內(nèi)部車(chē)輛傳感器如何提高安全性？
今天，我們聽(tīng)說(shuō)過(guò)自動(dòng)駕駛汽車(chē)，但在各種現(xiàn)實(shí)世界條件下真正的自動(dòng)駕駛?cè)孕瓒嗄陼r(shí)間。人類(lèi)駕駛員仍然需要關(guān)注手邊的情況，車(chē)輛內(nèi)部似乎呈現(xiàn)出相對(duì)靜態(tài)的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境，以供觀察。下文詳細(xì)介紹了內(nèi)部車(chē)輛感應(yīng)人工智能如何提高安全性？
內(nèi)部車(chē)輛傳感器如何提高安全性？
挑戰(zhàn):不同的居住者和傳感條件
雖然與外部世界相比相對(duì)靜止，但車(chē)輛內(nèi)部條件仍然存在各種挑戰(zhàn)。一個(gè)人可能獨(dú)自駕駛汽車(chē)，或者幾個(gè)額外的乘客可能在汽車(chē)中，他們可能是男性或女性，大小范圍從小孩到100公斤的成人甚至更大。此外，人類(lèi)的膚色范圍很廣，在不同的光照條件和溫度下可能會(huì)穿著不同的衣服和配飾，突然之間，這個(gè)“實(shí)驗(yàn)室環(huán)境”就變成了一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)。這還是在考慮一兩只家庭寵物、昨天后座上沒(méi)有清理的漢堡包裝紙，以及乘客座位上掉落的一兩部手機(jī)之前。
解決方案:傳感器融合和數(shù)據(jù)豐富
雖然一個(gè)傳感器系統(tǒng)可能擁有最好的眼球追蹤或其他技術(shù)優(yōu)點(diǎn)，但作為一家人工智能軟件公司，反而專(zhuān)注于融合各種硬件傳感元件。因此，他們與各種硬件制造商合作開(kāi)發(fā)傳感技術(shù)，包括傳統(tǒng)的紅外(IR)現(xiàn)代紅、綠、藍(lán)以及紅外(RGBIR)傳感器、熱成像儀，甚至雷達(dá)，以全面了解情況，并與各種處理器制造商合作運(yùn)行人工智能例程。這種傳感器融合，結(jié)合用于訓(xùn)練的極大數(shù)據(jù)集，意味著車(chē)輛的內(nèi)部空間可以準(zhǔn)確地解釋?zhuān)拖袢祟?lèi)結(jié)合視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)甚至味覺(jué)來(lái)執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)一樣。
除了運(yùn)行人工智能系統(tǒng)所需的原始計(jì)算能力之外，還必須考慮攝像機(jī)硬件、傳感器處理模塊和汽車(chē)的其他處理硬件之間的連接。隨著汽車(chē)電子產(chǎn)品的集成度越來(lái)越高，處理和提取這種數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽糠椒ㄗ兊梅浅Ｖ匾?/p>
制造的汽車(chē)種類(lèi)繁多，這意味著可以輕松集成到汽車(chē)X、Y或Z中的組織良好的系統(tǒng)可以顯著降低開(kāi)發(fā)成本和上市時(shí)間。
硬件創(chuàng)新:促進(jìn)軟件創(chuàng)新
在過(guò)去的幾十年里，我們目睹了計(jì)算能力和硬件創(chuàng)新的驚人爆炸。也就是說(shuō)，軟件的創(chuàng)新周期自然比硬件的創(chuàng)新周期快得多，制造商經(jīng)常發(fā)現(xiàn)自己與軟件同行相比處于“追趕”模式。這也是特斯拉、蘋(píng)果和其他公司制造自己的人工智能硬件來(lái)迎合即將到來(lái)的軟件改進(jìn)的原因之一。
對(duì)于與各種現(xiàn)有硬件制造商合作的較小軟件/人工智能公司來(lái)說(shuō)，除了擁有足夠的原始計(jì)算能力外，擁有與最新人工智能框架兼容的成熟軟件堆棧和軟件開(kāi)發(fā)套件(SDK)非常重要?？捎玫木幾g器應(yīng)該支持現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，具有成熟的軟件仿真器、模擬引擎和用于AI模型解析、修剪、量化和其他任務(wù)的相關(guān)工具。最后，支持傳感器融合任務(wù)，如內(nèi)置的3D視差引擎、多攝像頭流功能、豐富的輸入/輸出(IO)接口等也非常有用。這使得人工智能和那些建立人工智能系統(tǒng)的人能夠在處理大量數(shù)據(jù)的同時(shí)消除噪音。
人工智能傳感器融合:汽車(chē)安全及更多
雖然這篇文章的重點(diǎn)是汽車(chē)內(nèi)部傳感，但更一般地說(shuō)，在一系列應(yīng)用中，傳統(tǒng)的純視覺(jué)人工智能設(shè)置似乎是合理的選擇，但可能不足以滿(mǎn)足特定的用例。尤其是在安全關(guān)鍵的應(yīng)用中，在適當(dāng)?shù)恼彰骱推渌麠l件下大部分時(shí)間工作的視覺(jué)系統(tǒng)可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。在這些情況下，增加額外的傳感能力——無(wú)論是第二個(gè)RGB可見(jiàn)光設(shè)備、紅外傳感器、雷達(dá)，甚至是用于增強(qiáng)存在檢測(cè)的熱傳感器——都可能使AI能夠充分監(jiān)控和控制環(huán)境。
價(jià)值數(shù)十億元的公司可能有資源在內(nèi)部開(kāi)發(fā)自己的芯片，但在其他情況下，更小、更靈活的人工智能公司可能是這項(xiàng)工作的合適人選。這里必須確定、開(kāi)發(fā)和集成合適的硬件合作伙伴，為汽車(chē)和其他行業(yè)生產(chǎn)一體化產(chǎn)品。可用的硬件和軟件接口工具越好，設(shè)置AI軟件就越容易，生產(chǎn)優(yōu)秀產(chǎn)品的速度就越快。有了適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)、工具和人工智能訓(xùn)練，我們可以讓我們的世界對(duì)這些系統(tǒng)的用戶(hù)和整個(gè)社會(huì)來(lái)說(shuō)更安全、更好。
