IoT Worlds
Алгоритмы самоуправляемого автомобиля
БлогИскусственный интеллектУмный город

Как работают алгоритмы самоуправляемого автомобиля?

Алгоритмы самоуправляемых автомобилей становятся все более и более реальностью.

Но как они работают?

Какова внутренняя история алгоритмов беспилотных автомобилей?

Этот пост в блоге ответит на эти вопросы. Это также объяснит, что делает их такими опасными для пешеходов, велосипедистов и других водителей, и почему мы должны беспокоиться об этом.

Во-первых, давайте поговорим о том, как на самом деле работают эти системы ИИ. Суть любого алгоритма самостоятельного вождения — глубокая нейронная сеть (DNN). DNN используют искусственную нейронную сеть для представления данных в слоях: входной слой, скрытый слой (слои) и выходной слой. Они печально известны тем, что имеют много параметров, которые затрудняют их обучение. К счастью, существует множество различных методов обучения, которые могут помочь решить эту проблему. Например, мы можем использовать предварительное обучение и трансферное обучение, чтобы сделать процесс обучения более быстрым и точным.

Существует несколько различных типов DNN: сверточные слои, рекуррентные слои (RNN) и уровни прямой связи (FF) — все они широко используются в приложениях глубокого обучения, таких как алгоритмы самоуправляемых автомобилей. Сверточные слои будут применять ядро или фильтр для извлечения высокоуровневых функций из входных данных, поэтому каждый элемент в выходных данных имеет очень похожие размеры по сравнению с предыдущим слоем. RNN используют временные зависимости, что означает, что их можно использовать в ситуациях, когда вам нужно понять, как что-то меняется с течением времени, например, для понимания речи или обнаружения объектов на изображениях/видео. Слои с прямой связью лучше фиксируют пространственные зависимости, поэтому они обычно используются в очень точных задачах классификации.

Для обучения этих DNN мы можем использовать один из двух методов: обучение с учителем или обучение без учителя. При обучении с учителем желаемый результат для каждого ввода дается модели во время обучения; обычно это работает лучше всего, когда есть метка, соответствующая каждому наблюдению. Неконтролируемое обучение включает в себя использование немаркированного набора данных и придание ему отдельных функций, чтобы он мог самостоятельно группировать их вместе с шаблонами. Этот подход позволяет нам классифицировать объекты без меток, что делает алгоритмы беспилотных автомобилей особенно уникальными по сравнению с большинством других приложений машинного зрения, где метки присутствуют практически в каждом случае.

Следующим шагом в описании алгоритмов самоуправляемых автомобилей является понимание того, что делает их сложными для пешеходов, велосипедистов и других водителей. Ответ на этот вопрос заключается в том, как эти системы ИИ обнаруживают движущиеся объекты. Например, представьте, что вы — автономный автомобиль, приближающийся к пешеходному переходу без знака «стоп» или светофора. Когда пешеход нажимает кнопку на перекрестке, он активирует сигнал, который сообщает автомобилям, что у них есть преимущественное право проезда. Наша система искусственного интеллекта должна полагаться на этот беспроводной радиосигнал, чтобы определить, должна ли она замедлиться или остановиться, иначе она не сможет достаточно быстро отреагировать, если они пересекутся, не глядя в обе стороны.

Это создает несколько проблем: во-первых, РЧ-сигналы часто имеют ближний радиус действия, поэтому их использование не идеально для алгоритмов самоуправляемых автомобилей, поскольку нам нужно будет установить дополнительные датчики поверх них; нам также потребуется больше инфраструктуры и общегородская координация, чтобы заставить это работать. Во-вторых, радиоприемники часто питаются от батарей, поэтому в определенных ситуациях они могут быть ненадежными, хотя это касается и пешеходов-людей, а не только систем искусственного интеллекта. В-третьих, если есть помехи или отсутствие связи, наша система искусственного интеллекта не будет знать, когда кто-то собирается пересечь дорогу или следует остановиться или замедлить движение. Четвертая проблема заключается в том, что алгоритмы самоуправляемых автомобилей не имеют доступа к этим типам сигналов, поскольку большинство из них еще не подключены напрямую к локальным беспроводным сетям.

