Freetrack

Система моніторингу

Науковці створили штучний інтелект, який дозволить автомобілям-роботам самостійно орієнтуватись на мапах.

  Науковці прогнозують, що до 2035 року дорогами по всьому світі курсуватиме близько 21 мільйона автомобілів-роботів, пише часопис Рhys.org. Аби забезпечити безпеки руху ці автомобілі повинні будуть обмінюватися даними один з одним і з хмарними сервісами, на які буде покладене завдання  координації та управління дорожнім рухом в цілому. В даний час вже ведуться розробки подібних систем і основною проблемою, з якою стикаються розробники, є те, що кожен автомобіль в кожен окремо взятий відрізок часу повинен знати своє місце розташування і мати прив’язку до карти з похибкою не більше 10 сантиметрів.

  Розробкою системи комунікації автомобіль-автомобіль та інших супутніх технологій займаються фахівці з Політехнічного інституту Нью-Йоркського університету, очолювані професорами Ї Фенґом (Yi Fang) та Едвардом К. Вонґом (Edward K. Wong). Ці системи мають високий рівень інтеграції з хмарним сервісом HERE HD Live Map (в попередніх матеріалах згадувалось про інші розробки компанії Here), який, отримуючи дані від бортових датчиків, камер та іншого обладнання автомобіля, розраховуватимуть оптимальний режим руху, з огляду на всі умови навколишнього середовища.

  Слід зазначити, що сервіс HERE HD Live Map є плодом співпраці компаній Audi, BMW, Daimler і Intel, а в 2017 році до проекту планують підключитися китайські компанії Tencent, NavInfo, і компанія Gic з Сінгапуру.

  Високоякісні навігаційні карти, які використовуються в системі HERE HD Live Map, допускають похибку не більше 10-20 сантиметрів. А транспортні засоби, які використовують ці карти, повинні оновлювати своє місце розташування на них в режимі реального часу з точністю, відповідно точності карти. Однак, якраз це і є досить складним завданням, адже наявні сьогодні датчики і камери, які використовуються в системах управління автомобілів, не в змозі забезпечити таку точність.

  Крім даних про поточне місце знаходження, системи автомобілів повинні передавати в “хмарний сервіс” дані про дорожні умовах, погоду, виявлені перешкоди, про зміну режимів обмеження швидкості та інші параметри, з яких складається картина обстановки на дорозі.

  Традиційна “пряма” обробка такого величезного потоку даних вимагає, відповідно,   неймовірних обчислювальних потужностей, якими, на сьогодні,  не володіє навіть найсучасніший суперкомп’ютер. Тому дослідники використали в своїй системі нові технології тривимірного комп’ютерного бачення і глибинної нейронної мережі, які здатні навчатись  для швидкого вирішення найскладніших завдань, в тому числі й складанню “живих” карт для автомобілів-роботів.

  Використання вищезазначених технологій дозволяє системі автомобіля орієнтуватися на місцевості, враховуючи відразу безліч факторів, використовуючи для цього навіть не дуже чіткі зображення, одержувані камерами автомобіля під час руху. Точність отримана при визначення місця знаходження, за допомогою вищезгаданих технологій, відповідає і навіть перевершує точність використовуваної системою карти, що підвищує якість роботи “хмарного” сервісу і покращує рівень безпеки руху в багато разів.

Джерело: https://phys.org/news/2017-02-professors-ai-autonomous-vehicles.html