Le auto a guida autonoma suscitano da tempo interesse. Sebbene non esistano ancora auto completamente autonome, disponiamo di auto dotate di sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) in grado di sterzare automaticamente, cambiare corsia, parcheggio automatico e controllo della velocità adattivo.
Le auto a guida autonoma fanno molto affidamento sui sistemi di visione artificiale per riconoscere l’ambiente circostante e prendere decisioni sulla base delle informazioni ottenute. Questa tecnologia può includere una varietà di hardware e software che consentono alle auto di analizzare immagini e video e di utilizzarli per la navigazione, la prevenzione degli incidenti e un'esperienza di guida complessivamente migliorata.
Un’auto a guida autonoma utilizza diversi sensori per il suo sistema di assistenza alla guida, e la visione artificiale è il metodo principale per rilevare, identificare e calcolare la distanza tra gli oggetti e l’ambiente circostante. Senza la visione artificiale, è molto improbabile che esistano auto a guida autonoma con cruise control e guida semi-automatica.
In questo articolo esploreremo le basi della tecnologia di visione artificiale e la sua importanza nelle auto a guida autonoma. Approfondiremo in modo approfondito il funzionamento di questa tecnologia e il modo in cui aiuta a raggiungere gli obiettivi della guida automatizzata. Discuteremo anche le sfide che la tecnologia di visione artificiale deve affrontare e le innovazioni future attese in questo campo. Verificare Tutto quello che devi sapere sulle auto a guida autonoma e su come funzionano.
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Cos'è la visione artificiale?
La visione artificiale è una tecnologia che consente alle macchine di vedere e riconoscere gli oggetti nell'ambiente circostante. È un sottoinsieme di visione computerizzata Che si concentra sulle applicazioni industriali del rilevamento di oggetti orientato alla visione in macchine autonome come robot e veicoli.
La visione artificiale di oggi utilizza algoritmi di intelligenza artificiale di deep learning come le reti neurali convoluzionali (CNN) per creare modelli robusti e ben generalizzati in grado di identificare con precisione oggetti in varie condizioni. Permette di implementare la visione artificiale in vari compiti che richiedono maggiore affidabilità nel settore manifatturiero, agricolo, robotico e automobilistico.
Come funziona la visione artificiale nelle auto a guida autonoma?
La visione artificiale nelle auto a guida autonoma può solitamente essere divisa in tre parti: il sistema di telecamere, l’elaborazione (edge computing) e l’intelligenza artificiale. Questa suite tecnologica consente alle auto autonome di vedere, pensare e identificare diversi segnali e ostacoli durante la guida. Discutiamo ogni parte in modo approfondito per capire come queste tecnologie si collegano insieme per formare una visione artificiale per un'auto a guida autonoma.
Sistema di telecamere
La visione artificiale si basa su sistemi di telecamere per raccogliere informazioni visive sull'ambiente. Le auto a guida autonoma utilizzano più telecamere installate attorno all’auto per raccogliere quante più informazioni visive possibili.
Due sensori principali vengono utilizzati nelle telecamere per la visione artificiale: semiconduttore di ossido di metallo complementare (CMOS) e dispositivi ad accoppiamento di carica (CCD). Per le auto a guida autonoma, la tecnologia CMOS è spesso preferita grazie alla sua elevata velocità di lettura, alla potente elettronica e alle capacità di elaborazione parallela, che la rendono il sensore più veloce. Soluzioni come diverse modalità di illuminazione, visione notturna digitale e filtri possono aiutare il sensore CMOS in condizioni di illuminazione non ideali.
Per le auto a guida autonoma, le telecamere vengono installate a determinate distanze l'una dall'altra per produrre una visione stereoscopica. La visione stereoscopica è la capacità di combinare due o più input visivi, creando un senso di profondità o tridimensionalità negli oggetti e nell'ambiente. Ciò a sua volta consente alle auto di triangolare e calcolare la distanza approssimativa tra l'oggetto e l'auto.
