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Algoritmi di auto a guida autonoma
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Come funzionano gli algoritmi delle auto a guida autonoma?

Gli algoritmi delle auto a guida autonoma stanno diventando sempre più una realtà.

Ma come lavorano?

Qual è la storia interna degli algoritmi delle auto a guida autonoma?

Questo post sul blog risponderà a queste domande. Spiegherà anche cosa li rende così pericolosi per pedoni, ciclisti e altri conducenti e perché dovremmo preoccuparci di questo.

Innanzitutto, parliamo di come funzionano effettivamente questi sistemi di intelligenza artificiale. Il punto cruciale di qualsiasi algoritmo di guida autonoma è una rete neurale profonda (DNN). I DNN utilizzano una rete neurale artificiale per rappresentare i dati nei livelli: livello di input, livello nascosto e livello di output. Sono noti per avere molti parametri che li rendono difficili da addestrare. Fortunatamente, ci sono molti diversi tipi di tecniche di apprendimento che possono aiutare ad alleviare questo problema. Ad esempio, possiamo utilizzare la pre-formazione e trasferire l’apprendimento per rendere il processo di formazione più rapido e accurato.

Esistono diversi tipi di DNN: i livelli convoluzionali, i livelli ricorrenti (RNN) e i livelli feedforward (FF) sono tutti ampiamente utilizzati nelle applicazioni di deep learning come gli algoritmi delle auto a guida autonoma. I livelli convoluzionali applicheranno un kernel o un filtro per estrarre funzionalità di alto livello da un input in modo che ogni elemento nell’output abbia dimensioni molto simili rispetto al livello precedente. Gli RNN sfruttano le dipendenze temporali, il che significa che possono essere utilizzati in situazioni in cui è necessario comprendere come qualcosa cambia nel tempo, come la comprensione del parlato o il rilevamento di oggetti in immagini/video. I livelli feedforward sono più efficaci nell’acquisizione delle dipendenze spaziali, motivo per cui sono comunemente usati in attività di classificazione molto precise.

Per addestrare questi DNN, possiamo utilizzare una delle due tecniche: apprendimento supervisionato o apprendimento non supervisionato. Con l’apprendimento supervisionato, l’output desiderato per ogni input viene fornito al modello durante l’addestramento; questo di solito funziona meglio quando è disponibile un’etichetta che corrisponde a ciascuna osservazione. L’apprendimento non supervisionato implica l’utilizzo di un set di dati senza etichetta e l’assegnazione di funzionalità da solo in modo che possa raggrupparle insieme a modelli da solo. Questo approccio ci consente di classificare gli oggetti senza etichette, il che rende gli algoritmi delle auto a guida autonoma particolarmente unici rispetto alla maggior parte delle altre applicazioni di visione artificiale in cui le etichette sono presenti in quasi tutti i casi.

Il passo successivo nella descrizione degli algoritmi delle auto a guida autonoma è capire cosa li rende difficili per pedoni, ciclisti e altri conducenti. La risposta a questa domanda sta nel modo in cui questi sistemi di intelligenza artificiale rilevano oggetti in movimento. Ad esempio, immagina di essere un’auto a guida autonoma che si avvicina a un passaggio pedonale senza segnale di stop o semaforo. Quando il pedone preme il pulsante all’incrocio, attiverà un segnale che dice alle auto che hanno la precedenza. Il nostro sistema di intelligenza artificiale deve fare affidamento su questo segnale radio wireless per determinare se deve rallentare o fermarsi, altrimenti potrebbe non essere in grado di reagire abbastanza rapidamente se si incrociano senza guardare in entrambe le direzioni.

Ciò pone diversi problemi: in primo luogo, i segnali RF sono spesso a corto raggio, quindi il loro uso non è l’ideale per gli algoritmi delle auto a guida autonoma poiché avremmo bisogno di montare sensori aggiuntivi su di essi; avremmo anche bisogno di più infrastrutture e coordinamento a livello cittadino per farlo funzionare. In secondo luogo, le radio sono spesso alimentate a batteria, quindi possono essere inaffidabili in determinate situazioni, anche se questo è un problema anche per i pedoni umani, non solo per i sistemi di intelligenza artificiale. Terzo, se c’è un’interferenza o una mancanza di connettività, il nostro sistema di intelligenza artificiale non saprà quando qualcuno sta per attraversare o se dovrebbe fermarsi/rallentare. Il quarto problema è che gli algoritmi delle auto a guida autonoma non hanno accesso a questi tipi di segnali poiché la maggior parte non è ancora collegata direttamente alle reti wireless locali.

