Hoe een efficiënt ecosysteem voor autonome voertuigen op te bouwen

Autonome voertuigen (Autonomous Vehicles, afgekort AV's) stappen geleidelijk van sciencefiction naar realiteit en worden een belangrijk onderdeel van toekomstig transport. In dit proces spelen technologische innovatie, beleidssteun, samenwerking in de industrie en infrastructuurontwikkeling allemaal een belangrijke rol. Dit artikel zal de belangrijkste elementen en praktische hulpmiddelen introduceren die in overweging moeten worden genomen bij het opbouwen van een efficiënt ecosysteem voor autonome voertuigen.

1. Sleuteltechnologieën

1.1 Halfgeleidertechnologie

Met de ontwikkeling van autonome rijtechnologie wordt de halfgeleider, als de kerncomponent van autonome systemen, steeds belangrijker. Volgens een verklaring van de Europese Commissie belooft het NanoIC-programma 2,5 miljard euro te investeren om de ontwikkeling van de volgende generatie halfgeleidertechnologie te versnellen. Deze technologieën vormen de basis voor kunstmatige intelligentie, autonome rijtechnologie, gezondheidszorg en 6G-mobiele technologie.

1.2 Edge computing

Edge computing speelt een belangrijke rol bij het verlagen van cloudvertraging, maar kan ook lokale vertraging introduceren als gevolg van fysieke afstand, netwerkveranderingen en hardwareconcurrentie. Voor autonome voertuigen kunnen deze milliseconden vertraging direct invloed hebben op de prestaties van real-time toepassingen. Daarom moeten populaire edge computing-platforms, zoals NVIDIA's Jetson en Google's Edge TPU, worden opgenomen in de voertuigarchitectuur voor snellere reacties.

1.3 AI en deep learning

Autonome voertuigen hebben complexe besluitvormingslogica en omgevingsbegrip nodig. Slimme algoritmen kunnen worden ontwikkeld met behulp van deep learning-frameworks (zoals TensorFlow en PyTorch), zodat voertuigen zelf kunnen leren en hun actieplannen kunnen bijwerken in verschillende omgevingen. Bijvoorbeeld, het wereldmodel van Waymo maakt gebruik van het genereren van realistische interactieve omgevingen om autonome systemen te helpen zeldzame gebeurtenissen te simuleren en ermee om te gaan, wat de veiligheid verhoogt.

2. Samenwerking in de industrie en beleidssteun

2.1 Opzetten van intersectorale samenwerking

De volwassenheid van autonome technologie kan niet zonder intersectorale samenwerking. Autofabrikanten, technologiebedrijven, beleidsmakers en de academische wereld moeten nauw samenwerken om de ontwikkeling van technologische normen te bevorderen. Bijvoorbeeld, de diepgaande samenwerking tussen Tesla en Google op het gebied van autonome software en gegevensverwerking is een van de succesvolle voorbeelden.

2.2 Ontwikkeling van beleidsregels

Met de ontwikkeling van autonome technologie is een flexibel beleidskader van cruciaal belang. Wetgevende instanties in verschillende landen moeten actief de ontwikkeling van wetten en regels bevorderen om ervoor te zorgen dat autonome voertuigen legaal op stedelijke wegen kunnen rijden. Bijvoorbeeld, het Amerikaanse Congres bespreekt al gerelateerde wetgeving ter ondersteuning van de commercialisering van autonome voertuigen.

3. Infrastructuurontwikkeling

3.1 Slimme transportsystemen

Om de werking van autonome voertuigen te ondersteunen, zijn slimme transportsystemen (ITS) onmisbaar. ITS omvat functies zoals verkeerslichtbeheer, realtime verkeersmonitoring en publicatie van weginformatie. Door sensoren en bewakingsapparatuur op belangrijke wegen te installeren, kan de verkeersstroom en veiligheid aanzienlijk worden verbeterd.

3.2 Vernieuwing van infrastructuur

Verouderde verkeersinfrastructuur kan de werking van autonome voertuigen belemmeren, daarom is het noodzakelijk om de infrastructuur regelmatig te evalueren en bij te werken. Door samen te werken met lokale overheden en relevante afdelingen kan een geschikte omgeving en voorwaarden voor de test en ontwikkeling van autonome voertuigen worden geboden.

4. Gebruikerservaring en economisch systeem

4.1 Gebruikersrijervaring

De gebruikerservaring van autonome voertuigen is van cruciaal belang. Bij het ontwerpen van autonome systemen moet voldoende rekening worden gehouden met het veiligheidsgevoel en het gebruiksgemak van de gebruiker. Het toepassen van een feedbackmechanisme voor gebruikers om tijdig gegevens over de gebruikerservaring te verzamelen en de rij-algoritmen en functies aan te passen en te optimaliseren, is een belangrijke manier om de servicekwaliteit te verbeteren.

4.2 Innovatie van economische modellen

Met de populariteit van autonome technologie zijn nieuwe bedrijfsmodellen ontstaan, zoals gedeeld vervoer en taxi's zonder chauffeur. Met de autonome rijdiensten van Uber en Baidu kunnen gebruikers snel genieten van het gemak dat een chauffeurloze service biedt. Dit vereist dat bedrijven extra innovatieve gedachten ontwikkelen op het gebied van prijsstelling van diensten, kostenbeheersing en risicobeheer.

5. Aanbevelingen voor praktische hulpmiddelen

5.1 Ontwikkelingstools

• TensorFlow: Een open-source deep learning-framework, geschikt voor de ontwikkeling van machine learning-modellen voor autonome systemen.
• NVIDIA CUDA: Een krachtig platform voor parallelle computing en programmeermodel, geschikt voor de ontwikkeling van autonome programma's met realtime verwerkingsbehoeften.
• ROS (Robot Operating System): Biedt een reeks tools en bibliotheken om het ontwikkelingsproces in machine learning en robottechnologie te vereenvoudigen.

5.2 Testplatforms

• CARLA Simulator: Een open-source simulator voor autonome voertuigen die de creatie en test van verschillende scenario's ondersteunt.
• AirSim: Een open-source simulator ontwikkeld door Microsoft, die training en testen van autonome voertuigen en drones ondersteunt.

Conclusie

Het opbouwen van een efficiënt ecosysteem voor autonome voertuigen is een complexe systeemengineering, die verschillende aspecten zoals technologie, beleid, samenwerking in de industrie en infrastructuur omvat. Door voortdurend aandacht te besteden aan de vooruitgang van sleuteltechnologieën, actief samen te werken met industriepartners en gebruik te maken van geschikte tools en middelen, zal de popularisering en toepassing van autonome technologie mogelijk worden, wat de ontwikkeling van toekomstig slim transport zal bevorderen.