AI în mașinile cu conducere autonomă – Cum vehiculele autonome schimbă industria

Tehnologia AI a inaugurat o eră de transformare în lumea transporturilor, cu mașini autonome echipate cu tehnologie inteligentă capabilă să navigheze în mod autonom și să ia decizii în timp real pe drum. Utilizarea inteligenței artificiale în mașinile cu conducere autonomă asigură moduri de transport mai sigure și mai eficiente, care în cele din urmă ar putea reduce numărul de decese rezultate din greșeli umane.

Potrivit unui studiu realizat de Administrația Națională Americană pentru Siguranța Traficului pe Autostrăzi (NHTSA) și Google, eroarea umană cauzează aproximativ 93% din accidentele rutiere. Aceste erori pot include tulburări de vedere, tulburări de auz și consecințele conducerii sub influența alcoolului. AI în mașinile cu conducere autonomă folosește senzori și algoritmi pentru a înțelege mediul. Aceasta constă în cunoașterea obstacolelor și a semnalelor de circulație și luarea deciziilor în momentul de față pentru a asigura o călătorie plăcută și sigură. Capacitatea lor de a învăța și de a se adapta este ceea ce îi face mai competenți să gestioneze drumuri complexe.

Dezvoltarea conducerii autonome a condus la sisteme de transport mai sigure și mai ecologice. La nivel global, mașinile fără șofer vor reprezenta probabil o parte semnificativă, aproximativ un sfert, din piață până în 2035-2040, posibil datorită progreselor în tehnologia AI. De asemenea, până în 2030, piața globală de inteligență artificială auto va atinge o evaluare de 74,5 miliarde de dolari, conform Statista. Această cifră indică modul în care utilizarea tehnologiei AI în industria auto va duce la un viitor de transport mai sigur, mai durabil și mai convenabil.

AI aduce o serie de beneficii diverselor industrii prin automatizarea sarcinilor complexe și îmbunătățirea eficienței, economisind ulterior timp. Cu toate acestea, în acest blog, vom discuta despre modul în care inteligența artificială din mașinile cu conducere autonomă revoluționează transportul modern.

Rolul inteligenței artificiale în mașinile autonome

Adoptarea AI pentru mașinile cu conducere autonomă și sistemele inteligente de trafic a transformat industria auto dincolo de orice credință. Vehiculele se pot adapta la condițiile de drum în schimbare și la scenariile de trafic în evoluție utilizând algoritmi de învățare automată, făcând conducerea mai sigură, convenabilă și productivă. Inteligența artificială a jucat, de asemenea, un rol crucial în progresul mașinilor electrice și hibride, permițând producătorilor să maximizeze designul pentru cea mai eficientă funcționare și un consum minim de energie. Utilizarea tehnologiei AI pentru mașinile cu conducere autonomă este esențială în diferite funcții cruciale, inclusiv

• Modelare predictivă: Mașinile cu conducere autonomă pot prezice comportamentul pietonilor și a altor vehicule prin intermediul AI. Vehiculul este echipat cu modelare predictivă și capacitatea de analiză pentru a anticipa astfel de probleme și a preveni apariția lor.
• Detecție și percepție: Mașinile cu conducere autonomă se bazează pe o gamă largă de senzori, inclusiv lidar, camere, senzori cu ultrasunete și radar, pentru a obține informații detaliate despre mediul lor. Algoritmii AI analizează aceste date pentru a genera hărți detaliate de mediu și pentru a lua decizii informate.
• Procesarea limbajului natural: unele mașini cu conducere autonomă folosesc recunoașterea vocală pentru a interacționa cu pasagerii folosind Procesarea limbajului natural (NLP). Acest lucru depinde de inteligența artificială pentru a înțelege și a oferi răspunsuri la comenzile vorbite pe hărți și pentru a detecta obiecte relevante, cum ar fi pietonii, alte vehicule, semafoarele și semnele rutiere.
• Luarea deciziilor: AI permite deciziile la fața locului, bazate pe datele senzorilor în timp real. De exemplu, atunci când o mașină cu conducere autonomă detectează că un pieton traversează drumul, AI ajută la alegerea celui mai bun răspuns, cum ar fi încetinirea sau oprirea.