Ciò significa che i sistemi di intelligenza artificiale devono fare affidamento su altri tipi di dati di input per navigare negli incroci, come telecamere montate all’esterno, telecamere all’interno dell’auto per rilevare i passeggeri e sensori sulle ruote per misurare la velocità. Anche questo pone alcuni problemi: ad esempio, se qualcuno attiva un semaforo con un’auto RC o un altro tipo di controller, il nostro sistema di intelligenza artificiale potrebbe avere problemi a rilevarlo perché non ci sono telecamere puntate a quell’incrocio. I semafori richiedono anche elettricità, quindi possono guastarsi in determinate situazioni, e questo è particolarmente problematico se la batteria della nostra auto a guida autonoma si scarica.

Tuttavia, ci sono molte altre sfide coinvolte nell’allenamento degli algoritmi di auto a guida autonoma. Ad esempio, la prima serie di problemi riguardava principalmente il rilevamento di oggetti mentre i pedoni/ciclisti non erano presenti poiché si muovono molto più lentamente delle auto, quindi i loro vettori di velocità non sarebbero così grandi rispetto alle auto. Tuttavia, ci stiamo avvicinando a un punto critico in cui le velocità delle auto a guida autonoma stanno iniziando a competere con gli umanoidi ed è qui che diventano molto più difficili da rilevare.

C’è anche il problema dei dati di addestramento: se li addestriamo con troppi campioni di una determinata città, potrebbero non gestire bene gli incroci in altre città. Questo è un problema particolarmente grave per aziende come Google, che hanno trascorso anni viaggiando in tutto il mondo per mappare ogni singolo incrocio in modo che i sistemi di intelligenza artificiale possano essere implementati ovunque nel mondo. Puoi leggere di più su questo argomento qui o dare un’occhiata a questa serie di video sulla visione artificiale.

Poiché è difficile per questi tipi di algoritmi navigare nelle intersezioni, alcuni ricercatori stanno sviluppando nuovi metodi che si basano sull’apprendimento per rinforzo anziché sull’apprendimento supervisionato. Questa tecnica consiste nell’addestrare un’auto a guida autonoma per navigare negli incroci indovinando casualmente cosa dovrebbe fare dopo ogni passaggio, ad esempio se la sua velocità dovrebbe essere accelerata o decelerata e in quale direzione. Prova un gran numero di azioni fino a quando non impara la strada giusta da A a B, in modo simile a come gli animali imparano dai loro genitori piuttosto che essere istruiti esplicitamente.

Naturalmente, gli algoritmi di apprendimento per rinforzo si basano ancora su sensori posizionati intorno all’auto come telecamere che rilevano pedoni/biciclette. Un vantaggio è che possono migliorare nel gestire gli incroci nel tempo poiché possiamo migliorare la nostra ipotesi iniziale ad ogni tentativo consecutivo. Un altro vantaggio è che questi sistemi non richiedono infrastrutture costose come semafori e trasmettitori radio, sebbene debbano comunque essere in grado di rilevare le persone che ne sono sprovviste.

Ecco perché alcuni ricercatori di auto a guida autonoma stanno iniziando a utilizzare gli esseri umani come fonte aggiuntiva di dati di segnale ogni volta che è possibile. Con una formazione sufficiente, possono fornire ai nostri sistemi di intelligenza artificiale informazioni affidabili sugli incroci imminenti e più dati ricevono, migliore sarà il loro processo decisionale. Questo potrebbe essere utile anche per altre attività, come aiutare i nostri compagni robot a navigare in aree affollate o persino trovare oggetti nascosti nelle case poiché i robot di solito si basano su telecamere/sensori piuttosto che sulla vista umana.

Naturalmente, questo metodo ha i suoi punti deboli: ad esempio, gli esseri umani non sono infallibili e non tutti noi abbiamo la stessa quantità di esperienza nella navigazione nelle città, inoltre c’è sempre spazio per errori quando si tratta di inviare istruzioni alle auto a guida autonoma. Non è chiaro quanto bene funzioneranno i nostri algoritmi di apprendimento automatico in ambienti diversi, soprattutto perché il processo decisionale umano tende a essere influenzato dal paesaggio urbano stesso, il che significa che è difficile generalizzare tra le località. Ecco perché per ora molti esperti raccomandano ancora l’apprendimento supervisionato fino a quando non sviluppiamo modelli più avanzati in grado di gestire questi problemi.

