Sztuczna inteligencja w samochodach autonomicznych – jak pojazdy autonomiczne zmieniają branżę

Technologia sztucznej inteligencji zapoczątkowała erę transformacji w świecie transportu, w którym samochody autonomiczne są wyposażone w inteligentną technologię, umożliwiającą autonomiczną nawigację i podejmowanie decyzji na drodze w czasie rzeczywistym. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w samochodach autonomicznych zapewnia bezpieczniejsze i wydajniejsze środki transportu, co może ostatecznie zmniejszyć liczbę ofiar śmiertelnych wynikających z błędów ludzkich.

Według badania przeprowadzonego przez amerykańską Krajową Administrację Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego (NHTSA) i Google błąd ludzki jest przyczyną około 93% wypadków drogowych. Błędy te mogą obejmować upośledzenie wzroku, upośledzenie słuchu i konsekwencje prowadzenia pojazdu pod wpływem alkoholu. Sztuczna inteligencja w samochodach autonomicznych wykorzystuje czujniki i algorytmy do zrozumienia środowiska. Obejmuje to znajomość przeszkód i sygnałów drogowych oraz podejmowanie decyzji w tej chwili, aby zapewnić przyjemną i bezpieczną jazdę. Ich zdolność do uczenia się i dostosowywania sprawia, że ​​są bardziej kompetentni w pokonywaniu skomplikowanych dróg.

Rozwój pojazdów autonomicznych doprowadził do powstania bezpieczniejszych i bardziej ekologicznych systemów transportu. W skali globalnej samochody autonomiczne będą prawdopodobnie stanowić znaczną część, około jednej czwartej rynku do roku 2035–2040, prawdopodobnie ze względu na postęp w technologii sztucznej inteligencji. Według Statista do 2030 r. globalny rynek sztucznej inteligencji w branży motoryzacyjnej osiągnie wycenę na poziomie 74,5 miliarda dolarów. Liczba ta pokazuje, w jaki sposób wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji w przemyśle motoryzacyjnym doprowadzi do przyszłości bezpieczniejszego, bardziej zrównoważonego i wygodniejszego transportu.

Sztuczna inteligencja przynosi szereg korzyści różnym branżom, automatyzując złożone zadania i zwiększając wydajność, a w konsekwencji oszczędzając czas. Jednak na tym blogu omówimy, w jaki sposób sztuczna inteligencja w samochodach autonomicznych rewolucjonizuje nowoczesny transport.

Rola sztucznej inteligencji w samochodach autonomicznych

Zastosowanie sztucznej inteligencji w samochodach autonomicznych i inteligentnych systemach ruchu zmieniło przemysł motoryzacyjny nie do uwierzenia. Pojazdy mogą dostosowywać się do zmieniających się warunków drogowych i zmieniających się scenariuszy ruchu drogowego, korzystając z algorytmów uczenia maszynowego, dzięki czemu jazda staje się bezpieczniejsza, wygodniejsza i wydajniejsza. Sztuczna inteligencja odegrała również kluczową rolę w rozwoju samochodów elektrycznych i hybrydowych, umożliwiając producentom maksymalizację projektów w celu uzyskania najbardziej wydajnej pracy i minimalnego zużycia energii. Wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji w samochodach autonomicznych odgrywa kluczową rolę w różnych kluczowych funkcjach, m.in