Это означает, что системы искусственного интеллекта должны полагаться на другие типы входных данных для навигации по перекресткам, такие как камеры, установленные снаружи, камеры внутри автомобиля для обнаружения пассажиров и датчики на колесах для измерения скорости. Это также создает несколько проблем: например, если кто-то активирует светофор с помощью радиоуправляемой машины или другого типа контроллера, у нашей системы искусственного интеллекта могут возникнуть проблемы с обнаружением этого, потому что на этот перекресток не направлены камеры. Светофорам также требуется электричество, поэтому они могут выйти из строя в определенных ситуациях — и это особенно проблематично, если аккумулятор нашего беспилотного автомобиля разрядится.

Однако есть много других проблем, связанных с обучением алгоритмов самостоятельного вождения автомобиля. Например, первый набор задач был в основном связан с обнаружением объектов, в то время как пешеходы/велосипедисты отсутствовали, поскольку они двигались намного медленнее, чем автомобили, поэтому их векторы скорости не были бы такими большими по сравнению с автомобилями. Однако сейчас мы приближаемся к переломному моменту, когда скорость беспилотных автомобилей начинает соперничать со скоростью гуманоидов, и тогда их становится гораздо труднее обнаружить.

Существует также проблема обучающих данных: если мы будем обучать их на слишком большом количестве выборок из одного определенного города, они могут плохо справляться с перекрестками в других городах. Это особенно серьезная проблема для таких компаний, как Google, которые годами путешествовали по миру, чтобы нанести на карту каждый перекресток, чтобы в конечном итоге системы искусственного интеллекта можно было развернуть в любой точке мира. Вы можете прочитать больше об этой теме здесь или посмотреть серию видео о машинном зрении.

Поскольку этим типам алгоритмов сложно ориентироваться на пересечениях, некоторые исследователи разрабатывают новые методы, основанные на обучении с подкреплением, а не на обучении с учителем. Этот метод включает в себя обучение беспилотного автомобиля передвижению по перекресткам путем случайного угадывания того, что он должен делать после каждого шага, например, следует ли ускорить или замедлить его скорость и в каком направлении. Он пытается выполнить большое количество действий, пока не узнает правильный путь от А к Б, подобно тому, как животные учатся у своих родителей, а не их явно учат.

Конечно, алгоритмы обучения с подкреплением по-прежнему полагаются на датчики, размещенные вокруг автомобиля, такие как камеры, которые обнаруживают пешеходов/велосипедистов. Одним из преимуществ является то, что со временем они могут лучше обрабатывать пересечения, поскольку мы можем улучшать наше первоначальное предположение с каждой последующей попыткой. Еще одним преимуществом является то, что для этих систем не требуется дорогостоящая инфраструктура, такая как светофоры и радиопередатчики, хотя они все равно должны обнаруживать людей без них.

Вот почему некоторые исследователи беспилотных автомобилей начинают использовать людей в качестве дополнительного источника данных о сигналах, когда это возможно. При достаточном обучении они могут предоставить нашим системам искусственного интеллекта достоверную информацию о предстоящих перекрестках, и чем больше данных они получат, тем лучше будет принимать их решения. Это может быть полезно и для других задач, таких как помощь нашим роботам-компаньонам в перемещении по людным местам или даже поиск скрытых предметов в домах, поскольку роботы обычно полагаются на камеры/сенсоры, а не на человеческое зрение.

Конечно, у этого метода есть свои недостатки — например, люди не безошибочны, и не все из нас имеют одинаковый опыт навигации по городам, плюс всегда есть место для ошибки, когда дело доходит до отправки инструкций самоуправляемым автомобилям. Неясно, насколько хорошо наши алгоритмы машинного обучения будут работать в разных средах, особенно потому, что на принятие решений человеком, как правило, влияет сам городской пейзаж, а это означает, что трудно делать обобщения между местоположениями. Вот почему многие эксперты до сих пор рекомендуют обучение с учителем, пока мы не разработаем более продвинутые модели, способные справиться с этими проблемами.

