预先警示与数码分享项目,人工智能的前景

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捷豹路虎开展路面检测、预警与数据共享项目

2015-06-23 09:19出处:V讯网 [原创]责编:田大鹏

· 捷豹路虎在“坑洼路面预警”方面的前瞻性研究,可有效地减少爆胎、车辆损坏与交通事故的发生,并可帮助众多车主每年省下数十亿英镑的相关花费

· 研究所使用的路虎揽胜极光可以识别坑洼路面与破损井盖的位置及严重程度,并在几毫秒内及时调节悬架

· 捷豹路虎研究人员正在研究如何通过云技术,让所有车辆都可以共享路面数据,从而及时向驾驶人员发出坑洼路面的预警

· 捷豹路虎与考文垂市议会开展合作项目,研究如何通过与道路主管机关的数据共享,提高道路维护的速度和效率

捷豹路虎正在研究一项新的车载互联技术,该技术使得车辆能够探测出坑洼路面、破损的排水渠盖与井盖的位置及严重程度,并通过云技术与其它车辆和道路主管部门实时分享这些数据。道路主管部门则可根据数据反馈,判断出哪些道路需要优先展开维护工作。

如果能收到其它车辆发出“前方道路有严重坑洼路面或井盖破损情况”的警示,行车驾驶员就能通过减速来避开危险——或通过调整悬挂设置,降低路面对车辆的影响,确保驾驶稳定性,从而减少爆胎、车轮与车辆损坏以及道路交通事故的发生。

捷豹路虎全球车载互联技术总监Mike Bell博士表示“路虎揽胜极光和发现神行配备有MagneRide自适应动态系统,其上的传感器反应十分灵敏,可使车辆对路面情况进行分析,识别出坑洼路面、翻起的排水渠盖及破损的井盖。通过监测车辆的动态情况和调整悬挂的高度,车辆便能够持续调节自身的悬挂参数,使乘客即使在凹凸及破损路面上也能拥有舒适的驾乘感受。”

“除了提高驾乘舒适性,我们还想到如果能把车辆传感器收集的信息转变为‘大数据’和其他驾驶者进行分享,它将可以发挥更大的作用。这样不仅避免了因汽车损伤而给众多车主造成的数十亿英镑的损失,还能让道路维修工作变得更为及时有效。”

自动驾驶过程中的坑洼路面预警

下一阶段,捷豹路虎在英国总部的高级研究中心将在研究所使用的揽胜极光车型上安装新的路面传感技术,其中包括一个先进的前置立体数码摄像头。

“目前,最精确的数据只能来源于车辆已经通过坑洼路面或破损井盖。”Mike Bell博士补充到, “因此我们正在研究如何通过扫描前方道路的路况,改进对坑洼路面的检测及其准确度,以便车辆提前知晓前方坑洼的严重程度。”

“监测前方道路并评估其危险情况是自动驾驶技术发展中的最关键的壁垒。未来,我们希望继续开发这套系统,使车辆能够在不偏离行车道且不对其他驾驶员造成危险的情况下,避开坑洼路面。如果坑洼情况十分严重,安全系统将控制车辆减速,甚至完全停车,使危害降到最低。这些都将帮助未来的自动驾驶成为安全并且舒适的驾乘体验。”

坑洼路面预警与道路维修

捷豹路虎研究团队也将与创新合作伙伴——考文垂市议会合作,探索如何与道路管理机构分享路况信息,了解何种数据能最有效地帮助道路维护团队确定路面受损情况并优先安排维护工作。

考文垂市议会公共服务内阁成员Rachel Lancaster议员表示:“作为我们‘智慧城市’战略的一部分,我们将探索如何利用捷豹路虎的坑洼路面预警系统,实时获取路网中的众多车辆的反馈数据,使得我们能即时、准确地获知路面、井盖和排水渠盖的损坏情况。 ”

“我们已经收集了大量精心检测的数据,这些信息有助于我们进一步改善道路维护方案,节省纳税人的钱。”

与考文垂市议会的合作项目还将检验捷豹路虎的实验摄像头是否可以拍摄坑洼路面或受损井盖的图像,并将图像与GPS定位信息一并分享给道路管理机构。

“我们对这项新技术的探索才刚刚开始。这些关于路面破损情况的严重性、确切位置以及图像等数据将有很大的利用空间,”Lancaster议员说到,“我们正需要这些信息,帮助我们及时发现路面问题,优化处理顺序并以最快的速度联系井盖或排水渠业主进行维修。”

