С развитием автомобильной промышленности возникла потребность в автомобилях с автопилотом, как и в самолетах, чтобы свести к минимуму вероятность несчастных случаев из-за человеческих ошибок. Автомобильная промышленность стремится спасать жизни, снижать травматизм и справедливо распространять мобильность. Мы можем сделать это, решая основные проблемы системной инженерии и проектирования, внедряя больше искусственного интеллекта, улучшая датчики и обучая конечного потребителя.

С запуском автомобилей Tesla появилась возможность управлять автомобилем с автопилотом. Автомобили Tesla поставляются с аппаратным обеспечением, необходимым в будущем для полного автономного вождения практически при любых обстоятельствах. Система предназначена для совершения поездок на короткие и дальние расстояния без каких-либо действий со стороны человека, сидящего за рулем.

Тесла была основана как Тесла Моторс, Тесла была зарегистрирована 1 июля 2003 года Мартином Эберхардом и Марком Тарпеннингом. На двух основателей повлияло создание компании после того, как GM отозвала все свои электромобили EV1 в 2003 году, а затем уничтожила их, и увидела в более высокой эффективности аккумуляторных электромобилей возможность разрушить обычную корреляцию между высокой производительностью и малым пробегом.

Многие считают, что Tesla — детище миллиардера Илона Маска. Однако факт заключается в том, что компания была основана Эриком Эберхардом и Марком Тарпеннингом в 2003 году. Инновации и технологические достижения Tesla поразили и впечатлили не только автомобильную промышленность, но и весь мир. На следующем графике показаны квартальные продажи их автомобилей.

Илон Маск (родился 28 июня 1971 года в Претории, Южная Африка) — американский предприниматель южноафриканского происхождения, один из основателей компании электронных платежей PayPal и основавший SpaceX, производителя ракет-носителей и космических кораблей. Он также является генеральным директором производителя электромобилей Tesla.

Илон Маск впервые публично обсудил систему автопилота в 2013 году, отметив, что «автопилот — это хорошая вещь в самолетах, и мы должны иметь его в автомобилях».

Автопилот — это усовершенствованная система помощи водителю, повышающая безопасность и удобство вождения. При правильном использовании автопилот снижает общую нагрузку на водителя.

Все, что вам нужно будет сделать, это сесть в машину и сказать, куда ехать. Если вы ничего не скажете, машина просмотрит ваш календарь и отвезет вас туда как предполагаемый пункт назначения или просто домой, если в календаре ничего нет. Ваша Tesla проложит оптимальный маршрут, проедет по городским улицам (даже без разметки), справится со сложными перекрестками со светофорами, знаками «стоп» и кольцевыми развязками, а также справится с плотными автострадами, на которых машины движутся на высокой скорости. Когда вы прибудете в пункт назначения, просто выйдите на въезд, и ваш автомобиль перейдет в режим поиска парковки, автоматически найдет место и припаркуется. Прикосновение к телефону вызывает его обратно к вам.

Тайна автомобиля Tesla с автопилотом — что такое автопилот?

Автопилот — это дополнительная система помощи водителю для автомобилей Tesla, которую необходимо приобретать отдельно. Он состоит из первоклассных функций безопасности и удобства. Вы можете легко купить автопилот в виде одного из двух пакетов — автопилота или полной возможности самостоятельного вождения — которые можно приобрести непосредственно через свою учетную запись Tesla.

Особенности включают в себя способность автомобилей Tesla с автопилотом автоматически ускоряться, управлять и тормозить на своей полосе. В настоящее время автомобиль с автопилотом требует присмотра водителя и не делает ваш автомобиль «полностью» автономным.

Как работает Автопилот?

Построенный на глубокой нейронной сети, Autopilot использует камеры, ультразвуковые датчики и радар, чтобы видеть и ощущать окружающую среду вокруг автомобиля.

Расширенное сенсорное покрытие, восемь камер объемного звучания обеспечивают 360-градусный обзор вокруг автомобиля на расстоянии до 250 метров. Двенадцать обновленных ультразвуковых датчиков дополняют это видение, позволяя обнаруживать как твердые, так и мягкие объекты почти в два раза дальше, чем предыдущая система.

Передний радар с улучшенной обработкой предоставляет дополнительные данные о мире на избыточной длине волны, что позволяет видеть сквозь сильный дождь, туман, пыль и даже автомобиль впереди.

Чтобы разобраться во всех этих данных, новый бортовой компьютер, вычислительная мощность которого более чем в 40 раз превышает вычислительную мощность предыдущего поколения, запускает новую разработанную Tesla нейронную сеть для программного обеспечения для обработки зрения, сонара и радара. Вместе эта система обеспечивает представление о мире, которое не может получить один водитель, видя одновременно во всех направлениях и на длинах волн, которые выходят далеко за пределы человеческого восприятия.

