Автомобили, подключённые к 5G, учатся автономному вождению

Обучение автомобилей, подключённых к 5G, автономному вождению – сложный и многогранный процесс. Он объединяет передовые технологии и методологии.

Это, например, сбор данных с датчиков. AV используют различные датчики, такие как LiDAR, радар, камеры, ультразвуковые датчики, ГНСС (ГЛОНАСС, GPS, BeiDou и Galileo) и многое другое, для сбора данных об окружении автомобиля в реальном времени.

Объединение данных: данные, собранные с этих датчиков, объединяются для создания комплексного и точного представления об окружающей среде автомобиля.

Периферийные вычисления: обработка данных на периферии (локально внутри автомобиля или на близлежащих облачных серверах) снижает задержку и позволяет быстрее принимать решения.

Возможность подключения 5G. Высокоскоростные сети 5G с малой задержкой облегчают связь между транспортными средствами, инфраструктурой и облачными системами. Они обеспечивают надёжное соединение для быстрой передачи больших объёмов данных.

Алгоритмы глубокого обучения: использование глубоких нейронных сетей и других алгоритмов машинного обучения для обработки данных датчиков, выявления закономерностей и принятия решений в режиме реального времени.

Модели обучения. Для обучения этих алгоритмов используются огромные объёмы собранных данных. Сюда входят помеченные данные для обучения с учителем и методы обучения без учителя для распознавания образов.

Моделируемые среды: создание виртуальных сценариев и сред для тестирования и обучения алгоритмов автономного вождения. Этот процесс включает в себя моделирование различных условий вождения, сценариев дорожного движения и крайних случаев.

Тестирование в реальных условиях: проверка обученных моделей и алгоритмов в реальных сценариях для уточнения и улучшения их производительности.

Резервирование и отказоустойчивость: внедрение резервных систем и отказоустойчивых механизмов для обеспечения безопасности пассажиров и пешеходов в случае сбоев системы.

Кибербезопасность: защита каналов и систем связи от киберугроз для предотвращения несанкционированного доступа или контроля над транспортным средством.

OTA-обновления: обновления по беспроводной сети позволяют постоянно совершенствовать системы за счёт удалённого обновления программного обеспечения и алгоритмов транспортных средств.

Цикл обратной связи данных: сбор данных от развёрнутых транспортных средств для постоянного улучшения алгоритмов и адаптации к новым сценариям или задачам.

Соблюдение стандартов: обеспечение соответствия систем автономного вождения отраслевым стандартам и нормам, гарантирующим безопасность и надёжность.

Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный Telegram-канал