В предыдущей статье мы узнали, что даже если дорожно-транспортное происшествие произошло, риск травм и смерти будет значительно снижен благодаря вмешательству автономного вождения.

На нынешнем этапе фактом является то, что автономное вождение работает лучше, чем люди.

Автономное вождение вступает в переломный момент зрелости

Проверенные факты показывают, что автономное вождение получает все более широкое применение, что подтверждено достаточно большим количеством кейсов.

Коммерциализация автономного вождения должна быть разделена на области легковых автомобилей, коммерческих автомобилей и транспортных средств.

OEM-производители начали процесс автономного вождения уровня L3 на рынке легковых автомобилей. А функции интеллектуальной помощи при вождении уровня L2 близки к популяризации. Синь Гобинь, вице-министр Министерства промышленности и информационных технологий Китая, заявил в первой половине этого года: «Доля рынка автомобилей с интеллектуальными функциями помощи при вождении уровня L2 превысила 20%».

10 декабря 2021 года стало памятным днем ​​в истории автономного вождения. Немецкое регулирующее агентство официально выпустило условное автономное вождение L3. В области коммерческих и эксплуатационных транспортных средств, особенно в определенных сценариях, таких как розничная торговля, роботакси, карьерные самосвалы, аэропорты и логистика, автономные транспортные средства L4 или беспилотные транспортные средства были развернуты в определенных местах, таких как терминалы, аэропорты и иерархические открытые дороги.

2021 год стал переломным для официальной легализации автономного вождения

24 марта 2021 года Министерство общественной безопасности Китая (MPS) выпустило публичный комментарий к «Закону о безопасности дорожного движения», в котором разъяснялись соответствующие требования к дорожным испытаниям, проезду транспортных средств с функциями автономного вождения и совместному использованию ответственности за нарушения и несчастные случаи. Правила придают автономным системам вождения и дорожным испытаниям правовой статус и создают правовую среду для крупномасштабного коммерческого использования автономного вождения.

Ответственность за нарушения и несчастные случаи, связанные с автономным вождением, скоро будет включена в Закон о безопасности дорожного движения, что еще больше улучшит модель управления автономным вождением.

Среди них статья 155 гласит: «Транспортные средства с автоматическим управлением должны проводить дорожные испытания на закрытых дорогах и в местах, получать временные водительские номерные знаки и проводить дорожные испытания в определенное время, в определенных местах и ​​​​на маршрутах в соответствии с правилами. Тем, кто прошел тест, разрешается производить, импортировать и продавать в соответствии с соответствующими законами и правилами. Это устранило препятствия в производстве и продаже автономных транспортных средств.

Конечно, на уровне законов и нормативных актов в настоящее время нет всеобъемлющих правил разделения ответственности за ДТП с участием беспилотных автомобилей во всех странах мира. «Закон о безопасности дорожного движения Китайской Народной Республики» и «Правила реализации Закона о безопасности дорожного движения Китайской Народной Республики» также не касаются каких-либо аспектов безопасности автономного вождения. На данном этапе нарушения правил дорожного движения и аварии во время дорожных испытаний и демонстраций должны рассматриваться в соответствии с действующим законодательством.

Тем не менее, ввиду условного выпуска автоматического вождения уровня L3 в Германии, OEMS берет на себя юридическую ответственность в соответствии с состоянием автоматического вождения.

Данные имеют смысл только в том случае, если они хорошо помечены

Основная модель алгоритма автономного вождения в основном основана на контролируемом глубоком обучении. Это модель алгоритма, которая выводит функциональную связь между известными переменными и зависимыми переменными. Для обучения и настройки модели требуется большой объем структурированных размеченных данных.

Исходя из этого, если вы хотите сделать беспилотные автомобили более «интеллектуальными» и сформировать замкнутый цикл бизнес-модели для приложений беспилотного вождения, который можно воспроизвести в различных сценариях вертикальной посадки, модель должна поддерживаться массивными и высококачественные данные о реальных дорогах.

В области автономного вождения сцены аннотации данных обычно включают смену полосы движения и обгон, прохождение перекрестков, незащищенный левый и правый поворот без управления светофором, а также некоторые сложные сцены с длинным хвостом, такие как автомобили, едущие на красный свет, пешеходы, переходящие дорогу и т. д. обочины дорог, а также неправильно припаркованные транспортные средства и т. д.

Текущий искусственный интеллект также называют интеллектом данных. На данном этапе разработки, чем больше слоев нейронной сети, тем больший объем размеченных данных необходим.

Конец

Передайте свои задачи по маркировке данных на аутсорсинг в ByteBridge, и вы сможете получать высококачественные обучающие наборы данных машинного обучения дешевле и быстрее!

  • Бесплатная пробная версия без кредитной карты: вы можете быстро получить образец результата, проверить результат и оставить отзыв непосредственно нашему менеджеру проекта.
  • 100% подтверждено людьми
  • Прозрачное и стандартное ценообразование: доступны четкие цены (работа включена)

Почему бы не попробовать?

Источник: https://aikahao.xcar.com.cn/item/1069969.html