人工智慧加速自駕技術發展 - 工程師
By Donna
at 2016-12-22T14:48
at 2016-12-22T14:48
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人工智慧加速自駕技術發展
http://bit.ly/2h4w2qY
人工智慧就是要讓機器的行為就像是人所表現出的智慧行為一樣,
並且藉由自然語言溝通、知識儲存、學習、自動推理並做出決策解決問題等多種能力,
這些能力被分解成多個程式步驟,並加以公式和結構化。
人工智能的應用頗為廣泛,主要包括機器人應用、電腦視覺、電腦學習、電腦翻譯、
語音辨識、自然語言處理、專家系統、智慧型代理人、人造神經網路及基因遺傳演算。
自主 (autonomous cars)、自駕 (self-driving cars)或稱無駕駛車輛(driverless car)
,是近十年來人工智能發展的重要應用之一。許多世界主要車商均積極參與開發,
如戴姆勒賓士、BMW、奧迪、雷諾、通用動力、特斯拉、福特與Google。
現有產品尚以實現半自駕的車輛為主,即配備傳統駕駛介面(方向盤、油門踏板等),
系統僅在駕駛需要時接手駕駛。其原理為整合攝影機、雷達感應器、雷射測距儀和電子地
圖多個系統,來判別交通狀況以及為車輛進行導航。駕駛座的駕駛除了監控外也可隨時接
手操控。
自動駕駛技術提供許多優點,包括:
一、克服人的生心理因素,如視野限制、反應速度、年齡大小、精神與健康狀況。
二、就車輛本身而言,能減輕駕駛與導航工作的負擔、讓車輛行駛過程更平穩。
三、對交通本身來說,它能幫助管理交通流量,減少事故、對交通警察以及車輛意外保險
的需求。
然而在它未來的普及上亦存在相當的限制,包括:
一、人與社會反動因素,駕駛是否甘於放棄車輛控制權、自動化所帶來的失業
(減少客運物流駕駛相關之工作機會)等。
二、對軟硬體設備與技術的可靠性要求:導航系統能否適應多變的天氣型態、電子地圖本
身品質和即時性、在特殊狀況(如不可避免的碰撞時)下系統的決斷能力、系統與人類肢體
語言之間的配合等。
三、法令制度是否配合:自駕車輛需要專屬的交通法規,來規範其活動行為與肇事損害賠
償責任歸屬。
實例如賓士研發中的高速公路自動駕駛系統(Autobahn Pilot),
可以讓小客車及大型卡車保持在車道線之內與完成超車動作。
以及Google旗下Waymo公司主導的自駕車計畫(Google self-driving car project),
這套系統整合Google的街景服務(Street View)、攝影機、安裝於車頂的Velodyne雷射測距
儀、連結一個後輪的傳感器(測輪胎轉速)以及車首雷達(測前車車速)。車頂雷射測距儀用
雷射光束建構周圍環境的3D模型,搭配高解析地圖提供的資訊來為車輛導航。車輛在行駛
過程中會依照地圖提供的速限行駛,並透過傳感器保持與其他車輛的距離,另外駕駛可透
過踩煞車或轉動方向盤的方式,來收回控制權(類似現在許多車輛配備的巡航模式)。
俄羅斯網路龍頭企業Yandex準備利用人工智能 (機器學習、電腦視覺與神經元網絡) 和地
圖繪製領域的成果推動自動駕駛技術的研發。它與卡瑪斯卡車製造商(KAMAZ)和俄羅斯國營
車輛研究所(FSUE ?NAMI?)合組商業聯盟,計畫在未來研發並量產一系列自動駕駛的城市
迷你巴士、計程車與卡車。然而俄羅斯法律尚不允許沒有駕駛的車輛上路,因此其實際研
發期程仍有待觀察。
整體來說,自駕技術為近年來軍事、汽車與人工智慧科技發展優先的一環。
由於,加入人工智慧的自駕技術將顛覆汽車及交通運輸等行業,歐美等國為搶食商機,
已陸續開放上路測試申請,商用及普及亦指日可待。有鑒於此,
