Die 5 erstaunlichsten KI-Fortschritte beim autonomen Fahren

Video: Webinar zur KI: #1 von 5 - Einführung in die künstliche Intelligenz

Inhalt

Lieferfahrzeuge
Volle Autonomie
Parkplatz
Autos mit gesundem Menschenverstand
Autos mit peripherer Sicht
Fazit
Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören

Quelle: Chombosan / iStockphoto

Wegbringen:

Künstliche Intelligenz ist ein wesentlicher Bestandteil autonomer Fahrzeuge und der Grund für die jüngsten technologischen Fortschritte.

Die Vorstellung, dass ein fahrerloses Fahrzeug auf den Straßen herumrollt, scheint unglaublich. Und dennoch sind wir möglicherweise kurz davor, solche Fahrzeuge auf der ganzen Welt zu sehen, unter anderem dank künstlicher Intelligenz (KI). In der jüngeren Vergangenheit gab es einige erstaunliche Fortschritte in der autonomen Fahrzeugtechnologie, die darauf hindeuten, dass der Traum sich in die Wirklichkeit verwandelt. Es scheint, dass der Rahmen für autonome Fahrzeuge fast abgeschlossen ist. Vorbehaltlich der gesetzlichen und behördlichen Genehmigungen werden fahrerlose Fahrzeuge in Kürze ein häufiger Anblick auf den Straßen sein. (Weitere Informationen zu den Fortschritten im Automobilbereich finden Sie unter 5 Wege, auf denen unsere Autos zu Computern geworden sind.)

Lieferfahrzeuge

Sie haben Lieferfahrzeuge gesehen, die von Menschen angetrieben wurden, die Pakete ausliefern. Jetzt konnten wir die gleiche Aufgabe von fahrerlosen Fahrzeugen sehen - und das mit höherer Effizienz und Schnelligkeit. Nvidia, der führende Computergrafik-Anbieter, die Deutsche Post DHL Group (DPDHL), das weltweit größte Post- und Logistikunternehmen, und ZF, ein Automobilzulieferer, haben sich zusammengetan, um fahrerlose elektrische Kleintransporter für den Transport und die Zustellung von Paketen einzusetzen. Die fahrerlosen Lkw liefern Pakete von einem zentralen Punkt zum Ziel. In der Zwischenzeit wird es geschult, seine Umgebung genau auf Variablen wie Verkehrsbedingungen, Parklückenidentifikation und -parken sowie Fußgängerverhalten zu untersuchen. Der Stapler wird vom selbstfahrenden ZF ProAI-System angetrieben, das vom handflächengroßen Supercomputer Nvidia DRIVE PX angetrieben wird. Er enthält jedoch auch Sensoren, Kameras, LIDAR und Radar, die die Daten in das System einspeisen. Beachten Sie, dass neben dem offensichtlichen Vorteil der unermüdlichen Genauigkeit und der von der Technologie versprochenen Ermüdungsfreiheit der Fahrer auch das Potenzial für enorme Kosteneinsparungen besteht, da die Zustellung von Paketen vom zentralen Punkt zum Zielort für Logistikunternehmen am teuersten ist.

Volle Autonomie

Stellen Sie sich luxuriöse fahrerlose Taxis vor, mit denen sich Passagiere zwischen Punkten bewegen können. Sie können einfach Ihr Ding machen - einen Film schauen, an Ihrem Laptop arbeiten oder Musik hören - und müssen sich keine Sorgen machen, dass das Taxi Sie sicher an Ihr Ziel bringt. Solche Taxis könnten bald Realität werden. Die DRIVE PX AI-Plattform von Nvidia wird vollständig autonome Fahrzeuge einführen. Die DRIVE PX AI-Plattform ist dem Vorgänger DRIVE PX 2 zehnmal überlegen und kann über 320 Billionen Operationen pro Sekunde ausführen. Dies bedeutet, dass das Auto auf der Straße viel schneller lernt und genaue Entscheidungen über seine Umgebung trifft als seine Vorgänger.

Gegenwärtig sind Tesla-Fahrzeuge mit der für autonomes Fahren erforderlichen Hardware ausgestattet. Software-Updates sind jedoch erforderlich, um die Funktion vollständig zu aktivieren. Es wird zwar ein völlig autonomes Fahren ermöglichen, es wird jedoch auch weiterhin dem menschlichen Fahrer ermöglicht, die Kontrolle zu übernehmen, wenn dies erforderlich ist. Die nächste Generation autonomer Fahrzeuge würde keine Lenkräder, Pedale oder Getriebe benötigen. Solche Autos können möglicherweise Unfälle reduzieren, sind eine praktikable Transportmöglichkeit für ältere oder sehbehinderte Personen und können die Produktivität steigern.

