Ang paghimo sa mga self-driving nga mga awto nga makahimo sa mga desisyon nga sama sa tawo usa ka dugay na nga katuyoan sa mga kompanya sama sa Waymo, GM Cruise, Uber ug uban pa. Ang Intel Mobileye nagtanyag usa ka modelo sa matematika nga Responsibility-Sensitive Safety (RSS), nga gihulagway sa kompanya nga usa ka "common sense" nga pamaagi nga gihulagway pinaagi sa pagprograma sa autopilot aron molihok sa usa ka "maayo" nga paagi, sama sa paghatag sa ubang mga awto sa katungod sa agianan. . Sa laing bahin, ang NVIDIA aktibo nga nagpalambo sa Safety Force Field, usa ka sistema nga nakabase sa teknolohiya sa paghimog desisyon nga nagmonitor sa dili luwas nga mga aksyon sa naglibot nga mga tiggamit sa dalan pinaagi sa pag-analisar sa datos gikan sa mga sensor sa awto sa tinuud nga oras. Karon usa ka grupo sa mga siyentipiko gikan sa Massachusetts Institute of Technology (MIT) ang miapil niini nga panukiduki ug nagsugyot og usa ka bag-ong pamaagi base sa paggamit sa mga mapa nga sama sa GPS ug mga biswal nga datos nga nakuha gikan sa mga camera nga gi-install sa sakyanan aron ang autopilot maka-navigate sa wala mailhi. mga dalan nga susama sa usa ka tawo.
Ang mga tawo maayo kaayo sa pagmaneho sa mga awto sa mga dalan nga wala pa nila maagian kaniadto. Ikomparar lang nato ang atong makita sa atong palibot sa atong makita sa atong mga GPS device aron madeterminar kung asa kita ug asa kita kinahanglan nga moadto. Ang mga awto nga nagmaneho sa kaugalingon, sa laing bahin, naglisud kaayo sa pag-navigate sa wala mailhi nga mga seksyon sa dalan. Alang sa matag bag-ong lokasyon, ang autopilot kinahanglan nga mabinantayon nga mag-analisa sa bag-ong ruta, ug kasagaran ang mga awtomatikong sistema sa pagkontrol nagsalig sa komplikado nga 3D nga mga mapa nga giandam daan sa mga supplier.
Sa usa ka papel nga gipresentar karong semanaha sa International Conference on Robotics and Automation, ang mga tigdukiduki sa MIT naghulagway sa usa ka autonomous nga sistema sa pagmaneho nga "nakakat-on" ug nahinumdom sa mga sumbanan sa paghimog desisyon sa usa ka tawo nga drayber samtang sila nag-navigate sa mga dalan sa usa ka gamay nga lugar sa siyudad gamit lamang ang datos. gikan sa video. mga camera ug usa ka yano nga mapa nga sama sa GPS. Ang nabansay nga autopilot mahimo dayon nga magmaneho sa walay drayber nga awto sa usa ka hingpit nga bag-ong lokasyon, nga nagsundog sa pagmaneho sa tawo.
Sama sa usa ka tawo, ang autopilot usab nakamatikod sa bisan unsang mga kalainan tali sa mapa niini ug sa mga bahin sa dalan. Kini makatabang sa sistema sa pagtino kon ang posisyon niini sa dalan, mga sensor, o mapa dili husto aron kini makatul-id sa agianan sa sakyanan.
Sa una nga pagbansay sa sistema, ang usa ka tawo nga operator nagmaneho sa usa ka awtomatik nga Toyota Prius nga adunay daghang mga camera ug usa ka sukaranan nga sistema sa nabigasyon sa GPS aron makolekta ang datos gikan sa mga lokal nga kadalanan sa suburban, lakip ang lainlaing mga istruktura sa dalan ug mga babag. Ang sistema nagmalampuson nga nagmaneho sa awto sa usa ka giplano nang daan nga ruta sa laing kalasangan nga lugar nga gituyo alang sa pagsulay sa mga awtonomous nga awto.
"Uban sa among sistema, dili ka kinahanglan nga magbansay sa matag dalan nga abante," nag-ingon ang awtor sa pagtuon nga si Alexander Amini, usa ka estudyante nga gradwado sa MIT. "Mahimo nimong i-download ang usa ka bag-ong mapa alang sa imong awto aron ma-navigate ang mga dalan nga wala pa makita kaniadto."
"Ang among tumong mao ang paghimo og autonomous navigation nga lig-on sa pagdrayb sa bag-ong mga palibot," midugang ang co-author nga si Daniela Rus, direktor sa Computer Science ug Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL). "Pananglitan, kung magbansay kami usa ka awtonomiya nga awto aron magmaneho sa usa ka palibot sa kasyudaran sama sa mga kadalanan sa Cambridge, ang sistema kinahanglan usab nga makahimo sa pagmaneho nga hapsay sa usa ka lasang, bisan kung wala pa kini makakita sa ingon nga palibot kaniadto."