• Modelowanie predykcyjne: samochody autonomiczne mogą przewidywać zachowanie pieszych i innych pojazdów za pomocą sztucznej inteligencji. Pojazd jest wyposażony w funkcje modelowania predykcyjnego i analitycznego, które pozwalają przewidywać takie problemy i zapobiegać ich występowaniu.
• Wykrywanie i percepcja: Samochody autonomiczne korzystają z szerokiej gamy czujników, w tym lidarów, kamer, czujników ultradźwiękowych i radarów, aby uzyskać szczegółowe informacje na temat ich otoczenia. Algorytmy AI analizują te dane, aby wygenerować szczegółowe mapy środowiskowe i podejmować świadome decyzje.
• Przetwarzanie języka naturalnego: niektóre samochody autonomiczne wykorzystują rozpoznawanie głosu do interakcji z pasażerami za pomocą przetwarzania języka naturalnego (NLP). Zależy to od sztucznej inteligencji, która rozumie i udziela odpowiedzi na polecenia głosowe na mapach oraz wykrywa odpowiednie obiekty, takie jak piesi, inne pojazdy, sygnalizacja świetlna i znaki drogowe.
• Podejmowanie decyzji: sztuczna inteligencja umożliwia podejmowanie decyzji na miejscu w oparciu o dane z czujników w czasie rzeczywistym. Na przykład, gdy samochód autonomiczny wykryje pieszego przechodzącego przez ulicę, sztuczna inteligencja pomaga wybrać najlepszą reakcję, np. zwolnienie lub zatrzymanie.

W miarę ewolucji samochodów autonomicznych ich rosnące wyrafinowanie w zakresie rozumienia, dostosowywania się i poruszania się w skomplikowanych rzeczywistych scenariuszach podkreśla transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji w przemyśle motoryzacyjnym. Przejdźmy teraz do sprawdzenia, w jaki sposób algorytmy AI są wykorzystywane w samochodach autonomicznych.

Algorytmy sztucznej inteligencji stosowane w samochodach autonomicznych

Zastosowanie zarówno nadzorowanych, jak i nienadzorowanych algorytmów sztucznej inteligencji w motoryzacji ma kluczowe znaczenie w tworzeniu samochodów autonomicznych.

Nadzorowana nauka

Jeden z ważnych paradygmatów uczenia maszynowego nazywa się uczeniem nadzorowanym. W nich model jest szkolony za pomocą oznaczonych zestawów danych w celu prawidłowego odwzorowania danych wejściowych na dane wyjściowe. W kontekście samochodu autonomicznego uczenie się pod nadzorem ma kluczowe znaczenie w takich zadaniach, jak rozpoznawanie obiektów, modelowanie i przewidywanie zachowań. W uczeniu nadzorowanym wyróżnia się następujące podejścia:

Rozpoznawanie obiektów

Dzięki zastosowaniu technik uczenia się pod nadzorem systemy samochodów autonomicznych przechodzą intensywne szkolenia, aby w sposób kompetentny identyfikować i odróżniać różne istotne elementy od danych sensorycznych. Obejmuje to właściwą identyfikację pieszych, pojazdów, sygnalizacji świetlnej i znaków drogowych, co pomaga w podejmowaniu świadomych decyzji.

W Appinventiv opracowaliśmy intuicyjną aplikację do rozpoznawania gestów o nazwie ActiDrive, która wykorzystuje technologię optyczną, umożliwiając kierowcom bezproblemową jazdę.

Oprócz zwiększania bezpieczeństwa kierowcy w czasie podróży, aplikacja pełni także funkcję kompleksowego modułu śledzenia podróży, szczegółowo rejestrując podróże użytkowników, wybrane trasy, czas i odległości przebyte w drodze do celu.

Modelowanie

Techniki uczenia się nadzorowanego umożliwiają tworzenie złożonych modeli pozwalających przewidzieć prawdopodobieństwa wystąpienia niektórych zdarzeń lub przypadków w środowisku ruchu drogowego. Zaawansowana analiza danych i modele rozpoznawania wzorców mogą dokładnie przewidzieć krytyczne zdarzenia, takie jak prawdopodobieństwo przejścia dla pieszych w określonym miejscu lub nagła zmiana pasa ruchu przez inne pojazdy.