Несмотря на то, что каждый год автомобильных аварий с самостоятельным вождением становится меньше, они, как правило, происходят на перекрестках, где исследователям было трудно обучать системы ИИ, поскольку данные либо неполны, либо просто недоступны для определенных регионов/стран, таких как сельские районы. Если вы хотите узнать о дополнительных проблемах, связанных с разработкой автономных транспортных средств, нажмите здесь или ознакомьтесь с этой серией статей о глубоком обучении с подкреплением.

Самоуправляемые автомобили становятся все более популярными в мире технологий. Алгоритмы этих машин сложны, но, поняв их, вы сможете понять, что заставляет их работать должным образом.

Как работают беспилотные автомобили?

Проще говоря, автомобиль использует ряд алгоритмов для обработки больших объемов данных из окружающей среды. Чтобы понять, что это значит, важно понять, что такое алгоритм. В вычислительной технике алгоритм представляет собой набор пошаговых процедур или правил, которые определяют, как информация будет обрабатываться и обрабатываться. Самоуправляемые автомобили используют эти алгоритмы для обработки определенных данных об их окружении и создания прогнозов на их основе — например, скорости, с которой объекты движутся по отношению друг к другу. В беспилотном автомобиле можно найти множество типов алгоритмов: обнаружение и классификация объектов, планирование и прогнозирование движения, локализация и картографирование (SLAM) и т. д. Эти вычисления выполняются множеством различных типов датчиков, включая камеры и лазерные сканеры.

Беспилотные автомобили используют множество различных датчиков для отслеживания окружающей среды. Некоторые из ключевых сенсорных технологий, используемых в беспилотных автомобилях, — это радар, лидар и оптическое изображение. Радар излучает радиоволны для обнаружения объектов, отражая их от поверхностей — это хорошо для наблюдения за твердыми/большими объектами, которые могут быть затруднены при использовании только оптических данных. Лидар — это сокращение от Light Detection and Ranging — он использует лазерный свет вместо радиоволн для обнаружения таких поверхностей, как дорожная разметка и полосы движения, которые трудно увидеть ночью или в дождь/снег. Оптическое изображение — это именно то, на что это похоже: камеры автомобиля улавливают изображения, которые включают в себя такие вещи, как светофоры, знаки, пешеходы и т. д. Радар, лидар и оптическое изображение важны для повышения осведомленности автомобиля об окружающей среде.

Самоуправляемые автомобили должны делать несколько вещей одновременно, чтобы иметь возможность безопасно работать самостоятельно. Сначала они должны ощущать окружающую их среду, используя данные своих различных датчиков, а затем они должны обрабатывать эти данные в информацию, которую можно использовать для определения того, какие действия необходимо предпринять дальше. Для этого самоуправляемые автомобили используют алгоритмы, которые функционируют как набор процедур или правил, которым следует автомобиль, чтобы делать прогнозы на основе сигналов окружающей среды. Технологии, используемые в беспилотных автомобилях, постоянно совершенствуются с появлением каждой новой модели на дорогах, но, несмотря на то, что эти машины продолжают совершенствоваться, им еще предстоит пройти долгий путь, прежде чем они станут массовыми.

Кто стоит за этими алгоритмами? Беспилотные автомобили — это сложные механизмы, в которых постоянно происходит множество различных процессов, поэтому для их правильной работы требуются команды преданных своему делу профессионалов. В мире беспилотных автомобилей существует бесчисленное множество профессий, но некоторые из наиболее распространенных включают инженеров компьютерного зрения, инженеров-робототехников и разработчиков программного обеспечения. Каждый из них играет неотъемлемую роль в разработке или улучшении новых моделей, которые можно использовать для различных целей. Не только это, но и каждая новая инновация открывает возможности для других, которые хотят участвовать в производственном процессе. Нижняя линия? Со временем и исследованиями, которые компании во всем мире инвестируют в беспилотные автомобили, это лишь вопрос времени, когда эти машины будут усовершенствованы и внедрены в общество.