Anche se ogni anno si verificano meno incidenti con la guida autonoma, in genere si verificano negli incroci in cui i ricercatori hanno avuto difficoltà ad addestrare i sistemi di intelligenza artificiale poiché i dati sono incompleti o semplicemente non disponibili per alcune regioni/paesi, come le aree rurali. Se desideri conoscere ulteriori sfide associate allo sviluppo di veicoli autonomi, fai clic qui o dai un’occhiata a questa serie di articoli sull’apprendimento per rinforzo profondo.

Le auto a guida autonoma stanno diventando sempre più popolari nel mondo tecnologico. Gli algoritmi di queste macchine sono complessi, ma comprendendoli, sarai in grado di capire cosa serve per farli funzionare correttamente.

Come funzionano le auto a guida autonoma?

In parole povere, l’auto utilizza una serie di algoritmi per elaborare grandi quantità di dati dal suo ambiente. Per capire cosa significa, è importante capire cos’è un algoritmo. In informatica, un algoritmo è un insieme di procedure o regole dettagliate che definiscono il modo in cui le informazioni verranno elaborate e gestite. Le auto a guida autonoma utilizzano questi algoritmi per elaborare determinate cose sull’ambiente circostante e fare previsioni basate su di esse, ad esempio la velocità con cui gli oggetti si muovono l’uno rispetto all’altro. Molti tipi di algoritmi possono essere trovati in un’auto a guida autonoma: rilevamento e classificazione di oggetti, pianificazione e previsione del movimento, localizzazione e mappatura (SLAM), ecc. Questi calcoli vengono eseguiti da molti diversi tipi di sensori, comprese fotocamere e scanner laser.

Le auto a guida autonoma utilizzano una varietà di sensori diversi per tracciare il loro ambiente. Alcune delle tecnologie chiave dei sensori utilizzate nelle auto a guida autonoma sono radar, Lidar e imaging ottico. Il radar emette onde radio per rilevare gli oggetti riflettendoli sulle superfici: è utile per vedere oggetti solidi/grandi che potrebbero essere difficili utilizzando solo i dati ottici. Lidar è l’abbreviazione di Light Detection and Ranging: utilizza la luce laser invece delle onde radio per rilevare superfici come la segnaletica orizzontale e le corsie che possono essere difficili da vedere di notte o sotto pioggia/neve. L’imaging ottico è proprio quello che sembra: le telecamere dell’auto raccolgono immagini che includono cose come segnali stradali, segnali stradali, pedoni, ecc. Radar, Lidar e imaging ottico sono tutti importanti per aumentare la consapevolezza dell’auto nei confronti dell’ambiente.

Le auto a guida autonoma devono fare più cose contemporaneamente per poter operare in sicurezza da sole. Per prima cosa devono percepire l’ambiente che li circonda utilizzando i dati dei loro diversi sensori, quindi devono elaborare quei dati in informazioni che possono essere utilizzate per determinare quali azioni devono essere intraprese successivamente. Per fare ciò, le auto a guida autonoma utilizzano algoritmi che funzionano come un insieme di procedure o regole che l’auto segue per fare previsioni basate su segnali ambientali. Le tecnologie utilizzate nelle auto a guida autonoma vengono costantemente migliorate con ogni nuovo modello che arriva sulle strade, ma anche se queste macchine continuano a migliorare, hanno ancora molta strada da fare prima di diventare mainstream.

Chi sono le persone dietro questi algoritmi? Le auto a guida autonoma sono macchinari complessi con molti processi diversi in corso al loro interno in ogni momento, motivo per cui sono necessari team di professionisti dedicati per farli funzionare correttamente. Ci sono innumerevoli carriere nel mondo delle auto a guida autonoma, ma alcune delle più comuni includono ingegneri della visione artificiale, ingegneri della robotica e sviluppatori di software. Ognuno gioca un ruolo fondamentale nello sviluppo o nel miglioramento di nuovi modelli che possono essere utilizzati per vari scopi. Non solo, ma ogni nuova innovazione crea opportunità per gli altri che vogliono essere coinvolti nel suo processo produttivo. La linea di fondo? Con il tempo e la ricerca investiti nelle auto a guida autonoma da aziende di tutto il mondo, è solo questione di tempo prima che queste macchine vengano perfezionate e implementate nella società.