Poiché gli esseri umani hanno due occhi, beneficiamo anche della visione stereoscopica. Puoi sperimentare questa visione per te stesso; Chiudi un occhio e prendi un piccolo oggetto dalla scrivania. Metti la mano sul lato dell'oggetto e assicurati che la punta dell'oggetto sia ad almeno due pollici di distanza. Prova a fare una pausa per qualche secondo e nota quanto sei sicuro della tua approssimazione. Ora prova ad aprire entrambi gli occhi e vedi quanto è migliorato il tuo senso della profondità. Verificare Come funziona una telecamera surround a 360° in un'auto?
Informatica perimetrale
L'edge computing è il processo che unisce l'archiviazione delle informazioni e le capacità di elaborazione del dispositivo che produce tali dati e degli utenti che interagiscono con esso. Tradizionalmente, le applicazioni trasferivano i dati dai dispositivi intelligenti, come sensori e smartphone, a un data center centrale per l’elaborazione. Tuttavia, la complessità e il volume dei dati senza precedenti superavano le capacità della rete. I sistemi di edge computing spostano la potenza di elaborazione più vicino agli utenti e ai dispositivi, migliorando notevolmente le prestazioni delle applicazioni, riducendo i requisiti di larghezza di banda della rete e fornendo informazioni più rapide e in tempo reale.
Mentre il sistema di telecamere dell’auto a guida autonoma raccoglie i dati, il computer di bordo (processore edge) elaborerà tutti gli input in tempo reale per aggiornare istantaneamente il sistema sullo stato dell’ambiente. Sebbene le tipiche attività di visione artificiale possano far risparmiare denaro utilizzando il cloud computing, ci sono semplicemente troppi rischi per le auto a guida autonoma che si connettono al cloud, anche se è perché il processo di elaborazione dei requisiti di visione artificiale è esternalizzato.
L'utilizzo di un computer di fascia alta per elaborare i dati di input elimina i problemi di latenza e garantisce che i dati vengano ricevuti, elaborati e trasmessi in tempo reale. I computer avanzati per le auto a guida autonoma utilizzano computer specializzati che integrano processori grafici AI come Tensor Core e CUDA Core di NVIDIA. Verificare Cosa sono gli acceleratori AMD Instinct AI?
Algoritmi di intelligenza artificiale
Gli algoritmi sono sempre stati una parte importante della visione artificiale. L'algoritmo è ciò che consente al computer di riconoscere tutti i modelli, le forme e i colori forniti dal sistema di telecamere. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale al posto dei tradizionali algoritmi di visione artificiale migliora notevolmente la capacità di un’auto a guida autonoma di identificare in modo affidabile oggetti, segnali stradali, segnaletica orizzontale e semafori. Molti algoritmi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per addestrare le auto a guida autonoma. I più popolari includono:
- YOLO (You Only Look Once): un algoritmo di rilevamento degli oggetti in tempo reale che identifica e traccia gli oggetti nel campo visivo dell'auto.
- SIFT (Scale-Icar'sant Feature Conversion): utilizzato per estrarre caratteristiche, aiuta l'auto a riconoscere punti di riferimento e oggetti distintivi nell'ambiente circostante.
- Istogramma dei gradienti diretti (HOG): utilizzato per il riconoscimento degli oggetti, si concentra sull'estrazione di modelli e gradienti locali dalle immagini.
- TextonBoost: Un algoritmo che aiuta a identificare gli oggetti analizzando le trame nell'ambiente.
- AdaBoost: Utilizzato per classificare i dati, AdaBoost combina diversi classificatori deboli per prendere decisioni solide su oggetti e ostacoli sul percorso di un veicolo.
L’importanza della visione artificiale nelle auto a guida autonoma
La visione artificiale è il modo principale con cui un’auto a guida autonoma percepisce e comprende l’ambiente circostante. Senza la visione artificiale, le auto a guida autonoma sarebbero molto probabilmente relegate al livello uno nella scala dell’autonomia del veicolo e potrebbero non raggiungere mai la piena autonomia.
