مع "تلسكوب" و "أقوى الدماغ"، يقود سيارة تلقائيا دون أدنى شك أنها بدأت في اتخاذ قدرة السفر خالية من العوائق.

وفقا لشبكة لى فنغ ومن المفهوم، المركبات الذاتية للمركبات التيار والمشاة أو الحيوانات المتزايد دقة التعرف تحسنت، وذلك بفضل أنظمة مختلفة من استشعار الأجهزة والخوارزميات معداتهم. ولكن معظم الناس لم يكن يتوقع، وتلك على الطريق الأخف وزنا والأكثر هدوءا، السيارة الأكثر مرونة، ويمكن أن تصبح أكبر الطيار الآلي التحدي في المستقبل.

خلفية: مشكلة "صغيرة"

وقال بيركلي "دراجة قد تصبح نظام الطيار الآلي واجه معظم المشكلة الكشف صعبة،" بحث المهندس ستيفن Shladover من جامعة كاليفورنيا.

، أعرب الخبير البصرية الحوسبة في جامعة كاليفورنيا نونو فاسكونسيلوس أيضا وجهة نظر مماثلة، وقال انه يعتقد الدراجة لهياكل صغيرة نسبيا، ومرنة والخاصة، قد جعل المركبات الذاتية تواجه تحديات الحوسبة المعقدة. "سيارة مثل 'عملاق'، ولكن نوعية من دراجة أصغر من ذلك بكثير، وشكل تختلف منها - مثل أشكال مختلفة، وألوان مختلفة، والحلي المختلفة وما شابه ذلك."

وهذا ما يفسر أيضا السؤال هو لماذا في السنوات الأخيرة، ومركبات القيادة التلقائي للسيارة للكشف عن المعدل الصحيح تجاوز الدراجة . وبطبيعة الحال، التي تضم أيضا بعض التدريب أسباب الخوارزمية. التلقائي خوارزميات الكشف عن حركة المرور يقود حاليا سيارة، وجزء كبير من عمق استنادا إلى صورة التعلم، وتخصص "التعلم" وجوه ميزة هي سيارة، دراجة صغيرة نسبيا.

التحول: خوارزمية التخريب

قوله هنا، لا بد من وضع نفسها في خوارزمية غامضة فقط صدر مؤخرا. هذا "الغموض" أكثر ليس الخوارزمية نفسها، ولكن من فريق البحث مثيرة للاهتمام الى حد بعيد هذه المباراة. علمت شبكة لى فنغ في أواخر العام الماضي، والذي نشر العديد من الباحثين ورقة الخوارزميات بعنوان "Deep3DBox" من.

يمكنك أن ترى من الرسم البياني، ورقة قام به الثلاثة معا، واحد منهم من جامعة جورج ماسون، واثنين آخرين، والانظار ما في وسعها من له أفضل ولكن أطلق سمعة متميزة، سائق سيارة الشركات المبتدئة Zoox .

فهم في هذا المجال ينبغي أن سمعت Zoox كم هذا التنسيق تلتزم شركة وادي السليكون بدء في البحث والتطوير من المركبات غير المأهولة. بعد أكتوبر من العام الماضي، وهو مبلغ يصل إلى 50 مليون التمويل، وقفز Zoox يستحق 1000000000 $. بينما قد Zoox كان ببساطة ليس قسم "الدعاية"، لكنه فريق قوي جدا من الموظفين التقنيين، بعض البيانات تظهر أن بعض الموظفين كان يعمل في جوجل، وأبل، تيسلا وغيرها من الشركات.

العودة للبحث ثلاث المشترك وتطوير خوارزميات جديدة "Deep3DBox"، مع شرح للشخص العادي تماما، وغير هذا خوارزمية فريدة، فمن الممكن الكشف عن الهدف واستخراج فتة 3D من 2D الصور التقدير . وكانت بيانات الاختبار، Deep3DBox قادرة على تحديد 89 من السيارة، ولكن قبل هذا حامل الرقم القياسي (الاتجاه الأكاديمي) عن نتائج 70.

برنامج رياضي التجاري الأمريكي MATLB القيام به في تعريف مصطلح المشار إليها في FIG. "Boundingbox" (وثاب مربع)، أي "الحصول على خصائص المنطقة"، فإنه من المفترض أن سمات المنطقة صورة وظيفة متري . في العديد من المعلومات وتحديد 2D الصور على أساس هذه الوظيفة تعودنا من قبل، مثل لوحة ترخيص الاعتراف، وما شابه ذلك.