Przewidywanie zachowań

Innym ważnym zastosowaniem uczenia nadzorowanego w przypadku pojazdów autonomicznych jest przewidywanie zachowań. Dzięki asymilacji pełnych danych szkoleniowych i zastosowaniu wyrafinowanych algorytmów uczenia się, systemy te mogą prognozować, a nawet przewidywać zachowania innych użytkowników dróg. To proaktywne podejście umożliwia samochodowi autonomicznemu radzenie sobie z nieprzewidywalnymi sytuacjami i wyzwaniami w sposób bardziej efektywny i elastyczny.

Uczenie się bez nadzoru

W przeciwieństwie do podejścia do uczenia się pod nadzorem, uczenie się bez nadzoru działa w ramach ułatwiających identyfikację i interpretację wzorców i relacji w nieoznaczonych zbiorach danych. Samochody autonomiczne wykorzystują tę formę uczenia się do wielu funkcji, w tym do wykrywania anomalii, grupowania i ekstrakcji cech.

Wykrywanie anomalii

Samochody autonomiczne potrafią rozpoznawać otaczające je nietypowe i nieoczekiwane zdarzenia oraz reagować na nie dzięki technikom uczenia się bez nadzoru. Systemy takie stały się bardzo wydajne dzięki wykorzystaniu ich zaawansowanych możliwości przetwarzania i analizy danych. Potrafią szybko wykryć i zareagować na nieoczekiwane zdarzenia, takie jak nieoczekiwane przejście pieszych przez ulicę lub pojazdy dokonujące nagłej zmiany trasy.

Grupowanie

Dzięki temu techniki uczenia się bez nadzoru mogą zrozumieć podobne punkty danych i pogrupować je spójnie w środowisku pojazdu. Systemy te potrafią różnicować różne warunki i scenariusze jazdy, wykorzystując grupowanie i kategoryzację punktów danych, które mają podobną charakterystykę. Pomaga to w systematycznym rozumieniu i rozszyfrowywaniu skomplikowanych sytuacji na drodze, poprawiając umiejętności podejmowania decyzji i reagowania przez autonomiczny samochód.

Ekstrakcja cech

Techniki uczenia się bez nadzoru odgrywają kluczową rolę w wydobywaniu i identyfikacji najważniejszych elementów danych sensorycznych uzyskiwanych przez samochody autonomiczne. Systemy te mogą analizować różne punkty danych, aby wybrać kluczowe cechy układu napędowego, dając pełny obraz otaczających obszarów. Jest to niezbędne do wyszukiwania i analizowania ważnych krawędzi obiektów w chmurach punktów lidarowych oraz wydobywania kluczowych cech obrazu w celu poprawy ogólnego postrzegania i interpretacji samochodu autonomicznego.

Skoro już wiesz, jak algorytmy sztucznej inteligencji działają w samochodach autonomicznych, przejdźmy dalej, aby omówić najczęstsze przypadki wykorzystania sztucznej inteligencji w jeździe autonomicznej.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w samochodach autonomicznych

Niezliczone przypadki zastosowania sztucznej inteligencji w samochodach autonomicznych wyraźnie wyjaśniają transformacyjną moc sztucznej inteligencji w rewolucjonizowaniu sektora motoryzacyjnego oraz podnoszeniu bezpieczeństwa i wydajności operacyjnej. Do pionierskich zastosowań sztucznej inteligencji w samochodach autonomicznych zaliczają się:

Przetwarzanie danych czujnika

Centralny komputer pojazdu zbiera w czasie rzeczywistym dane z zestawu czujników, które informują pojazd o ruchu na drodze, drodze i ewentualnych przeszkodach. Te strumienie danych są inteligentnie interpretowane przez inteligentne algorytmy, takie jak sztuczne sieci neuronowe (ANN), w celu wykrywania i identyfikowania obiektów przed i wokół pojazdu. Posiada dedykowane moduły sprzętowe i programowe dla czujników oraz umożliwia przetwarzanie równoległe, co wspomaga efektywne podejmowanie decyzji.