Какие еще есть факты о беспилотных автомобилях? Если вы сами заинтересованы в том, чтобы стать частью этой отрасли, или просто хотите узнать больше о технологиях, обеспечивающих правильную работу этих автомобилей, посетите следующий курс сегодня.

Что такое алгоритм?

Алгоритм — это определенный набор правил, которым следуют для выполнения задачи. В случае беспилотных автомобилей это алгоритм, который сообщает автомобилю, какие действия нужно предпринять, чтобы он мог двигаться и избегать препятствий, одновременно пытаясь следовать сигналам светофора. Беспилотные автомобили получают информацию от датчиков окружающей местности, которую алгоритмы обрабатывают и определяют, как лучше действовать. Эта технология имеет большие перспективы, потому что, если бы она была усовершенствована, она была бы безопаснее для всех на дороге, потому что у этих машин будет идеальное время реакции, а не время реакции человека, которое, как было показано, медленнее из-за различных психологических факторов. Эти алгоритмы имеют многообещающие перспективы, потому что они потенциально могут изменить транспорт в том виде, в каком мы его знаем, резко сократив количество несчастных случаев и смертельных случаев, сделав вождение намного безопаснее. Однако проблема заключается в том, что исследования этой технологии все еще очень новы, а это означает, что ее будущее все еще неясно. Есть много факторов, которые необходимо учитывать при реализации этих алгоритмов, таких как погодные условия и общая культура вождения в разных странах.

Как работают алгоритмы самоуправляемого автомобиля?

Эти алгоритмы имеют многообещающие перспективы, потому что они потенциально могут изменить транспорт в том виде, в каком мы его знаем, резко сократив количество несчастных случаев и смертельных случаев, сделав вождение намного безопаснее. Однако проблема заключается в том, что исследования этой технологии все еще очень новы, а это означает, что ее будущее все еще неясно. Есть много факторов, которые необходимо учитывать при реализации этих алгоритмов, таких как погодные условия и общая культура вождения в разных странах.

Почему они важны для разработки беспилотных автомобилей?

управляющие автомобили получают информацию от датчиков окружающей местности, которую алгоритмы обрабатывают и определяют, как лучше действовать.

Как это повлияет на наш мир в будущем?

Если бы эти машины были усовершенствованы, это было бы безопаснее для всех на дороге, потому что у этих машин было бы идеальное время реакции, а не время реакции человека, которое, как было показано, медленнее из-за различных психологических факторов. Эти алгоритмы имеют большие перспективы, потому что они потенциально могут изменить транспорт, резко сократив количество несчастных случаев и смертельных случаев, сделав вождение намного безопаснее.

Будущее транспорта и как оно может изменить ситуацию для всех нас?

Исследования в области этой технологии все еще очень новы, а это означает, что ее будущее все еще неясно. Есть много факторов, которые необходимо учитывать при реализации этих алгоритмов, таких как погодные условия и общая культура вождения в разных странах.

Лучшие курсы по самостоятельному вождению автомобилей

  1. Специализация на беспилотном автомобиле
  2. Технология самоуправляемых автомобилей
  3. Специализация глубокого обучения
  4. Мастер компьютерного зрения
  5. Машинное обучение

Каковы преимущества использования автомобиля с автоматическим управлением по сравнению с обычным автомобилем?

Беспилотные автомобили были бы безопаснее и эффективнее обычных автомобилей во всех аспектах вождения. То, как автомобили будут управляться самостоятельно, сделает их намного безопаснее и предотвратит несчастные случаи. Они также смогут лучше управлять автомобилем в условиях интенсивного движения. Кроме того, они могут находить места для парковки, когда никто другой не может, что делает их чрезвычайно полезными при поиске мест в городах. В целом, автомобили с автоматическим управлением, как правило, намного безопаснее и эффективнее, чем обычные автомобили, и обеспечивают преимущества, которые не могут быть найдены в обычном автомобиле.

Каковы недостатки использования автомобиля с автоматическим управлением по сравнению с обычным автомобилем?

Самоуправляемые автомобили будут намного дороже, чем обычные автомобили, и цена может не стоить того для многих людей. Это особенно верно, когда нет инфраструктуры для поддержки этих транспортных средств на дорогах. Кроме того, их сложно поддерживать на постоянной основе из-за их сложного характера. В целом беспилотные автомобили могут принести пользу, но у этих новых технологий есть несколько недостатков, которые в настоящее время нельзя игнорировать.