وفي هذا السياق، يمكننا أن نفهم أكثر بداهة التمييز والتعرف على الصور، 2D boundingbox وboundingbox 3D. على سبيل المثال، صورة الروبوت في boundingbox 2D زحف من قبل سيارة ما يعادل مربع مع دائرة ذلك، ولكن دائرة boundingbox 3D هي "المكعب"،، ويمكن حساب أبعاد هندسية من الفضاء أكثر 3D boundingbox مزيد من المعلومات.

الآن، Deep3DBox تحاول كسر التحدي الأكبر: هذا هو، بالاعتماد على الخوارزميات، وصورة 2D حول السيارة المستهدفة في عقبة ثلاثية الأبعاد للتنبؤ مسار السفر من السيارة.

أوضح عالم الكمبيوتر جامعة جورج ميسون جانا Koeck، "التعلم العميق عادة لا تنطبق إلا على كشف وتحديد وضع تحت بيكسل، لكننا وجدنا وسيلة لتكون قادرة على استخدام وسائل مماثلة لتقييم حجم المستوى الهندسي". Koeck هناك وضعا خاصا أن المستثمرين في المشروع Deep3DBox.

مشكلة دراجات: عنق الزجاجة

تم Deep3DBox بالفعل أعلى من العمق الأصلي للتعلم تحسنت كثيرا، ولكن الدراجة لا يزال تحديد مشاكلهم.

ووجد فريق كلما تتضمن خوارزمية تحديد المواقع والتوجه للدراجة، الذي الاعتراف انخفاض الأداء بشكل ملحوظ . في الاختبارات القياسية، الهدف الاعتراف معدل الخوارزمية من 74، حتى إذا تم اعتبره أفضل نتيجة في نفس الخوارزمية، ولكن الكمال لتشغيل المركبات الذاتية هو أبعد ما يكون عن أن تكون كافية.

اختبارات الميول والتصميم Deep3DBox من المركبات معدل دقة تحديد 88، ولكن النتائج فقط 59 من الدراجات.

وأشار إلى أن Koecka، نسبيا، نظام الطيار الآلي التجاري، دقة اعترافها ستكون أعلى، لأن الوصول إلى بيانات كافية لتدريب نظام طريقهم. وفي الوقت نفسه، فإن معظم الطريق اختبار السيارات بالإضافة إلى خوارزميات الرؤية، مثل رادار ليزر وهي مجهزة أيضا (لتحديد المدى) أجهزة الاستشعار وما شابه ذلك، على الرغم من أن هذه الأجهزة لا يمكن التنبؤ السفر باتجاه الدراجة، ولكن يمكن أيضا أن تساعد في تحديد السيارة ذاتية الحكم وبحساب موضع نسبي منها.

بعد ذلك، خريطة عالية الدقة يجلب المزيد من الراحة لنظام الطيار الآلي. مثل Mobileye الطموح نظام إدارة الطريق (طريق إدارة الخبرة، REM) حاولوا خلق دقيقة جدا، كبيرة جدا خريطة الوقت الحقيقي، يمكنك تحميل وتنزيل في الوقت نفسه مع الوقت الحقيقي خريطة البرمجيات بيانات عن كل مركبة، وذلك لتحقيق دولة مثالية - السيارة فقط تعتمد على الملاحة الطيار الآلي الكامل . هذا هو SLAM مشابهة جدا (توطين في وقت واحد لبناء خريطة) المتغيرات، ولكن بعيدا عن ذلك بسيط.

وصف الخريطة أعلاه، فإن الخطوة الأولى تكون قادرة على التعرف على الدراجة الطريق غير طبيعية، وربما بعد ذلك مرة أخرى عن طريق تجهيز رؤية الخوارزمية. في العام الماضي، مشتركة خمس شركات فورد للاستثمار في خريطة عالية الدقة تبدأ خرائط المدني، وضعت لالمركبات الذاتية 3D الخريطة. كشفت فورد جوانب تسيير المركبات الذاتية اختبار الطريق هذا العام سوف تكون مجهزة "عالية الدقة خريطة 3D".

الجمع بين العضوية من التقنيات المذكورة أعلاه، فإنه من الممكن الحصول على نتائج أفضل، مثل جوجل صدر في العام الماضي فقط، وتقنيات "دراجة". في الإصدار الجديد من التكنولوجيا، ومركبة غير مأهولة جوجل لتعزيز مستوى الاعتراف الدراجة، وانضم دراجة الدراجين لفتة (حارة التغيير أعرب، وتحول) تحديد وخوارزمية جديدة أخرى، وهو لتجنب ذلك في الماضي لا تعترف التقدم الدراجة لالأسئلة الصحيحة.

في باب العضوية فقط 2017 بالقرب من معرض ديترويت للسيارات، وجوجل مزيد من تطوير خوارزمية التعرف على الدراجة ولقد تم تطوير تكنولوجيا الاستشعار حصرا للدراجات.