美国是车轮子上的国家,不过据说路修得不怎么样,甚至有人直接说美国的公路简直就是一坨屎:

天天在用手机玩自拍的你,肯定想不到有人已经用手机的摄像功能玩起了自动驾驶创业。近两年,大家出奇一致的盯上了「摄像头+人工智能」的玩法,目的包括提升机器视觉的识别率、完善高精度地图等等。这篇文章,我们就来梳理一下典型的利用「摄像头+人工智能」搞事情的大公司、小公司。

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在《先别争吵人工智能的未来了,有人已经用它在修路了》文章中,我介绍了 Roadbotics 公司如何用手机摄像头+人工智能算法提升修路效率。

在美国,路坏了修不修取决于损坏程度和居民投诉多少。如果在闹市区路中间有个大坑,那肯定会优先修复。所以在人少的地方,出现坑坑洼洼的路很正常。

在更早的一篇文章中,我们介绍了一家名为 Lvl5 公司:

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曾经在特斯拉负责 Autopilot 项目的两个哥们,离职创业成立了 Lvl5 公司。Lvl5 公司通过和 Uber、Lyft 的车队合作,让司机下载一款 App。这款 App 在拍摄视频的同时,记录 GPS 和手机陀螺仪数据,经过压缩处理后,这些数据被发往云端。Lvl5 公司利用这些数据,完善高精度地图。

于是,一帮从卡耐基梅隆大学毕业的人看不下去了,他们组建了 RoadBotics 公司,打算用人工智能提升修路效率。对了,卡耐基梅隆大学在自动驾驶、机器人和人工智能等领域研究颇深。

Roadbotics 公司和 Lvl5 公司,都通过挖掘手机本身的处理和收集数据的能力,拿到了自己想要的东西。「智能手机+汽车」的超低门槛,让人人都能收集道路数据,简直就是人工智能时代的众包计划。

RoadBotics 公司研发了一款手机 App,用户需要把手机架在挡风玻璃后方,利用手机摄像头拍摄前方路况,每秒 30 帧。同时,手机陀螺仪也会记录汽车的颠簸状况。

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不过 Lvl5公司更高明一些,因为和 Uber、Lyft 合作保证了由足够稳定的数据来源。如果仅依靠志愿者、普通用户来采集数据,基本不可行。因为这种 App 无疑是耗电大户,手机每次还要挂在挡风玻璃后方,用户新鲜感过去后,就会卸载 App。只有和专门的司机群体展开合作,才会有持续、稳定的视频来源。

有了这些视频和陀螺仪数据后,再利用人工智能算法,可以把道路损坏状况分为5级。随后用户可以在地图上看到所有的道路损坏程度:从绿色到红色,越靠近红色代表损坏程度越严重。

在国内,其实也有公司用类似的思路玩摄像头+人工智能,比如我去年采访的国内 ADAS 公司 MINIEYE。

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早在 2013 年,MINIEYE 公司和全国各地的车队合作,将车辆拍下来的视频寄回公司,每天一万公里。在拿到这些数据后,MINIEYE 公司通过深度学习来提升车型识别率,如今已经成熟。

拿到这些数据的最大用处在于,可以精准判断哪些地方该立马修了(即标记为黄色的路段)。在产生更大破损之前修路,可以节省更多政府资金。

以上,只是利用第三方设备的摄像头功能,来实现对前方道路数据的采集,目的是采集道路损坏点、采集高精度地图或用于完善 ADAS 系统。

目前,RoadBotics 公司已经收集了部分道路的数据。其实手机+汽车的门槛非常低,完全能以「众包」的方式完成数据收集。这就出现了数据归属问题,用户收集到的这些道路数据,属于 RoadBotics 公司还是用户自己?对此,RoadBotics 公司给出了明确答案,说归用户所有。在未经政府批准之前,公司不会以任何形式出售这些数据。

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其实这只是个过渡,最终极的目标还要看「前装」。

RoadBotics 公司已经和North Huntington、柏林、东京和墨尔本达成合作,共同推进这一项目。此外,RoadBotics 也和匹兹堡科斯塔交通管理局达成了合作。

在智能网联汽车时代,车载摄像头可以扫视道路一切情况,汽车本身收集数据的能力比手机强大多了。

一般来说,市政部门有两种办法勘察道路损坏状况:一种是工作人员开个皮卡逛一圈,哪的路坏了就记下来,完全靠个人主观判断。另一种同样是高科技手段,买或租一个带摄像头、激光雷达等传感器的专用设备去路上跑,由机器记录数据。