Кто разрабатывает алгоритмы самоуправляемых автомобилей и что они делают, чтобы сделать их лучше?

Кто из алгоритмов автономного вождения — горячая тема. Многие компании борются за первое место, в том числе Google, Tesla, Uber и Apple. Каждая компания имеет свои сильные и слабые стороны. Google, например, имеет огромный пул данных, которые он может использовать для улучшения своих алгоритмов. Тесла смогла создать очень продвинутый комплект оборудования, который используется в ее автомобилях. Uber хорош в картировании и отслеживании данных. Apple все еще относительно неизвестна в этой области, но считается, что они работают над чем-то большим.

То, что эти компании делают для улучшения своих алгоритмов, различается. Некоторые компании сосредоточены на улучшении искусственного интеллекта, лежащего в основе алгоритмов. Другие пытаются улучшить датчики и камеры, которые используются в алгоритмах. Большинство компаний также пытаются улучшить отображение и отслеживание данных. Главное, что объединяет все эти компании, это то, что они создают алгоритмы для беспилотных автомобилей, которые представляют будущее транспорта.

Будущее беспилотных автомобилей и как они изменят нашу жизнь к лучшему

Грядет революция беспилотных автомобилей, и она изменит нашу жизнь к лучшему. Представьте, что вам больше никогда не придется беспокоиться о том, что вы потеряетесь или опоздаете на работу. С беспилотными автомобилями вы сможете расслабиться и насладиться поездкой, пока ваш автомобиль выполняет всю работу.

Беспилотные автомобили не только облегчат нашу жизнь, но и сделают наши дороги более безопасными. Согласно исследованию Массачусетского технологического института, беспилотные автомобили могут снизить количество смертельных случаев на дорогах до 90%. Это много спасенных жизней!

Так в чем задержка? Почему беспилотные автомобили еще не везде? Ответ прост: регулирование. Технология есть, но правительства всего мира все еще пытаются понять, как регулировать и внедрять использование этих автомобилей.

Чтобы ускорить процесс, мы обращаемся к Google с просьбой сотрудничать с правительствами по всему миру, чтобы создать единую правовую базу для регулирования беспилотных автомобилей. Таким образом, вместо того, чтобы каждая страна изобретала велосипед, они могут просто ссылаться на эту структуру как на основу для своих законов. Мы также хотели бы, чтобы эти государственные органы публично поддержали усилия Google в этой области.

Разница между беспилотным автомобилем и автомобилем с водителем

Автомобили с помощником водителя — это автомобили, которые имеют функции, которые помогают водителю выполнять определенные задачи, например парковаться или оставаться в полосе движения. С другой стороны, самоуправляемый автомобиль — это автомобиль, который может управлять собой без какой-либо помощи водителя. Еще одно отличие состоит в том, что самоуправляемый автомобиль может перемещаться без участия человека, в то время как автомобилю с помощью водителя требуется хотя бы некоторое взаимодействие с водителем.

Самоуправляемые автомобили — это не шутки, и они давно разрабатываются. Все мы знаем, как дорого стоит нанимать водителей, заправлять их автомобили и заботиться о них, когда они болеют или получают травмы. По мере того, как в последние годы технология беспилотных автомобилей развивалась, мы начинаем видеть, как на рынке появляется все больше моделей беспилотных автомобилей для потребителей, которые хотят этой роскоши, не переплачивая за это. Остается вопрос: что это означает для будущих перевозок? Как вы думаете, смогут ли эти автономные транспортные средства справиться с любой ситуацией достаточно хорошо, чтобы не вызывать аварий? Вспомните свой собственный опыт работы с людьми-водителями — вероятно, было много случаев, когда кто-то подрезал вас или сделал небезопасную смену полосы рядом с вами!

Вы заинтересованы в самоуправляемом автомобиле? Связаться с нами!

Related Articles

WP Radio
WP Radio
OFFLINE LIVE