رجال الأعمال: تجنب متسرع

خبير الحوسبة البصرية في جامعة كاليفورنيا فاسكونسيلوس الاستشعار عن بعد وأتمتة لا يزال الحالية التكنولوجيا يمكن أن تحل محل الإنسان الاحتفاظ بهم التشكيك فيه، لكنه يعتقد أن التكنولوجيا الحالية قد تمكنت من السائقين الإنسان تساعد على تجنب الحوادث أو الأحداث.

بعد ذلك، الدراجات للكشف التلقائي وتحديد الخطوة الأولى التجارية، فمن المرجح أن المركبات التقليدية نظام الكبح في حالات الطوارئ التلقائي (AEB) . حاليا، ونظام لديه وظيفة AEB تمتد من المارة السياق كشف مركبة بسيطة أوسع، الدراجات الكشف.

في عام 2013، بدأت فولفو تقدم أول نظام يدعم AEB نظام الكشف عن دراجة مجهزة بكاميرات وأجهزة الرادار، وإمكانية التحذير من الاصطدام. هذا العام وقد تم تجهيز الحافلات العامة الأوروبية أيضا مع وظيفة مماثلة، ومن الجدير بالذكر أن الاتحاد الأوروبي في وقت مبكر قبل 45 عاما، أصدرت لوائح تتطلب السيارات الجديدة مجهزة بأنظمة AEB.

اليوم، فإن عددا متزايدا من أسعار السيارات أيضا اتباع "النموذج الأوروبي"، المتوقع أن تنضم إلى نظام تقييم الأداء AEB الكشف عن دراجة.

وبعبارة أخرى، للتعامل مع مشكلة النظام AEB المستقبل ويواجه أفراد البحث مركبة القيادة والتنمية أكثر تعقيدا، وحتى التلقائي نفس التحديات. وهذا التحدي هو " توقعات السفر العقبات ". وبين معظم المتطلبات الصارمة من على الدراجة للكشف المبكر نظام AEB تحذير، المسؤولة عن نظام دراجة -AEB الأوروبي النقاط المرجعية لأب كبير مستشاري دن أشار إلى أن معسكر تحريك الدراجة يكاد يكون الأصعب التنبؤ بها.

Koeck يوافق "التنبؤ الدراجة هي أقل بكثير من السيارات، لأنها سهلة الانحراف أو بعيدا عن الأنظار".

وتهدف هذه الأفكار لاستبعاد خطر حادث دراجة من صنع الإنسان (بيانات وكالة تنظيمية الولايات المتحدة، و 94 في المئة من الحوادث المرورية الناجمة عن الخطأ البشري) سيستغرق يوم. وقال المدير التنفيذي بريان Wiedenmeier الاتحاد ركوب الدراجات في سان فرانسيسكو "تبحث السائقون الجميع إلى الأمام إلى وصول هذه التكنولوجيا"، لكنه قال أيضا أنه ينبغي الانتظار لتكنولوجيا التشغيل الآلي ناضجة ومن ثم وضع حيز الاستخدام.

وفقا لشبكة لى فنغ أن نفهم، في ديسمبر من العام الماضي، في ولاية كاليفورنيا كان اوبر خدمة طيار سيارة أجرة اختبار تجريبي، Wiedenmeier عندما أصدرت تحذيرا لاوبر. وأشار إلى أن هذه المركبات مصممة لتجاهل خط المحلي دراجة حارة معينة، خلافا لحماية أنظمة السلامة متسابق الدراجات كاليفورنيا.

في أواخر العام الماضي، وصولا إلى المنظمين كاليفورنيا اوبر لحمل الموتى، كاليفورنيا اوبر ترغب في الحصول على ترخيص على الطريق DMV (قسم المركبات ذات المحركات الولايات المتحدة)، ولكن اوبر الاستمرار في تجاهل اختبار الطريق، بعد أن يحظر مثل هذا السلوك.

حاليا، اوبر من المركبات الذاتية لا تزال في ولاية اريزونا وبيتسبرغ اختبار الطريق، ولكن منذ وقت ليس ببعيد، في شوارع كاليفورنيا أيضا إنتاج بعض من الرقم اوبر اختبار الطريق السيارة، ولكن يتم عرض الرسالة، يتم السماح لهذه المركبات فقط إلى الشوارع رسم الخرائط جمع سان فرانسيسكو تعيين البيانات، ويجب التأكد من أن السائق البشري في السيارة.

وقال Wiedenmeier، اوبر السلوك "نجاح سريع" للسوق هو الخطأ. "أي تقنية جديدة تتطلب اختبار دقيق والتفتيش."