特斯拉已经身先士卒,为我们诠释什么才是真正的「智能网联」汽车。今年 5 月 7 日,特斯拉在向美国车主推送第二代 Autopilot 的软件更新(版本号 17.17.4)时,希望车主同意车辆拍摄一段小视频并上传至特斯拉服务器。通过这些小视频,特斯拉来提升车辆对车道线、路标和红绿灯的识别能力。

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当然,4G 流量消耗也蹭蹭涨…

相比之下,RoadBotics 公司的手机+汽车的模式成本就低了很多。这种模式的精髓在于,当数据足够多,道路数据足够准确后,可以在道路产生更大破损前及时修复,避免更大损失。公司能不能赚钱,就看政府买不买单了。

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用高科技手段解决城市道路修复问题,已经有城市付诸于实践了。堪萨斯城正在和数据公司 Xaqt 合作,通过「智慧城市计划」预测道路是不是会产生更大破损,他们考虑的因素包括降水、温度变化、交通流量、通勤车辆类型等等。

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堪萨斯城相关负责人介绍,他们将 2003-2012 年收集到的数据载入系统后,测算出来的数据准确度为 76%。目前,他们计划继续推进这项计划,将预测准确率提升至 95%,识别出半径在 5-10 英尺范围内的坑洼地带。

敢这么干,能这么干的,有且只有特斯拉。其实在供应商层面,大家已经预判到了汽车作为终极移动终端,有强大的数据收集能力。

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在 2016 年的 CES 上, Mobileye 发布了基于前置摄像头捕捉道路标识的定位服务 REM(Road Experience Management)。率先提出了利用民用车辆上所搭载的前置摄像头,收集道路标识数据,并辅助高精度地图定位的「众包」模式。

除了用数据提升修路效率,还有人从「材料」入手,研发了新型的「磁性沥青」可以自动修复裂缝。具体办法就是在沥青路面的裂缝中放入一种细菌,然后这些细菌就会产生碳酸钙填满裂缝。

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回到我们前面说的 RoadBotics 这家公司,这家公司的出现,得益于「外部环境」的成熟,即手机有了更强大的摄像头、更快处理器和更大存储空间,这是一家典型的数据驱动型公司,数据越多越值钱。接下来,就是号召大家装 App 了…

Mobileye 在地图领域内的最终目标,是联合各大车厂、图商一起构建一个覆盖全球的高精度地图体系。

通过摄像头观察汽车前方路况,和奔驰的魔术车身原理类似。奔驰的魔术车身通过车载摄像头,观察前方路况,在遇到颠簸之前自动调节悬挂的软硬程度,保证车内成员的舒适性。

迄今为止,在 REM 技术方面,Mobileye 已经和Here、日本 Zenrin、大众、宝马等公司达成了合作。

国内的创业者们,人人都有的手机摄像头+时下最火的人工智能,受到启发了吗?

巧合的是,在今年 4 月,博世也发布了自己的「众包造图」计划:BRS,即 Bosch Road Signature,合作伙伴包括百度、高德和四维图新,专门针对中国道路环境。

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在 BRS 系统中,摄像头负责采集车道线、路牌和减速标识等数据,毫米波雷达负责捕捉隔离栏、电线杆、桥梁等道路基础设施。不同车辆捕捉到的信息将被上传到云端进行叠加和计算,从而生成能够定位的高精度地图层。

简单来说,博世 BRS 算是 Mobileye REM 的加强版,多了毫米波雷达数据。在地图方面,能把百度、高德和四维图新三个同行联合在一起,可见大家对自动驾驶时代的「众包造图」理念也是高度认同的。

只有博世这样的 Tier 1 供应商才有能力整合资源,打通一辆车从摄像头、雷达到云端的数据通道。

无论是利用手机还是车载摄像头,「众包造图」看似有变革时代之势,但在数据足够多之前,这项新技术并不会给自动驾驶技术带来实质性提升。可能再等十年,你的车都不会成为地图采集工。

出现众包造图的原因,一是手机、车载芯片的性能变得越来强大,足以应付地图采集工作,二是自动驾驶时代需要高精度地图来辅助车辆运行(有了刚需,才催生了供给)。

捋一捋你就会发现,近两年大家基本想到一块了,就是用人工智能+众包的思路来训练算法、完善地图数据。

当然,最为开心的,还是英伟达,因为大家都得买芯片来进行计算。

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对了,国内的创业者们,受到启发了吗。

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