Parkplatz

Das Parken von Autos ist keine wirklich neuartige Entwicklung. Das Aufkommen des automatisierten parallelen Parkens gehört wahrscheinlich zu den frühesten AI-Exploits in der autonomen Fahrtechnik. Das Konzept hat sich jedoch in den letzten Jahren stark weiterentwickelt. Das Parken, insbesondere in großen Städten, ist ein großes Problem, da es die Emissionen erhöht, Zeit und Produktivität verschwendet und den Stress erhöht. Bosch hat ein intelligentes KI-basiertes System entwickelt, das Daten zu verfügbaren Parkplätzen, Standorten und Parkzeiten bereitstellt. Das Auto parkt sogar selbst ohne Unfälle. Während das Auto in Bewegung ist, erhält es Informationen über die Verfügbarkeit von Parkplätzen an Orten, die seinem GPS-Standort am nächsten liegen. Die Parkraumdaten werden von Autos an viele Cloud-Server gesendet, die dann an Autos zurückgesendet werden, damit die Fahrer Informationen zur Verfügbarkeit von Parkplätzen erhalten.

Autos mit gesundem Menschenverstand

Während die Arbeit auf dem Gebiet des autonomen Fahrens bereits erstaunliche Fortschritte erzielt hat, war der gesunde Menschenverstand wie der von menschlichen Fahrern das fehlende Stück in den Entwicklungen. Unter schwierigen Verkehrsbedingungen, insbesondere in großen und chaotischen Städten, reagiert der menschliche Verstand sehr empfindlich auf sich ständig ändernde Variablen wie Einstellungen der Mitfahrer, Fußgängerverhalten und unberechenbares Wetter. Es ist entscheidend, dass das fahrerlose Auto auf der Straße einen menschenähnlichen gesunden Menschenverstand entwickelt. Ein MIT-Spin-off namens iSee befasst sich mit KI und vertieftem Lernen, um fahrerlosen Autos gesunden Menschenverstand zu vermitteln. Dies wird der wichtigste Bestandteil der Initiative für autonome Fahrzeuge sein. Das iSee-Team hat intensiv an Daten und neuronalen Netzen gearbeitet, damit Autos aus Daten lernen und alle Arten von Verkehrsbedingungen aushandeln können. Laut Yibiao Zhao, Mitbegründer von iSee, „reagiert der menschliche Verstand sehr sensibel auf physikalische und soziale Aspekte. Die derzeitige KI ist in diesen Bereichen relativ begrenzt, und wir glauben, dass dies tatsächlich das fehlende Teil des Fahrens ist. “(Weitere Informationen zu Deep Learning finden Sie unter Eine Tour durch Deep Learning-Modelle.)

Autos mit peripherer Sicht

Die Kenntnis von Fußgängern, Gegenständen oder Fahrzeugen um eine tote Ecke ist ein entscheidender Faktor für das sichere Fahren. Blinde Flecken waren für viele Unfälle verantwortlich. Eine neue KI-Technologie ermöglicht es Autos, die Entfernung und Geschwindigkeit von Fußgängern, Objekten oder Fahrzeugen um eine blinde Ecke zu sehen und zu bewerten. Mit CornerCameras, einer KI-Initiative von MIT-Forschern des Laboratoriums für Informatik und künstliche Intelligenz (CSAIL), können fahrerlose Autos Personen oder Objekte identifizieren, die sich in unübersichtlichen Straßenecken befinden. Die Technologie verwendet Lichtreflexionen und sieht keine Objekte oder Personen. Aus den erhaltenen Daten kann es das selbstfahrende Auto für ein besseres Fahrerlebnis lenken. Katherine Bouman, die Hauptautorin des Papiers, beschreibt das System wie folgt: „Auch wenn diese Objekte für die Kamera nicht sichtbar sind, können wir untersuchen, wie sich ihre Bewegungen auf das Halbschattenbild auswirken, um festzustellen, wo sie sich befinden und wohin sie gehen . "

Fazit

Diese Entwicklungen sind aufregende Neuigkeiten und beschleunigen die Ankunft des völlig autonomen Autos. Bevor wir jedoch autonome Autos auf der ganzen Welt sehen und sie als normales Phänomen betrachten, sind zwei Dinge von entscheidender Bedeutung: erstens die Vermittlung des gesunden Menschenverstands in fahrerlosen Autos und zweitens die Beseitigung der verschiedenen rechtlichen und versicherungstechnischen Hürden unterwegs.