Grazie alla visione artificiale, le auto a guida autonoma sono ora in grado di classificare oggetti, rilevare corsie e segnali, identificare segnali e riconoscere il traffico.
Sebbene molte auto a guida autonoma ora utilizzino vari sensori, come LIDAR, RADAR e SONAR, fanno tutte molto affidamento sulla visione artificiale per vedere l’ambiente, identificare oggetti e comprendere il significato dei segnali stradali sulla strada. Tutti questi sensori aggiuntivi sono lì solo per migliorare la visione artificiale e aumentare la sicurezza di persone, animali e proprietà.
Tuttavia, la visione artificiale può funzionare in modo autonomo senza l’aiuto di altri sensori per fornire funzionalità di controllo automatico. In effetti, le ultime auto a guida autonoma di Tesla hanno abbandonato il sistema radar e ora si affidano esclusivamente alla visione artificiale del suo sistema di pilota automatico.
Sebbene ciò non significhi nulla in termini di messa in discussione dell’utilità di altre tecnologie di rilevamento, dimostra l’importanza e la potenza della visione artificiale nelle auto a guida autonoma. Verificare I sistemi di assistenza alla guida più avanzati nelle auto.
domande comuni
Q1. Cos’è la tecnologia di visione artificiale nelle auto a guida autonoma?
La tecnologia di visione artificiale è un sistema che si basa su hardware e software per analizzare e utilizzare immagini e videoclip per consentire alle auto a guida autonoma di riconoscere l'ambiente circostante e prendere le decisioni necessarie durante la guida.
Q2. Come funziona la tecnologia di visione artificiale nelle automobili?
L'auto è dotata di più telecamere e sensori che catturano immagini e video dall'ambiente circostante. Questi dati vengono elaborati utilizzando un software avanzato per analizzare le immagini e riconoscere diversi oggetti e punti di riferimento sulla strada.
Q3. Qual è l’importanza della tecnologia di visione artificiale nella guida autonoma?
La tecnologia di visione artificiale è fondamentale per la guida autonoma, poiché consente di riconoscere i segnali stradali, altri veicoli e gli ostacoli sulla strada. Queste informazioni in tempo reale costituiscono la base per il processo decisionale automatizzato, compreso lo sterzo del veicolo e la prevenzione degli incidenti.
Q4. Quali sono le sfide che la tecnologia di visione artificiale deve affrontare?
Le sfide che la tecnologia di visione artificiale deve affrontare includono fattori quali condizioni meteorologiche avverse come nebbia e pioggia, difficoltà nel riconoscere oggetti nella completa oscurità, protezione dei dati e privacy.
Q5. Quali sono gli sviluppi futuri attesi in questo campo?
Si prevede che la tecnologia della visione artificiale si evolverà continuamente, con migliori applicazioni dell’intelligenza artificiale e migliori capacità di rilevamento e riconoscimento delle immagini. È anche possibile espandere l’uso di questa tecnologia ad altri ambiti al di fuori delle automobili. Verificare Come funziona il controllo della velocità di crociera nei veicoli?
Il futuro della visione artificiale nelle auto a guida autonoma
La visione artificiale è il fondamento delle auto a guida autonoma. Grazie alla visione artificiale, le automobili possono vedere e percepire l’ambiente proprio come fanno gli esseri umani. Sebbene le sfide permangano, i vantaggi della visione artificiale in termini di sicurezza e navigazione non possono essere sottovalutati. Per quanto riguarda il futuro dei veicoli a guida autonoma, qualsiasi ulteriore progresso nell’intelligenza artificiale, nell’edge computing e/o nella tecnologia delle telecamere renderà le auto a guida autonoma più efficienti, il che probabilmente le porterà a un livello più elevato di automazione. Ora puoi visualizzare Trucchi per caricabatterie per auto elettriche: dovreste essere preoccupati?