Ang tradisyonal nga mga sistema sa nabigasyon nagproseso sa datos sa sensor pinaagi sa daghang mga module nga gi-configure alang sa mga buluhaton sama sa lokalisasyon, pagmapa, pagtuki sa butang, pagplano sa paglihok ug pagmaneho. Sulod sa daghang mga tuig, ang grupo ni Daniela nagpalambo sa mga end-to-end navigation system nga nagproseso sa data sa sensor ug nagkontrol sa awto nga wala kinahanglana ang bisan unsang espesyal nga mga module. Hangtod karon, bisan pa, kini nga mga modelo gigamit nga estrikto alang sa luwas nga pagbiyahe sa dalan, nga walaβy tinuud nga katuyoan. Sa bag-ong trabaho, ang mga tigdukiduki nagdalisay sa ilang end-to-end nga sistema alang sa tumong-sa-destinasyon nga kalihukan sa usa ka wala pa mailhi nga palibot. Aron mahimo kini, gibansay sa mga siyentista ang ilang autopilot aron matagna ang tibuuk nga pag-apod-apod sa posibilidad alang sa tanan nga posible nga mga mando sa pagkontrol sa bisan unsang oras samtang nagmaneho.
Ang sistema naggamit sa usa ka modelo sa pagkat-on sa makina nga gitawag og convolutional neural network (CNN), nga sagad gigamit alang sa pag-ila sa imahe. Atol sa pagbansay, ang sistema nag-obserbar sa pamatasan sa pagmaneho sa usa ka tawo nga drayber. Gi-correlate sa CNN ang pagliko sa manibela sa kurbada sa dalan, nga naobserbahan niini pinaagi sa mga camera ug sa gamay nga mapa niini. Ingon usa ka sangputanan, nahibal-an sa sistema ang labing lagmit nga mga mando sa pagmaneho alang sa lainlaing mga sitwasyon sa pagmaneho, sama sa tul-id nga mga dalan, upat ka paagi nga intersection o T-junction, mga tinidor ug mga liko.
"Sa sinugdan, sa usa ka T-intersection, adunay daghang lainlaing mga direksyon nga mahimoβg likoanan sa usa ka awto," ingon ni Rus. "Nagsugod ang modelo pinaagi sa paghunahuna bahin sa tanan nga kini nga mga direksyon, ug samtang ang CNN nakakuha ug daghang mga datos bahin sa kung unsa ang gibuhat sa mga tawo sa pipila nga mga sitwasyon sa dalan, makita nga ang pipila nga mga drayber moliko sa wala ug ang uban moliko sa tuo, apan walaβy usa nga direkta nga moadto. . Ang tul-id sa unahan gisalikway ingong posible nga direksiyon, ug ang modelo naghinapos nga sa T-junctions kini makalihok lamang sa wala o tuo.β
Samtang nagdrayb, gikuha usab sa CNN ang mga visual nga bahin sa dalan gikan sa mga camera, nga gitugotan kini nga matagna ang posible nga mga pagbag-o sa ruta. Pananglitan, kini nagpaila sa usa ka pula nga stop sign o usa ka putol nga linya sa kilid sa dalan isip mga timailhan sa umaabot nga intersection. Sa matag gutlo, gigamit niini ang gitagna nga posibilidad nga pag-apod-apod sa mga mando sa pagkontrol aron mapili ang labing husto nga mando.
Importante nga hinumdoman nga, sumala sa mga tigdukiduki, ang ilang autopilot naggamit sa mga mapa nga sayon ββββkaayo nga tipigan ug iproseso. Ang mga autonomous control system kasagarang naggamit ug lidar nga mga mapa, nga mokuha ug gibana-bana nga 4000 GB sa datos aron tipigan ang siyudad sa San Francisco. Alang sa matag bag-ong destinasyon, ang awto kinahanglan nga mogamit ug maghimo bag-ong mga mapa, nga nanginahanglan daghang panumduman. Sa laing bahin, ang mapa nga gigamit sa bag-ong Autopilot naglangkob sa tibuok kalibutan samtang nag-okupar lamang sa 40 gigabytes nga datos.
Atol sa awtonomiya nga pagmaneho, ang sistema kanunay usab nga nagtandi sa biswal nga datos niini sa data sa mapa ug nagbandera sa bisan unsang mga kalainan. Nakatabang kini sa awtonomous nga awto nga mas mahibal-an kung asa kini sa dalan. Ug kini nagsiguro nga ang sakyanan magpabilin sa pinakaluwas nga dalan, bisan kung kini makadawat sa nagkasumpaki nga impormasyon sa input: kung, ingnon ta, ang sakyanan nagbiyahe sa usa ka tul-id nga dalan nga walay liko, ug ang GPS nagpakita nga ang sakyanan kinahanglan nga moliko sa tuo, ang sakyanan nahibal-an nga modiretso o mohunong.
"Sa tinuud nga kalibutan, ang mga sensor napakyas," ingon ni Amini. "Gusto namon nga masiguro nga ang among autopilot lig-on sa lainlaing mga kapakyasan sa sensor pinaagi sa paghimo og usa ka sistema nga makadawat bisan unsang mga signal sa kasaba ug husto nga pag-navigate sa dalan."
Source: 3dnews.ru