值得政府投入資源扶植國內企業研發並打入國際供應鏈。
--
http://bit.ly/2h4w2qY
人工智慧就是要讓機器的行為就像是人所表現出的智慧行為一樣,
並且藉由自然語言溝通、知識儲存、學習、自動推理並做出決策解決問題等多種能力,
這些能力被分解成多個程式步驟,並加以公式和結構化。
人工智能的應用頗為廣泛,主要包括機器人應用、電腦視覺、電腦學習、電腦翻譯、
語音辨識、自然語言處理、專家系統、智慧型代理人、人造神經網路及基因遺傳演算。
自主 (autonomous cars)、自駕 (self-driving cars)或稱無駕駛車輛(driverless car)
,是近十年來人工智能發展的重要應用之一。許多世界主要車商均積極參與開發,
如戴姆勒賓士、BMW、奧迪、雷諾、通用動力、特斯拉、福特與Google。
現有產品尚以實現半自駕的車輛為主,即配備傳統駕駛介面(方向盤、油門踏板等),
系統僅在駕駛需要時接手駕駛。其原理為整合攝影機、雷達感應器、雷射測距儀和電子地
圖多個系統,來判別交通狀況以及為車輛進行導航。駕駛座的駕駛除了監控外也可隨時接
手操控。
自動駕駛技術提供許多優點,包括:
一、克服人的生心理因素,如視野限制、反應速度、年齡大小、精神與健康狀況。
二、就車輛本身而言,能減輕駕駛與導航工作的負擔、讓車輛行駛過程更平穩。
三、對交通本身來說,它能幫助管理交通流量,減少事故、對交通警察以及車輛意外保險
的需求。
然而在它未來的普及上亦存在相當的限制,包括:
一、人與社會反動因素,駕駛是否甘於放棄車輛控制權、自動化所帶來的失業
(減少客運物流駕駛相關之工作機會)等。
二、對軟硬體設備與技術的可靠性要求:導航系統能否適應多變的天氣型態、電子地圖本
身品質和即時性、在特殊狀況(如不可避免的碰撞時)下系統的決斷能力、系統與人類肢體
語言之間的配合等。
三、法令制度是否配合:自駕車輛需要專屬的交通法規,來規範其活動行為與肇事損害賠
償責任歸屬。
實例如賓士研發中的高速公路自動駕駛系統(Autobahn Pilot),
可以讓小客車及大型卡車保持在車道線之內與完成超車動作。
以及Google旗下Waymo公司主導的自駕車計畫(Google self-driving car project),
這套系統整合Google的街景服務(Street View)、攝影機、安裝於車頂的Velodyne雷射測距
儀、連結一個後輪的傳感器(測輪胎轉速)以及車首雷達(測前車車速)。車頂雷射測距儀用
雷射光束建構周圍環境的3D模型,搭配高解析地圖提供的資訊來為車輛導航。車輛在行駛
過程中會依照地圖提供的速限行駛,並透過傳感器保持與其他車輛的距離,另外駕駛可透
過踩煞車或轉動方向盤的方式,來收回控制權(類似現在許多車輛配備的巡航模式)。
俄羅斯網路龍頭企業Yandex準備利用人工智能 (機器學習、電腦視覺與神經元網絡) 和地
圖繪製領域的成果推動自動駕駛技術的研發。它與卡瑪斯卡車製造商(KAMAZ)和俄羅斯國營
車輛研究所(FSUE ?NAMI?)合組商業聯盟,計畫在未來研發並量產一系列自動駕駛的城市
迷你巴士、計程車與卡車。然而俄羅斯法律尚不允許沒有駕駛的車輛上路,因此其實際研
發期程仍有待觀察。
整體來說,自駕技術為近年來軍事、汽車與人工智慧科技發展優先的一環。
由於,加入人工智慧的自駕技術將顛覆汽車及交通運輸等行業,歐美等國為搶食商機,
已陸續開放上路測試申請,商用及普及亦指日可待。有鑒於此,
值得政府投入資源扶植國內企業研發並打入國際供應鏈。
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