Pe măsură ce mașinile cu conducere autonomă continuă să evolueze, sofisticarea lor crescândă în înțelegerea, adaptarea și navigarea în scenarii complicate din lumea reală evidențiază potențialul de transformare al AI în industria auto. Să trecem acum la verificarea modului în care algoritmii AI sunt utilizați în mașinile cu conducere autonomă.

Algoritmi de inteligență artificială utilizați în mașinile cu conducere autonomă

Aplicarea atât a algoritmilor supravegheați, cât și a celor nesupravegheați pentru IA auto este crucială în fabricarea mașinilor autonome.

Învățare supravegheată

Una dintre paradigmele importante în învățarea automată se numește învățare supravegheată. În acestea, un model este antrenat cu seturi de date etichetate pentru a mapa intrările la ieșiri corect. Într-un context de mașină cu conducere autonomă, învățarea supravegheată este crucială în sarcini precum recunoașterea obiectelor, modelarea și predicția comportamentului. În învățarea supervizată, există următoarele abordări:

Recunoașterea obiectelor

Prin utilizarea tehnicilor de învățare supravegheată, sistemele de mașini cu conducere autonomă sunt supuse unui antrenament extins pentru a identifica și a distinge în mod competent diferitele elemente importante din datele senzoriale. Aceasta implică identificarea corectă a pietonilor, vehiculelor, semafoarelor și semnelor rutiere care ajută la luarea deciziilor în cunoștință de cauză.

La Appinventiv, am dezvoltat o aplicație intuitivă de recunoaștere a gesturilor numită ActiDrive, care folosește tehnologia optică, permițând șoferilor să aibă o unitate fără probleme.

Pe lângă sporirea siguranței șoferului în timpul deplasării, aplicația funcționează și ca un instrument de urmărire complet a călătoriei, înregistrând meticulos călătoriile utilizatorului, selecțiile rutelor, timpul și distanțele parcurse în drum spre destinațiile lor.

Modelare

Tehnicile de învățare supravegheată fac posibilă crearea unor modele complexe care pot prezice probabilitățile unor evenimente sau instanțe din mediul de trafic. Analiza datelor sofisticate și modelele de recunoaștere a modelelor pot prezice cu precizie evenimente critice, cum ar fi probabilitatea trecerii pietonilor într-un anumit loc sau schimbarea bruscă a benzii de circulație a altor vehicule.

Predicția comportamentului

O altă aplicație importantă a învățării supravegheate în cazul vehiculelor autonome vine din predicția comportamentului. Prin asimilarea datelor complete de antrenament și aplicarea unor algoritmi de învățare sofisticați, aceste sisteme pot prognoza și chiar prezice comportamentele altor utilizatori ai drumului. Această abordare proactivă permite mașinii cu conducere autonomă să facă față situațiilor și provocărilor mai eficient și mai flexibil.

Învățare nesupravegheată

Spre deosebire de abordarea învățării supravegheate, învățarea nesupravegheată funcționează într-un cadru care facilitează identificarea și interpretarea tiparelor și relațiilor din seturile de date neetichetate. Mașinile cu conducere autonomă folosesc această formă de învățare în multe funcții, inclusiv detectarea anomaliilor, gruparea și extragerea caracteristicilor.

Detectarea anomaliilor

Mașinile cu conducere autonomă pot recunoaște și acționa asupra evenimentelor anormale și neașteptate din jurul lor prin tehnici de învățare nesupravegheată. Astfel de sisteme au devenit foarte eficiente profitând de capacitățile lor sofisticate de procesare și analiză a datelor. Ei pot detecta rapid și pot răspunde la evenimente neașteptate, cum ar fi pietonii care traversează în mod neașteptat drumul și vehiculele care efectuează schimbări bruște de rută.