Каковы особенности автопилота?

Вот некоторые из основных особенностей автомобиля Tesla с автопилотом:

  1. Автоматическое перестроение: помогает транспортному средству перестроиться на соседнюю полосу на шоссе, когда включено автоматическое управление.
  2. Навигация на автопилоте (бета-версия): эта функция активно направляет ваш автомобиль Tesla с автопилотом от въезда на шоссе к съезду, включая навигацию по развязкам, предложение смены полосы движения, автоматическое включение указателя поворота и взятие Выход.
  3. Auto Park: помогает автоматически припарковать автомобиль Tesla в параллельном или перпендикулярном направлении одним касанием.
  4. Призыв: перемещает ваш автомобиль Tesla в ограниченном пространстве и из него с помощью приложения или ключа.
  5. Умный вызов: помогает вашему автомобилю Tesla ориентироваться в более сложных условиях и парковочных местах, маневрируя вокруг объектов, чтобы найти вас на парковке.
  6. Управление дорожным движением и знаками остановки (бета-версия):определяет знаки остановки и светофоры и замедляет ваш автомобиль Tesla до захода на посадку под вашим активным контролем.

Навигация на автопилоте

Навигация на автопилоте — это функция активного управления для расширенного автопилота, которая под контролем водителя направляет автомобиль от въезда на съезд к съезду, включая предложение и изменение полосы движения, навигацию по развязкам на шоссе и выбор съездов. Он разработан, чтобы еще проще находить и следовать по наиболее эффективному маршруту к месту назначения на шоссе, когда используется автопилот.

В то время как водители должны всегда быть внимательными при использовании автопилота, подтверждение смены полосы движения позволяет нам убедиться, что водители обращают внимание именно в тот момент, когда им это необходимо, и в сочетании с резервированием восьми внешних камер, радара и ультразвуковых датчиков, это обеспечивает дополнительный уровень безопасности, которого не было бы у двух одних глаз. Чтобы использовать навигацию на автопилоте, водители должны сначала включить навигацию на автопилоте и автопилоте в меню настроек автопилота. Если на диске доступна функция «Навигация на автопилоте», ее можно включить, нажав кнопку «Навигация на автопилоте» в пошаговом списке направлений пункта назначения. Когда он используется, наша 360-градусная визуализация на центральном дисплее показывает одну синюю линию, указывающую предлагаемый путь движения.

Автоматическая смена полосы движения

Чтобы инициировать автоматическую смену полосы движения, вы должны сначала включить автоматическую смену полосы движения в меню «Управление автопилотом» на вкладке «Настройки». Затем, когда автомобиль находится в режиме автоматического управления, водитель должен включить сигнал поворота в том направлении, в котором он хотел бы двигаться. На некоторых рынках, в зависимости от местного законодательства, подтверждение смены полосы движения можно отключить, выбрав «Управление» > «Автопилот» > «Настроить навигацию на автопилоте» и отключив «Подтверждение смены полосы движения».

Автопарк

Autopark определяет места параллельной парковки при движении со скоростью менее 25 км/ч и перпендикулярные места парковки при движении со скоростью менее 10 миль в час. На сенсорном экране синим текстом появится надпись «Начать автопарковку». Нажмите ее, чтобы запустить функцию и отпустить тормоз и рулевое колесо. Затем Autopark начнет маневрировать автомобилем на парковочном месте, контролируя скорость вашего автомобиля, переключение передач и угол поворота рулевого колеса, но вы должны помнить о том, чтобы быть начеку и следить за обзором резервной камеры, чтобы проверить наличие препятствий. После завершения автопарковки автомобиль сообщит вам об этом и переключится в режим «Парковка». Вы можете отменить автопарковку в любое время, взяв на себя управление рулевым колесом.

Призвать

Smart Summon предназначен для того, чтобы ваш автомобиль мог подъехать к вам или месту по вашему выбору, маневрируя вокруг и останавливаясь для объектов по мере необходимости. Как и Summon, Smart Summon предназначен только для использования на частных парковках и подъездных путях. Вы по-прежнему несете ответственность за свой автомобиль и должны постоянно следить за ним и его окружением и находиться в пределах прямой видимости, поскольку он может не обнаруживать все препятствия. Будьте особенно осторожны рядом с быстро движущимися людьми, велосипедами и автомобилями. Чтобы использовать Smart Summon, откройте приложение Tesla, коснитесь Summon, а затем выберите значок Smart Summon. Чтобы активировать эту функцию, нажмите и удерживайте кнопку ПРИХОДИТЕ КО МНЕ. Либо коснитесь значка цели, установите желаемую цель, настроив карту, а затем нажмите и удерживайте кнопку ПЕРЕЙТИ К ЦЕЛИ. Вы можете остановить свой автомобиль от движения в любое время, отпустив кнопку. Smart Summon работает с вашим приложением Tesla и GPS вашего телефона. Вы должны находиться в пределах примерно 200 футов от вашего автомобиля, чтобы использовать его. Для Smart Summon требуется последняя версия мобильного приложения Tesla (3.10.0 или выше). Дополнительные сведения об этой функции см. в руководстве пользователя.

