым быстрым и эффективным способом. Здесь мы можем использовать обучение с подкреплением, то есть тестируя все возможные маршруты и используя очки, чтобы набрать лучший из них. Мы также должны учитывать, что на дороге будут другие автомобили, преграждающие нам путь, алгоритм будет соответствующим образом настраиваться в реальном времени.

Контроль - это последний шаг. Он использует все вышеупомянутые входные данные и, используя сверточные нейронные сети (CNN), он будет принимать соответствующие решения о действиях, которые он будет предпринимать. Например, если впереди дорога свободна, они нажмут педаль газа, но если светится красный свет, они остановятся. Все вышеперечисленные факторы вводятся, и в зависимости от ситуации CNN примет решение. В конечном счете, это тот компонент, который управляет автомобилем.

Чем сейчас занимаются компании?

Многие компании прямо сейчас, в том числе Waymo (принадлежит Google), Ford, GM, Audi, BMW, Mercedes, Uber и Renault, все работают над технологиями автономных транспортных средств. Они видят потенциал этого рынка и то, что эта технология станет для них будущим бизнеса.

Согласно статистике, к 2030 году индустрия автономных транспортных средств будет стоить 285 миллиардов долларов. Ожидается, что со временем эта цифра будет только расти.

Они также добились значительного прогресса. Компания Google Waymo недавно получила разрешение на тестирование своих беспилотных автомобилей в Калифорнии, недалеко от своей штаб-квартиры в районе Маунтин-Вью.

GM планирует начать массовое производство беспилотных автомобилей, начиная с 2019 года. Он также планирует запустить службу вызова пассажиров, аналогичную Uber, но с полностью автономными транспортными средствами. Кикер в том, что они планируют взимать всего 1,50 доллара за милю, что на 40% дешевле, чем традиционные альтернативы.

Ключевые выводы

  • Самоуправляемые автомобили работают на основе комбинации компьютерного зрения, объединения датчиков, локализации, планирования пути и средств управления.
  • Согласно прогнозам аналитиков Intel, к 2050 году рынок беспилотных автомобилей достигнет 7 триллионов долларов США.
  • Эта отрасль обладает огромным рыночным потенциалом, поскольку беспилотные автомобили становятся все ближе к реальности.

Прежде чем ты уйдешь

  1. Дайте этой статье несколько аплодисментов
  2. Оставьте комментарий ниже или напишите мне на [email protected]

«Google работает над самоуправляемыми автомобилями. И они вроде работают. Люди настолько плохо водят машины, что компьютеры не обязательно должны быть такими хорошими, чтобы быть намного лучше ».