Clustering

Acest lucru permite tehnicilor de învățare nesupravegheată să dea sens unor puncte de date similare și să le grupeze coerent în mediul vehiculului. Aceste sisteme pot diferenția diverse condiții și scenarii de conducere utilizând gruparea și clasificarea punctelor de date, care sunt similare în caracteristicile lor. Acest lucru ajută la înțelegerea și descifrarea sistematică a situațiilor complicate de condus, îmbunătățind abilitățile de luare a deciziilor și de răspuns ale mașinii care se conduce singur.

Extragerea caracteristicilor

Tehnicile de învățare nesupravegheată joacă un rol cheie în extragerea și identificarea celor mai semnificative elemente din datele senzoriale obținute de mașinile cu conducere autonomă. Aceste sisteme pot analiza diferite puncte de date pentru a identifica caracteristicile cheie ale sistemului de conducere, oferind o imagine completă a zonelor înconjurătoare. Acest lucru este esențial în găsirea și analizarea marginilor importante ale obiectelor din norii de puncte lidar și extragerea caracteristicilor cheie ale imaginii pentru a îmbunătăți percepția și interpretările generale ale mașinii cu conducere autonomă.

Acum că știți cum funcționează algoritmii AI pentru mașinile cu conducere autonomă, să trecem acum înainte pentru a discuta despre cele mai importante cazuri de utilizare a AI în conducerea autonomă.

AI în cazurile de utilizare a mașinilor cu conducere autonomă

Nenumăratele cazuri de utilizare ale inteligenței artificiale în mașinile cu conducere autonomă explică în mod viu puterea de transformare a inteligenței artificiale în revoluționarea sectorului auto și creșterea siguranței și eficienței operaționale. Aceste aplicații de pionierat ale AI în cadrul mașinilor cu conducere autonomă includ

Prelucrarea datelor senzorului

Calculatorul central al vehiculului colectează date în timp real de la un set de senzori care informează vehiculul despre trafic, drum și eventualele obstacole. Aceste fluxuri de date sunt interpretate inteligent de algoritmi inteligenți, cum ar fi rețelele neuronale artificiale (ANN), pentru a detecta și identifica obiectele din față și din jurul vehiculului. Are module hardware și software dedicate pentru senzori și este capabil de procesare paralelă, ceea ce sprijină o decizie eficientă.

Optimizarea traiectoriei

Planificarea traseului este esențială pentru maximizarea traiectoriei vehiculului și controlul traficului. Această sarcină dinamică implică mai multe componente care sunt susceptibile de algoritmi artificiali inteligenți. Agenții AI folosesc experiențele anterioare de conducere pentru a alege cele mai sigure, mai convenabile și mai economice căi de la punctul A la punctul B.

Condiții de navigare a drumurilor

Vehiculul planifică traseul și folosește algoritmi bazați pe inteligență artificială pentru a gestiona diferite condiții de drum, inclusiv obiecte, pietoni, biciclete și semafoare. Comportamentul asemănător omului este posibil prin algoritmi de detectare a obiectelor, dar aceștia se confruntă cu provocări atunci când se confruntă cu diferite condiții de drum și vreme.

Întreținere predictivă

O abordare promițătoare este întreținerea predictivă, care utilizează monitorizarea mașinii și modelarea predictivă pentru a prezice o astfel de defecțiune. Folosind atât tehnici de învățare supravegheată, cât și nesupravegheată, algoritmii de inteligență artificială pot extrage datele de la bord și de la bord pentru a prezice și a evita problemele viitoare, ceea ce duce la economii imense de timp și bani.

Analiza datelor de asigurare

Jurnalul de date al vehiculului oferă informații esențiale cu privire la comportamentul șoferului, care s-ar putea dovedi benefice în investigațiile accidentelor de circulație și în cererile de asigurare. Pe măsură ce accentul se îndreaptă către vehiculele automatizate, răspunderea devine o problemă centrală, producătorii asumându-și mai multă responsabilitate. La fel ca datele din cutia neagră în aviație, va fi esențial să stocați instantanee relevante ale datelor senzorilor după un incident pentru analiza post-eveniment, oferind dovezi critice pentru investigațiile accidentelor și cererile de asigurare.

