Umělá inteligence v automotive (2)

Vážení čtenáři, ve spolupráci s Pavlem Klocem ze společnosti AUTODIAGNOSTIKA KLOC, s.r.o., pro vás připravujeme seriál, ve kterém se exkluzivně dozvíte aktuální informace o vývoji, nasazení a využití nejnovější technologie – umělá inteligence v automobilovém průmyslu. V tomto dílu (první najdete v AutoEXPERTU č. 3) pokračujeme v objasňování základních termínů a principů AI a jejího využití v moderních vozidlech.

Obsah článku:
• Řízení autonomních vozidel a umělá inteligence
• Fúze senzorů
• Další využití strojového učení v automotive
• Prediktivní údržba
• Technologické zázemí a grafické procesory
• Simulace a herní enginy
• Edge computing
• Etické a právní aspekty AI v automobilovém průmyslu
• Algoritmické zkreslení a jeho vliv na bezpečnost
• Ochrana osobních údajů v chytrých vozidlech
• Právní odpovědnost v případě nehody autonomního vozidla
• AI Act – nařízení EU o umělé inteligenci
• Umělá inteligence – shrnutí

Řízení autonomních vozidel a umělá inteligence

Vývoj autonomních vozidel a umělá inteligence je jedním z nejambicióznějších a nejrevolučnějších směrů v automobilovém průmyslu. Umělá inteligence hraje klíčovou roli ve všech úrovních autonomního řízení, od jednoduchých asistenčních systémů úrovně 1 až po plně autonomní vozidla úrovně 5. Algoritmy AI se využívají pro rozpoznávání objektů, fúzi senzorů, plánování trasy, rozhodování v komplexních dopravních situacích, predikci chování ostatních účastníků provozu a řízení vozidla v reálném čase. Pro řízení autonomních vozidel se používá kombinace různých typů neuronových sítí.

Příklady:

• Waymo využívá kombinaci CNN, RNN a dalších neuronových sítí k navigaci autonomních vozidel v městském provozu (obr. 11).  
• Tesla Autopilot a systém full self-driving (FSD) využívají neuronové sítě, které se učí z milionů najetých kilometrů.  
• Cruise, podporovaný společností General Motors, se specializuje na autonomní řízení v hustých městských oblastech a využívá umělou inteligenci pro navigaci v reálném čase a předcházení kolizím.  
• Systémy autonomního řízení, jako je Tesla Autopilot, se učí napodobováním lidského chování.

Fúze senzorů

Moderní vozidla jsou vybavena stále sofistikovanější senzorickou výbavou, která zahrnuje kamery, radary, lidary, ultrazvukové senzory, inerciální měřicí jednotky (IMU), GPS a další. Každý typ senzory má své specifické silné a slabé stránky. Kamery poskytují detailní vizuální informace, ale jsou závislé na osvětlení a mohou být ovlivněny povětrnostními podmínkami. Radary a lidary poskytují informace o vzdálenosti a rychlosti objektů, a to i za zhoršené viditelnosti, ale mají nižší rozlišení než kamery.

Pokud Vás článek zaujal a přejete si pokračovat v jeho přečtení, přihlaste se.