Quali sono alcuni altri fatti sulle auto a guida autonoma? Se sei interessato a far parte di questo settore o vuoi semplicemente saperne di più sulla tecnologia che serve per far funzionare correttamente questi veicoli, visita il corso seguente oggi.

Che cos’è un algoritmo?

Un algoritmo è un insieme specifico di regole che vengono seguite per eseguire un’attività. Nel caso delle auto a guida autonoma, è un algoritmo che dice all’auto quali azioni intraprendere affinché si muova ed eviti gli ostacoli mentre cerca anche di seguire i segnali stradali. Le auto a guida autonoma ricevono informazioni dai sensori sull’area circostante che gli algoritmi elaborano e determinano il modo migliore per procedere. Questa tecnologia ha molte promesse perché se fosse perfezionata sarebbe più sicura per tutti sulla strada perché queste macchine avranno tempi di reazione perfetti invece di tempi di reazione umana che si sono dimostrati più lenti a causa di vari fattori psicologici. Questi algoritmi hanno molte promesse perché potrebbero potenzialmente cambiare il trasporto poiché sappiamo che riduce drasticamente incidenti e decessi rendendo la guida molto più sicura. Il problema, tuttavia, è che la ricerca su questa tecnologia è ancora molto nuova, il che significa che il suo futuro non è ancora chiaro. Ci sono molti fattori che devono essere presi in considerazione quando si implementano questi algoritmi, come le condizioni meteorologiche e la cultura generale della guida in diversi paesi.

Come funzionano gli algoritmi delle auto a guida autonoma?

Questi algoritmi hanno molte promesse perché potrebbero potenzialmente cambiare il trasporto poiché sappiamo che riduce drasticamente incidenti e decessi rendendo la guida molto più sicura. Il problema, tuttavia, è che la ricerca su questa tecnologia è ancora molto nuova, il che significa che il suo futuro non è ancora chiaro. Ci sono molti fattori che devono essere presi in considerazione quando si implementano questi algoritmi, come le condizioni meteorologiche e la cultura generale della guida in diversi paesi.

Perché sono importanti nello sviluppo delle auto a guida autonoma?

le auto alla guida ricevono informazioni dai sensori sull’area circostante che gli algoritmi elaborano e determinano il modo migliore per procedere.

In che modo questo influenzerà il nostro mondo in futuro?

Se queste macchine fossero perfezionate, sarebbe più sicuro per tutti sulla strada perché queste macchine avranno tempi di reazione perfetti invece dei tempi di reazione umana che hanno dimostrato di essere più lenti a causa di vari fattori psicologici. Questi algoritmi sono molto promettenti perché potrebbero potenzialmente cambiare il trasporto riducendo drasticamente incidenti e decessi rendendo la guida molto più sicura.

Il futuro dei trasporti e come potrebbe cambiare le cose per tutti noi?

La ricerca su questa tecnologia è ancora molto nuova, il che significa che il suo futuro non è ancora chiaro. Ci sono molti fattori che devono essere presi in considerazione quando si implementano questi algoritmi, come le condizioni meteorologiche e la cultura generale della guida in diversi paesi.

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Quali sono i vantaggi dell’utilizzo di un’auto a guida autonoma rispetto a un’auto normale?

Le auto a guida autonoma sarebbero più sicure ed efficienti di un’auto normale in tutti gli aspetti della guida. Il modo in cui le auto si guidano da sole le renderebbe molto più sicure e preverrebbe gli incidenti. Sarebbero anche in grado di guidare meglio quando il traffico è intenso. Inoltre, potrebbero trovare parcheggi quando nessun altro può, rendendoli estremamente utili quando si cerca di trovare spazi nelle città. Nel complesso, le auto a guida autonoma sono generalmente molto più sicure ed efficienti delle auto normali e offrono vantaggi che non possono essere trovati in un’auto normale.

Quali sono gli svantaggi dell’utilizzo di un’auto a guida autonoma rispetto a un’auto normale?