Explorați viitorul mobilității prin implementarea AI în aplicațiile dvs. auto personalizate cu serviciile noastre de dezvoltare software auto de top

Beneficiile inteligenței artificiale în mașinile cu conducere autonomă

Utilizarea inteligenței artificiale în mașinile cu conducere autonomă a adus o nouă eră de siguranță sporită, operațiuni îmbunătățite și multe alte avantaje. Unele dintre beneficiile de top ale AI în mașinile cu conducere autonomă includ:

Avantaje de mediu

Cu motoarele electrice sau hibride în vehiculele cu conducere autonomă, emisiile de gaze cu efect de seră sunt reduse, ceea ce reprezintă un pas masiv în conservarea mediului. Mai mult, AI contribuie la respectarea mediului prin comportamente optime de condus, accelerare care economisește energie și economisirea generală a combustibilului, ceea ce reduce impactul vehiculelor asupra mediului.

Accesibilitate îmbunătățită

Mașinile cu inteligență artificială încorporată se adresează persoanelor cu dizabilități sau cu probleme de mobilitate, oferind parcare automată, scaune cu rotile și comenzi vocale. Această accesibilitate este exemplificată în funcția de „invocare” a Tesla, în care mașina poate naviga în spații înguste și poate veni la pasager atunci când este sunat. Acest lucru promovează autonomia și confortul persoanelor care nu pot conduce independent.

Siguranță sporită

Caracteristici precum controlul adaptiv al vitezei de croazieră, ACC, avertizarea de părăsire a benzii LDW și frânarea automată de urgență AEB cu AI integrată au îmbunătățit considerabil siguranța pasagerilor. Acest tip de caracteristică de siguranță este unul dintre avantajele principale ale AI în mașinile cu conducere autonomă, deoarece poate detecta obstacole și pericole folosind senzorii și camerele sale și, prin urmare, poate lua măsurile de precauție necesare, asigurând aversiune față de accidente.

Eficiență sporită

În proiectarea mașinilor autonome, inteligența artificială dezvoltă rute mai economice și reduce consumul de energie și timpul de călătorie. AI folosește monitorizarea în timp real a datelor de trafic și a condițiilor drumurilor pentru a ghida vehiculele mai eficient și, de asemenea, reglează modelele de accelerare și frânare pentru a minimiza consumul de energie și a prelungi durata de viață a vehiculului.

Reducerea traficului

Mașinile care se conduc singure au, de asemenea, inteligență artificială, care le face să comunice între ele și să partajeze date de trafic în timp real, permițându-le astfel să aleagă rute neaglomerate. Această capacitate minimizează blocajele de trafic și asigură distribuirea uniformă a traficului pe diferite drumuri, făcând drumurile noastre mai sigure și mai eficiente.

Exemple de inteligență artificială în mașinile care se conduc singure

Următoarele sunt câteva cazuri notabile despre modul în care firmele de automobile de top utilizează AI pentru mașinile cu conducere autonomă, pentru a revoluționa conducerea și a transforma transportul rutier.

Tesla

Tesla este renumită pentru invențiile sale tehnologice sofisticate, cum ar fi ADAS și auto-conducerea. Mașina Tesla utilizează algoritmi AI sofisticați, care îi oferă abilități impresionante de luare a deciziilor și control precis, un progres în evoluția mașinilor inteligente. Citiți acest blog pentru a afla mai multe despre costul dezvoltării sistemului Tesla EV Supercharger.

Waymo

Waymo, lider în tehnologia de conducere autonomă, a lansat un sistem de conducere autonomă bazat pe inteligență artificială, care demonstrează planificarea complexă a rutei și reacții inteligente la mediul ambiant. Prin integrarea AI în operațiunile sale, Waymo a devenit lider în domeniul transportului autonom.