Что такое компьютерное зрение?

Компьютерное зрение можно определить как область, которая направлена ​​на разработку методов, помогающих компьютерам «видеть» и понимать содержимое цифровых изображений, таких как фотографии и видео.

Предположим, у нас есть двумерное изображение, система искусственного интеллекта компьютерного зрения должна распознавать объекты и их характеристики, такие как текстуры, формы, размеры, цвета, среди прочего, чтобы дать описание образ как можно более полным.

На этом занятии мы расскажем, как это тематическое исследование может стать одним из следующих проектов компьютерного зрения.

Приложения компьютерного зрения

Вот некоторые из самых популярных примеров компьютерного зрения в реальной жизни:

  1. Автономные транспортные средства
  2. Приложение Google Переводчик
  3. Распознавание лиц
  4. Здравоохранение
  5. Спортивное отслеживание в реальном времени
  6. сельское хозяйство
  7. Производство

Что такое ЙОЛО?

Традиционные системы обнаружения используют классификаторы или локализаторы для обнаружения объектов. Раньше они применяли модели к изображению в разных местах и ​​масштабах. Области изображения с высокой оценкой считались обнаружениями.

YOLO (Вы смотрите только один раз) использует совершенно другой подход. Алгоритм YOLO применяет одну нейронную сеть к полному изображению. Эта нейронная сеть делит изображение на области и предсказывает ограничивающие рамки и вероятности для каждой области. Эти ограничивающие рамки взвешиваются по предсказанным вероятностям.

Обнаружение объектов YOLO работает, беря изображение и рисуя множество ограничивающих рамок. Затем он выбирает ящики, содержащие любое изображение, а затем пропускает его через процесс, который сообщает, какой объект есть кто. Конечным результатом является изображение с нарисованными ограничивающими рамками и названием каждого объекта.

Приложения алгоритма YOLO-

YOLO — очень быстрый и надежный алгоритм. Его можно использовать в нескольких областях для решения реальных проблем.

  1. Создание беспилотных автомобилей
  2. сельское хозяйство
  3. Раскрытие преступления
  4. Заправочные станции

YOLOили You Only Look Once — это сверточная нейронная сеть, которая может находить и классифицировать объекты на изображении. До YOLO были другие сверточные сети, которые могли выполнять ту же задачу, но они были очень медленными. Поэтому их нельзя использовать на автомобилях с автопилотом. Кроме того, более ранние сети сначала обнаруживают объект, а затем классифицируют его. Но YOLO, как следует из названия, используется только один раз, чтобы найти и классифицировать изображение.

На следующем рисунке показана архитектура Yolo.

Мы можем создать его в TensorFlow или PyTorch и обучить на наборе данных, но на обучение уйдут дни, или мы можем использовать предварительно обученную сеть. Мы даже можем обучить предварительно обученную сеть на новом наборе данных в соответствии с нашим использованием, это известно как трансферное обучение.

Определение глубокого обучения

Глубокое обучение — это не что иное, как часть машинного обучения, связанная с алгоритмами, вдохновленными структурой и функцией мозга, известной как искусственная нейронная сеть.

Вам должно быть интересно, как работают беспилотные автомобили? Эти автомобили работают по принципу глубокого обучения с подкреплением и искусственных нейронных сетей.

Алгоритмы глубокого обучения пытаются сделать такие же выводы, как и люди, анализируя данные с заданной логической структурой. Для этого в глубоком обучении lstm используется концепция многоуровневой структуры алгоритмов, известная как нейронная сеть. На этом занятии мы обсудим глубокое обучение и машинное обучение. Мы также рассмотрим модели глубокого обучения CNN и методы глубокого обучения. Вы можете добавить этот кейс в качестве одного из проектов глубокого обучения в своем портфолио.

Приложения для глубокого обучения -

Глубокое обучение теперь является частью нашей повседневной жизни: от поисковых систем до автомобилей с автопилотом, требующих высокой вычислительной мощности. Вот несколько реальных примеров глубокого обучения.

Беспилотные автомобили

Анализ настроений

Виртуальный помощник

Здравоохранение

Социальные медиа

Спасибо, надеюсь, вам понравился этот блог! Пожалуйста, не забудьте поаплодировать.

Автор — САДЖАЛ СВАПНИЛ.

Подпишитесь на Instagram (https://www.instagram.com/_sajal_swapnil12/).