Optymalizacja trajektorii

Planowanie trasy ma kluczowe znaczenie dla maksymalizacji trajektorii pojazdu i kontroli ruchu. To dynamiczne zadanie obejmuje kilka komponentów, które można poddać inteligentnym, sztucznym algorytmom. Agenci AI wykorzystują wcześniejsze doświadczenia z jazdy, aby wybrać najbezpieczniejszą, najwygodniejszą i najbardziej ekonomiczną drogę z punktu A do punktu B.

Warunki nawigacyjne na drogach

Pojazd planuje trasę i wykorzystuje algorytmy oparte na sztucznej inteligencji do zarządzania różnymi warunkami na drodze, w tym obiektami, pieszymi, rowerami i sygnalizacją świetlną. Algorytmy wykrywania obiektów umożliwiają zachowanie przypominające człowieka, jednak napotykają one wyzwania w przypadku różnych warunków drogowych i pogodowych.

Konserwacja predykcyjna

Obiecującym podejściem jest konserwacja predykcyjna, która wykorzystuje monitorowanie maszyn i modelowanie predykcyjne do przewidywania takich awarii. Wykorzystując zarówno techniki uczenia się pod nadzorem, jak i bez nadzoru, algorytmy sztucznej inteligencji mogą eksplorować dane pokładowe i zewnętrzne, aby przewidywać przyszłe problemy i unikać ich, co przekłada się na ogromne oszczędności czasu i pieniędzy.

Analiza danych ubezpieczeniowych

Dziennik danych pojazdu dostarcza kluczowych informacji dotyczących zachowania kierowcy, które mogą okazać się przydatne w dochodzeniach w sprawie wypadków drogowych i roszczeniach ubezpieczeniowych. W miarę skupiania się na pojazdach zautomatyzowanych centralną kwestią staje się odpowiedzialność, a producenci przejmują na siebie większą odpowiedzialność. Podobnie jak w przypadku czarnych skrzynek w lotnictwie, po incydencie konieczne będzie przechowywanie odpowiednich migawek danych z czujników w celu analizy po zdarzeniu, co zapewni kluczowe dowody na potrzeby dochodzeń w sprawie wypadków i roszczeń ubezpieczeniowych.

Odkryj przyszłość mobilności, wdrażając sztuczną inteligencję w dostosowanych do Twoich potrzeb aplikacjach motoryzacyjnych, korzystając z naszych najwyżej ocenianych usług tworzenia oprogramowania dla motoryzacji

Korzyści ze sztucznej inteligencji w samochodach autonomicznych

Zastosowanie sztucznej inteligencji w samochodach autonomicznych zapoczątkowało nową erę zwiększonego bezpieczeństwa, usprawnienia operacji i wielu innych korzyści. Oto niektóre z najważniejszych zalet sztucznej inteligencji w samochodach autonomicznych:

Korzyści dla środowiska

Dzięki silnikom elektrycznym lub hybrydowym w pojazdach autonomicznych zmniejsza się emisja gazów cieplarnianych, co stanowi ogromny krok w kierunku ochrony środowiska. Co więcej, sztuczna inteligencja przyczynia się do przyjazności dla środowiska poprzez optymalne zachowania podczas jazdy, energooszczędne przyspieszanie i ogólną oszczędność paliwa, co zmniejsza wpływ pojazdów na środowisko.

Poprawiona dostępność

Samochody z wbudowaną sztuczną inteligencją obsługują osoby niepełnosprawne lub mające problemy z poruszaniem się, zapewniając automatyczne parkowanie, wózki inwalidzkie i polecenia głosowe. Przykładem tej dostępności jest funkcja „wezwania” Tesli, dzięki której samochód może poruszać się w ciasnych przestrzeniach i podjeżdżać do pasażera na wezwanie. Zwiększa to autonomię i wygodę osób, które nie mogą samodzielnie prowadzić pojazdu.