NVIDIA

NVIDIA a proiectat o gamă completă de platforme și tehnologii de calcul AI pentru sectorul auto, care ajută la integrarea AI în proiectarea și managementul mașinilor. Platforma Drive a companiei este o ilustrare a integrării cu succes a funcționalităților AI, cum ar fi percepția, maparea și planificarea strategică a rutelor, făcând ca mașinile autonome să aibă capacități superioare de gândire și navigare.

Uber

Uber a făcut investiții semnificative în cercetarea și dezvoltarea vehiculelor autonome pentru a deveni lider în mașinile auto-conduse. Accentul lor principal este pe mașinile cu conducere autonomă conduse de IA, cu scopul de a oferi un serviciu de partajare sigur și de încredere. Acest accent pe progresele tehnologice reflectă angajamentul lor de a oferi o experiență de transport de ultimă oră.

BMW

BMW și-a dat dovadă de o dedicație puternică pentru încorporarea inteligenței artificiale în diferite domenii ale tehnologiei vehiculelor, inclusiv sistemele de asistență pentru șofer și infotainmentul în mașină. BMW își demonstrează angajamentul de a oferi o călătorie mai individualizată și mai convenabilă prin intermediul Asistentului personal inteligent, care utilizează procesarea avansată a limbajului natural.

Viitorul AI în mașinile cu conducere autonomă

Viitorul pare promițător, deoarece piața AI din industria auto depășește 6 miliarde de dolari în 2022, cu un CAGR estimat de 55% până în 2032. Mai multe progrese în algoritmii AI, soluțiile de întreținere predictivă, tehnologiile senzorilor și puterea de calcul vor propulsa o multitudine de noi evoluții, semnificând nașterea unei noi ere de creștere și inovare.

AI va avea un impact semnificativ asupra industriei auto în viitorul apropiat. Putem anticipa mai multe vehicule autonome, funcții avansate de siguranță și opțiuni de funcții personalizate. Integrarea AI va aduce diverse beneficii, cum ar fi îmbunătățirea soluțiilor de mobilitate, creșterea eficienței operaționale, economisirea costurilor, implementarea sistemelor de transport inteligente și transformarea întregului peisaj de transport actual.

Puneți-vă amprenta în industria auto cu Appinventiv ca partener

AI pentru mașinile cu conducere autonomă a redefinit industria auto și a deschis calea pentru un viitor transformator al transporturilor. Progresele în tehnologie de conducere autonomă și algoritmi AI aduc o schimbare fundamentală în siguranța vehiculului, eficiența și experiența utilizatorului. Potențialul AI în mașinile cu conducere autonomă este nesfârșit, promițând progrese continue și inovații inovatoare.

Dacă doriți să experimentați puterea revoluționară a AI în afacerea dvs., asociați-vă cu Appinventiv. Serviciile noastre de ultimă oră de dezvoltare AI stimulează excelența și inovația tehnologică. Luați legătura cu experții noștri astăzi pentru a explora soluțiile și serviciile noastre AI.

Întrebări frecvente

Î. Cum funcționează AI în mașinile cu conducere autonomă?

A. Datele în timp real de la camere, lidar și radar ajută AI din mașinile cu conducere autonomă să interpreteze mediul. Algoritmii analizează aceste date pentru a naviga, a evita obstacolele și a respecta regulile de trafic.

Î. Cum se folosește AI în mașinile cu conducere autonomă?

A. AI în mașinile cu conducere autonomă este folosită pentru detectarea, luarea deciziilor, modelarea predictivă și procesarea limbajului natural. Acest lucru le permite să detecteze obiecte, să prezică comportamentul, să planifice rute și să comunice cu pasagerii, asigurând o experiență de conducere în siguranță.

Î. Care este viitorul AI în mașinile cu conducere autonomă?

A. Progresele în capacitățile AI vor aduce o serie de funcții autonome care vor aduce eficiență, siguranță și fiabilitate mașinilor cu conducere autonomă. Aceste progrese dețin promisiunea de a debloca cele mai noi inovații, făcând conducerea autonomă viitorul soluțiilor de mobilitate.