26. Dec
0
Kia razvija radarski tempomat sa tehnologijom mašinskog učenja
Kia Motors najavila je da će zajedno sa ostalim članovima poslovne grupacije Hyundai Motor Group, razvijati radarski tempomat, koji će kao prvi na svetu koristiti mašinsko učenje
Podeli
Radi se o tehnologiji, koja uključuje vozačeve uzorke autonomnog načina vožnje kako bi se ista prilagodila vozaču. Tehnologija, prva ovakva u automobilskom svetu, kao deo sistema asistencije za pomoć vozaču (ADAS) obuhvataće veštačku inteligenciju (AI).
Sistem će postepeno ugrađivati u buduća vozila Kia, kao i u
sestre kompanije Hyundai i Genesis, a kao prvi model dobiće ga Genesis GV80.
Radarski tempomat je preduslov za autonomnu vožnju i od suštinskog je značaja
za ADAS, jer održava rastojanje do vozila ispred tokom vožnje brzinom koju je
vozač podesio. SCC-ML kombinuje AI i SCC u sistem, koji uči od vozačevih voznih
navika. Mašinskim učenjem radarski tempomat autonomno vozi sa identičnim
uzorcima kao vozač.
Kod današnjih radarskih tempomata vozač ručno prilagođava vozne
uzorke, kao što su na primer rastojanje do vozila ispred i ubrzavanje. Zbog
toga ih je danas vrlo teško precizno podesiti SCC u skladu sa željama vozača
bez korišćenja tehnologije mašinskog učenja. Na primer, isti vozač zbog
različitih okolnosti različito ubrzava pri visokim, srednjim i niskim brzinama,
ali nije moguće preciznije podešavanje. Zato se kod aktiviranog radarskog
tempomata vozilo drugačije odaziva od željenog, što vozači osete i zbog
neprijatnosti izbegavaju masovniju upotrebu ove tehnologije.
Grupacija je sama razvila SCC-ML, koji deluje na sledeći način - prvo senzori
(prednja kamera i radar) neprestano prikupljaju informacije o vožnji i šalju ih
u centralni računar. Isti nakon toga od prikupljenih informacija izdvaja bitne
detalje i tako identifikuje vozačeve uzorke. Tokom ovog procesa koristi se
tehnologija veštačke inteligencije koja se zove algoritam mašinskog učenja. Uzorak
vožnje čine tri dela, i to rastojanje do vozila ispred, ubrzanje (kako brzo
vozilo ubrzava) i odziv (kako brzo se odaziva na uslove vožnje). Pored toga u
obzir se uzimaju i uslovi vožnje i brzine.
Tako na primer prikuplja podatke pri održavanju kratkog
razmaka do vozila ispred tokom spore vožnje, gradske vožnje i tokom ubrzavanja
na traci za preticanje. Sa uzimanjem u obzir navedenih situacija SCC-ML
analizira više od 10 hiljada uzoraka i tako razvija fleksibilnu tehnologiju
radarskog tempomata, koja se prilagođava navikama vozača.
Informacije o vozačevim uzorcima redovno se osvežavaju pomoću senzora, koji se
odazivaju na najnoviji stil vožnje vozača. Pored toga je SCC-ML programiran
tako da ne uzima u obzir opasne navike vozača zbog čega unapređuje svoju
pouzdanost i bezbednost.
Zasad sistem SCC-ML ne omogućava podešavanje za dva vozača u jednom vozilu, ali se sistem već nakon jednočasovne vožnje prilagođava drugom vozaču. Ubuduće grupacija planira raširiti delovanje sistema i na krivudave drumove ili kod zamene voznih traka. Sa dolazećim sistemom asistencije za autoputeve (Highway Driving Assist), koji uključuje automatsku zamenu vozne trake SCC-ML će krenuti u stepen 2,5 autonomne vožnje.
Komentari(0)