Zwiększone bezpieczeństwo

Funkcje takie jak adaptacyjny tempomat, ACC, ostrzeganie o opuszczeniu pasa ruchu LDW i automatyczne hamowanie awaryjne AEB ze zintegrowaną sztuczną inteligencją znacznie zwiększyły bezpieczeństwo pasażerów. Ten rodzaj funkcji bezpieczeństwa jest jedną z głównych zalet sztucznej inteligencji w samochodach autonomicznych, ponieważ może ona wykrywać przeszkody i zagrożenia za pomocą czujników i kamer, a tym samym podejmować niezbędne środki ostrożności, zapobiegając wypadkom.

Zwiększona wydajność

Projektując samochody autonomiczne, sztuczna inteligencja opracowuje bardziej ekonomiczne trasy oraz zmniejsza zużycie energii i czas podróży. Sztuczna inteligencja wykorzystuje monitorowanie w czasie rzeczywistym danych o ruchu drogowym i warunków drogowych, aby skuteczniej kierować pojazdami, a także reguluje wzorce przyspieszania i hamowania, aby zminimalizować zużycie energii i przedłużyć żywotność pojazdu.

Redukcja ruchu

Samochody autonomiczne posiadają także sztuczną inteligencję, dzięki której komunikują się ze sobą i udostępniają w czasie rzeczywistym dane o ruchu drogowym, dzięki czemu mogą wybierać niezatłoczone trasy. Ta umiejętność minimalizuje korki i zapewnia równomierne rozłożenie ruchu na różnych drogach, dzięki czemu nasze drogi są bezpieczniejsze i bardziej efektywne.

Przykłady sztucznej inteligencji w samochodach autonomicznych

Poniżej przedstawiono kilka godnych uwagi przypadków wykorzystania sztucznej inteligencji przez czołowe firmy motoryzacyjne w samochodach autonomicznych, aby zrewolucjonizować jazdę i przekształcić transport drogowy.

Tesli

Tesla słynie z wyrafinowanych wynalazków technologicznych, takich jak ADAS i autonomiczna jazda. Samochód Tesla wykorzystuje zaawansowane algorytmy AI, które zapewniają mu imponujące umiejętności podejmowania decyzji i dokładną kontrolę, co stanowi postęp w ewolucji inteligentnych samochodów. Przeczytaj ten blog, aby dowiedzieć się więcej o kosztach opracowania systemu doładowania Tesli EV Supercharger.

Waymo

Waymo, będąc liderem technologii jazdy autonomicznej, uruchomiło system jazdy autonomicznej oparty na sztucznej inteligencji, który umożliwia złożone planowanie tras i inteligentne reakcje na otoczenie. Dzięki integracji sztucznej inteligencji w swoich działaniach Waymo stało się liderem w dziedzinie transportu autonomicznego.

NVIDIA

NVIDIA zaprojektowała pełną gamę platform i technologii obliczeniowych AI dla sektora motoryzacyjnego, które pomagają wdrożyć sztuczną inteligencję w projektowaniu samochodów i zarządzaniu nimi. Platforma Drive firmy jest ilustracją udanej integracji funkcjonalności sztucznej inteligencji, takich jak percepcja, mapowanie i strategiczne planowanie tras, dzięki czemu samochody autonomiczne mają doskonałe możliwości myślenia i nawigacji.

Ubera

Uber poczynił znaczne inwestycje w badania i rozwój pojazdów autonomicznych, aby stać się liderem w dziedzinie samochodów autonomicznych. Koncentrują się głównie na samochodach autonomicznych napędzanych sztuczną inteligencją, a ich celem jest zapewnienie bezpiecznej i niezawodnej usługi wspólnych przejazdów. Nacisk na postęp technologiczny odzwierciedla ich zaangażowanie w zapewnianie najnowocześniejszych rozwiązań transportowych.

