Како да се изгради ефикасен екосистем за автономни возила

Автономни возила (Autonomous Vehicles, скратено AVs) постепено преминуваат од научна фантастика во реалност, станувајќи важен дел од идниот транспорт. Во овој процес, технолошките иновации, поддршката од политиката, соработката во индустријата и изградбата на инфраструктурата играат важни улоги. Овој напис ќе ви претстави клучните елементи и практични алатки што треба да се разгледаат при изградбата на ефикасен екосистем за автономни возила.

1. Клучни технологии

1.1 Полупроводничка технологија

Со развојот на технологијата за автономни возила, полупроводниците, како основен дел од системот за автономно возење, стануваат сè поважни. Според изјавата на Европската комисија, NanoIC планот ветува инвестиција од 2,5 милијарди евра за забрзување на развојот на следната генерација полупроводнички технологии. Овие технологии се основа за вештачка интелигенција, автономно возење, медицина и 6G мобилни технологии.

1.2 Обработка на податоци на периферијата

Обработката на податоци на периферијата игра важна улога во намалувањето на облачната латенција, но исто така може да воведе локална латенција поради физичката дистанца, промени во мрежата и конкуренција на хардверот. За автономните возила, овие латенции од милисекунди можат директно да влијаат на перформансите на реалните апликации. Затоа, популарните платформи за обработка на податоци на периферијата, како што се NVIDIA Jetson и Google Edge TPU, треба да бидат вклучени во архитектурата на возилото за да се постигне побрз одговор.

1.3 Вештачка интелигенција и длабоко учење

Автономните возила бараат сложена логика за одлучување и способност за разбирање на околината. Може да се развијат интелигентни алгоритми со помош на рамки за длабоко учење (како што се TensorFlow и PyTorch), кои ќе им овозможат на возилата да учат самостојно и да ги ажурираат стратегиите за дејствување во различни околини. На пример, светскиот модел на Waymo користи генерација на реалистични интерактивни околини за да помогне на системот за автономно возење да симулира и да се справи со ретки настани, зголемувајќи ја безбедноста.

2. Соработка во индустријата и поддршка од политиката

2.1 Создавање на соработка помеѓу индустриите

Зрелоста на технологијата за автономно возење не може да се постигне без соработка помеѓу индустриите. Производителите на автомобили, технолошките компании, законодавците и академската заедница треба да соработуваат блиску заедно за да го поттикнат развојот на технолошките стандарди. На пример, длабоката соработка помеѓу Tesla и Google во областа на софтверот за автономно возење и обработката на податоци е еден од успешните примери.

2.2 Создавање на законски регулативи

Со развојот на технологијата за автономно возење, адаптивната политичка рамка станува особено важна. Законодавните тела во различни земји треба активно да работат на создавање на законски регулативи за да осигураат дека автономните возила можат легално да се движат на градските патишта. На пример, Конгресот на САД веќе дискутира за соодветни закони за поддршка на комерцијализацијата на автономните возила.

3. Изградба на инфраструктура

3.1 Интелигентни транспортни системи

За да се поддржи функционирањето на автономните возила, интелигентните транспортни системи (ITS) се незаменливи. ITS вклучува контрола на сообраќајни сигнали, реално време на мониторинг на сообраќајот, објавување на информации за патиштата и други функции. Инсталирањето на сензори и мониторинг уреди на клучни локации може значително да го подобри сообраќајот и безбедноста.

3.2 Обновување на инфраструктурата

Старите сообраќајни објекти можеби не можат да ја поддржат работата на автономните возила, па затоа е потребно редовно да се оценува и обновува инфраструктурата. Со соработка со локалните власти и соодветните институции, може да се создадат соодветни услови за тестирање и развој на автономните возила.

4. Корисничко искуство и економски систем

4.1 Корисничко искуство при возење

Корисничкото искуство на автономните возила е од клучно значење. При дизајнирањето на системот за автономно возење, треба да се земе предвид безбедноста и удобноста на корисниците. Употребата на механизми за повратни информации од корисниците, навремено собирање на податоци за корисничкото искуство и прилагодување и оптимизирање на алгоритмите за возење и функциите е важен начин за подобрување на квалитетот на услугата.

4.2 Иновации во економските модели

Со ширењето на технологијата за автономно возење, нови бизнис модели се појавуваат, како што се споделување на возила, такси возење и слично. Со помош на услугите за автономно возење од Uber и Baidu, корисниците брзо можат да уживаат во удобноста што ја нудат услугите без возач. Ова бара компаниите да размислуваат дополнително за иновации во одредувањето на цените на услугите, контролата на трошоците и управувањето со ризиците.

5. Препораки за практични алатки

5.1 Алатки за развој

• TensorFlow: Отворен извор на рамка за длабоко учење, погодна за развој на модели за машинско учење за системи за автономно возење.
• NVIDIA CUDA: Моќна платформа за паралелно пресметување и програмски модел, погодна за развој на програми за автономно возење со потреба за реално време.
• ROS (Robot Operating System): Нуди низа алатки и библиотеки за поедноставување на развојниот процес во примената на машинското учење и роботската технологија.

5.2 Платформи за тестирање

• CARLA Simulator: Отворен извор на симулатор за автономно возење, кој поддржува создавање и тестирање на различни сцени.
• AirSim: Отворен симулатор развиен од Microsoft, кој поддржува обука и тестирање на автономни возила и дронови.

Заклучок

Изградбата на ефикасен екосистем за автономни возила е сложен системски проект, кој опфаќа технологии, политики, соработка во индустријата и инфраструктура. Со постојано внимание на напредокот на клучните технологии, активно соработување со индустриски партнери и користење на соодветни алатки и ресурси, ширењето и примената на технологијата за автономно возење ќе станат возможни, поттикнувајќи го развојот на идниот интелигентен транспорт.