| IFK | IRB | INFORLEX | GAZETA PRAWNA | INFORORGANIZER | APLIKACJE MOBILNE | KARIERA | SKLEP
reklama
Jesteś tutaj: STRONA GŁÓWNA > Moja firma > Moto > Motonews > Wydarzenia > Technologia, którą wykorzystuje Audi do konstrukcji pojazdów autonomicznych

Technologia, którą wykorzystuje Audi do konstrukcji pojazdów autonomicznych

Samochody autonomiczne wymagają bardzo zaawansowanego oprogramowania, które stanowi "mózg" pojazdu. Wymaga to od producentów samochodów nawiązania współpracy z firmami technologicznymi. Partnerami Audi są NVIDIA i Mobileye. Co razem kombinują?

Sztuczna inteligencja, to rozwiązanie kluczowe dla autonomicznej jazdy. Audi, wspólnie ze sprawdzonymi partnerami z branży elektronicznej, gromadzi zarówno wiedzę, jak i doświadczenie w obszarze samouczących się systemów (ang. machine learning). Na wystawie Consumer Electronics Show (CES) w Las Vegas, marka z Ingolstadt prezentuje jeżdżący autonomicznie pojazd koncepcyjny, który powstał we współpracy z firmą NVIDIA.

W ramach targowej prezentacji przygotowanej przez NVIDIA, Audi, na specjalnie w tym celu przygotowanej otwartej przestrzeni, której ustawienia można modyfikować, prezentuje inteligencję Audi Q7 deep learning concept. By pojazd mógł swobodnie orientować się w przestrzeni, w jego przodzie zamontowano kamerę o rozdzielczości 2 megapikseli komunikującą się z komputerem NVIDIA Drive PX 2, bardzo precyzyjnie sterującym jazdą samochodu. Komputer z najwyższej jakości, bardzo wydajnym procesorem, został specjalnie dostosowany do potrzeb autonomicznej jazdy.

Więcej informacji na temat Audi znajdziesz tutaj

Rdzeniem oprogramowania są głębokie sieci neuronowe, które specjaliści Audi odpowiednio wytrenowali do samodzielnej jazdy i rozpoznawania dynamicznych wskazówek o ruchu drogowym. Najpierw, Audi Q7 deep learning concept podczas kilku jazd z człowiekiem za kierownicą, poznało trasę i jej otoczenie przez obserwację oraz przy pomocy dodatkowych kamer treningowych. W ten sposób ustalono korelację między reakcjami kierowcy, a rozpoznanymi przez kamery zdarzeniami i obiektami. Stąd, podczas późniejszych jazd demonstracyjnych, samochód jest w stanie zrozumieć instrukcje płynące np. z tymczasowo ustawionych świateł ulicznych, może je bezpośrednio zinterpretować i działać odpowiednio do sytuacji. Gdy pojawia się odpowiedni sygnał, pojazd koncepcyjny zmienia strategię jazdy i wybiera krótszą lub dłuższą trasę. System jest do tego stopnia niezawodny, że radzi sobie także z takimi zjawiskami zakłócającymi obraz jak złe warunki pogodowe czy kiepskie oświetlenie. Opanowuje zadania zarówno w nocy, jak i w dzień, przy bezpośrednim nasłonecznieniu oraz przy silnym sztucznym świetle.

Zobacz też: Który serwis jest lepszy - Audi, Mercedesa, czy Lexusa?

Zasadniczo, metody uczenia się, których używa Audi Q7 deep learning concept, przypominają metodę tzw. wzmocnionego głębokiego uczenia się (ang. deep reinforcement learning). Zasady płynące z tej metody, były podstawą dla prezentacji Audi na specjalistycznej konferencji poświęconej sztucznej inteligencji Neural Information Processing Systems (NIPS), która odbyła się w grudniu w Barcelonie. Zaprezentowano tam specjalnie wytrenowane sieci neuronowe, podobne do tych funkcjonujących w ludzkim mózgu. Podczas gdy model samochodu (w skali 1:8) metodą prób i błędów uczył się parkowania, sieć Audi Q7 deep learning concept otrzymywała konkretne, istotne dla pojazdu dane – w ten sposób samochód uczył się od kierowcy.

reklama

Polecamy artykuły

Narzędzia przedsiębiorcy

reklama

POLECANE

Nasze recenzje

Ostatnio na forum

Prawne ciekawostki

Eksperci portalu infor.pl

Filip Barański

Prawnik, specjalista w zakresie obsługi prawnej podmiotów gospodarczych

Zostań ekspertem portalu Infor.pl »
Notyfikacje
Czy chcesz otrzymywać informacje o najnowszych zmianach? Zaakceptuj powiadomienia od mojafirma.Infor.pl
Powiadomienia można wyłączyć w preferencjach systemowych
NIE
TAK