BMW

BMW wykazało duże zaangażowanie we wdrażanie sztucznej inteligencji w różnych obszarach technologii pojazdów, w tym w systemach wspomagania kierowcy i samochodowym systemie informacyjno-rozrywkowym. BMW demonstruje swoje zaangażowanie w oferowanie bardziej zindywidualizowanej i wygodnej podróży dzięki inteligentnemu asystentowi osobistemu, który wykorzystuje zaawansowane przetwarzanie języka naturalnego.

Przyszłość sztucznej inteligencji w samochodach autonomicznych

Przyszłość wygląda obiecująco, ponieważ rynek sztucznej inteligencji w przemyśle motoryzacyjnym przekroczy 6 miliardów dolarów w 2022 r., przy przewidywanym CAGR na poziomie 55% do 2032 r. Kilka postępów w algorytmach sztucznej inteligencji, rozwiązaniach w zakresie konserwacji predykcyjnej, technologiach czujników i mocy obliczeniowej będzie motorem napędowym mnóstwa nowych rozwoju, co oznacza narodziny nowej ery wzrostu i innowacji.

W najbliższej przyszłości sztuczna inteligencja będzie miała ogromny wpływ na przemysł motoryzacyjny. Możemy spodziewać się większej liczby pojazdów autonomicznych, zaawansowanych funkcji bezpieczeństwa i spersonalizowanych opcji. Integracja sztucznej inteligencji przyniesie różne korzyści, takie jak ulepszenie rozwiązań w zakresie mobilności, zwiększenie wydajności operacyjnej, oszczędność kosztów, wdrożenie inteligentnych systemów transportowych i przekształcenie całego obecnego krajobrazu transportowego.

Wyraź swoją markę w branży motoryzacyjnej z Appinventiv jako swoim partnerem

Sztuczna inteligencja dla samochodów autonomicznych na nowo zdefiniowała branżę motoryzacyjną i utorowała drogę transformacyjnej przyszłości transportu. Postępy w technologii jazdy autonomicznej i algorytmach sztucznej inteligencji przynoszą fundamentalną zmianę w zakresie bezpieczeństwa pojazdów, wydajności i komfortu użytkowania. Potencjał sztucznej inteligencji w samochodach autonomicznych jest nieograniczony, co zapewnia ciągły rozwój i przełomowe innowacje.

Jeśli chcesz doświadczyć rewolucyjnej mocy AI w swoim biznesie, nawiąż współpracę z Appinventiv. Nasze najnowocześniejsze usługi rozwoju sztucznej inteligencji napędzają doskonałość technologiczną i innowacyjność. Już dziś skontaktuj się z naszymi ekspertami, aby poznać nasze rozwiązania i usługi w zakresie sztucznej inteligencji.

Często zadawane pytania

P. Jak działa sztuczna inteligencja w samochodach autonomicznych?

O. Dane w czasie rzeczywistym z kamer, lidarów i radarów pomagają sztucznej inteligencji w samochodach autonomicznych interpretować otoczenie. Algorytmy analizują te dane, aby nawigować, omijać przeszkody i przestrzegać przepisów ruchu drogowego.

P. W jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w samochodach autonomicznych?

O. Sztuczna inteligencja w samochodach autonomicznych wykorzystywana jest do wykrywania, podejmowania decyzji, modelowania predykcyjnego i przetwarzania języka naturalnego. Umożliwia im to wykrywanie obiektów, przewidywanie zachowań, planowanie tras i komunikację z pasażerami, zapewniając bezpieczną jazdę.

P. Jaka jest przyszłość sztucznej inteligencji w samochodach autonomicznych?

O. Postęp w możliwościach sztucznej inteligencji przyniesie szereg autonomicznych funkcji, które zwiększą wydajność, bezpieczeństwo i niezawodność samochodów autonomicznych. Udoskonalenia te niosą ze sobą obietnicę odblokowania najnowszych innowacji, dzięki którym autonomiczna jazda stanie się przyszłością rozwiązań mobilnych.