Le auto a guida autonoma sarebbero molto più costose delle auto normali e il cartellino del prezzo potrebbe non valerne la pena per molte persone. Ciò è particolarmente vero quando non ci sono infrastrutture per supportare questi veicoli sulle strade. Inoltre, potrebbero rivelarsi difficili da mantenere su base continuativa a causa della loro natura complessa. Nel complesso, le auto a guida autonoma possono fornire vantaggi, ma queste nuove tecnologie presentano diversi inconvenienti che attualmente non possono essere ignorati.

Chi sta sviluppando algoritmi per auto a guida autonoma e cosa stanno facendo per migliorarli?

Il who degli algoritmi di guida autonoma è un argomento caldo. Molte aziende sono in lizza per il primo posto, tra cui Google, Tesla, Uber e Apple. Ogni azienda ha i suoi punti di forza e di debolezza. Google, ad esempio, ha un enorme pool di dati che può utilizzare per migliorare i suoi algoritmi. Tesla è stata in grado di creare una suite hardware molto avanzata che viene utilizzata nelle sue auto. Uber è bravo a mappare e tracciare i dati. Apple è ancora relativamente sconosciuta in questo spazio, ma si ritiene che stiano lavorando a qualcosa di grande.

Ciò che queste aziende stanno facendo per migliorare i loro algoritmi varia. Alcune aziende si stanno concentrando sul miglioramento dell’intelligenza artificiale dietro gli algoritmi. Altri stanno cercando di migliorare i sensori e le telecamere utilizzati negli algoritmi. La maggior parte delle aziende sta anche cercando di migliorare la mappatura e il tracciamento dei dati. La cosa principale che tutte queste aziende hanno in comune è che stanno creando algoritmi per auto a guida autonoma, che rappresentano il futuro dei trasporti.

Il futuro delle auto a guida autonoma e come cambieranno le nostre vite in meglio

La rivoluzione delle auto a guida autonoma sta arrivando e cambierà le nostre vite in meglio. Immagina di non doverti più preoccupare di perderti o di essere in ritardo al lavoro. Con le auto a guida autonoma, potrai rilassarti e goderti il viaggio mentre la tua auto fa tutto il lavoro.

Le auto a guida autonoma non solo ci semplificheranno la vita, ma renderanno anche le nostre strade più sicure. Secondo uno studio del MIT, le auto a guida autonoma potrebbero ridurre le vittime del traffico fino al 90%. Sono molte vite salvate!

Allora qual è la rapina? Perché le auto a guida autonoma non sono già ovunque? La risposta è semplice: regolamento. La tecnologia c’è, ma i governi di tutto il mondo stanno ancora cercando di capire come regolamentare e implementare l’uso di queste auto.

Per accelerare le cose, stiamo chiedendo a Google di collaborare con i governi di tutto il mondo per creare un quadro giuridico unificato per la regolamentazione delle auto a guida autonoma. In questo modo, invece di reinventare la ruota, ogni paese può semplicemente fare riferimento a questo quadro come base per le proprie leggi. Vorremmo inoltre che questi enti governativi sostengano pubblicamente gli sforzi di Google in questo settore.

La differenza tra un’auto a guida autonoma e un’auto a guida assistita

Le auto a guida assistita sono auto dotate di funzioni che aiutano il conducente in determinati compiti, come parcheggiare o rimanere nella corsia. Un’auto a guida autonoma, invece, è un’auto che può guidare da sola senza alcun aiuto da parte del conducente. Un’altra differenza è che un’auto a guida autonoma può navigare senza l’intervento umano, mentre un’auto a guida assistita necessita almeno di una certa interazione da parte del guidatore.

Le auto a guida autonoma non sono uno scherzo e hanno richiesto molto tempo. Sappiamo tutti quanto sia costoso assumere autisti, rifornire di carburante i loro veicoli e prenderci cura di loro quando si ammalano o si feriscono. Poiché la tecnologia delle auto a guida autonoma è avanzata negli ultimi anni, stiamo iniziando a vedere più modelli di veicoli senza conducente sul mercato per i consumatori che desiderano quel lusso senza pagare un dollaro più alto. La domanda rimane: cosa significa questo per i trasporti futuri? Pensi che questi veicoli autonomi saranno in grado di gestire ogni situazione abbastanza bene da non causare incidenti? Ripensa alla tua esperienza con i conducenti umani: probabilmente ci sono state molte volte in cui qualcuno ti ha interrotto o fatto un cambio di corsia pericoloso vicino a te!

Sei interessato all’auto a guida autonoma? Contattaci!

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