Fraunhofer IIS разрабатывает электронное решение на базе искусственного интеллекта для определения местоположения автомобиля

时间:2024-02-29 07:58:18 来源:步履蹒跚网

По данным зарубежных СМИ,разрабатываетэлектронноерешениенабазеискусственногоинтеллектадляопределенияместоположенияавтомобиля Институт интегральных микросхем Фраунгофера IIS (Fraunhofer IIS) совместно с партнерами по проекту KI-FLEX разрабатывает программно-программируемую и реконфигурируемую аппаратную платформу, которая с помощью методов искусственного интеллекта обрабатывает данные датчиков, помогая измерять положение автомобиля и определять среду транспортного средства, обеспечивая безопасность и надежность автономного вождения.

Дальновидная технология, автономное вождение, автономное вождение, искусственный интеллект, лидар, нейронная сеть, объединение данных датчиков, Институт интегральных схем Фраунгофера, исследование автономного вождения

(Источник изображения: newmobility)

Автономное вождение требует быстрой и надежной обработки и объединения данных от бортовых лазерных датчиков, камер и радаров, чтобы автомобиль мог постоянно получать точные изображения реальных дорожных условий. автомобиля определять свое положение в окружающей среде и принимать правильные решения в различных дорожных ситуациях. Обработка этих данных сложна и требует применения методов искусственного интеллекта для обеспечения безопасности дорожного движения. С этой целью проект KI-FLEX стремится разработать мощную аппаратную платформу и соответствующую программную среду.Его алгоритмы обработки сигналов датчиков и объединения данных датчиков в основном основаны на нейронных сетях и могут определять точное положение и окружающую среду транспортного средства.

Актуальность и доступность отдельных датчиков зависит от условий дорожного движения, погоды и освещенности. С этой целью платформа спроектирована как программно-программируемое и реконфигурируемое оборудование, а алгоритмы оценки ее датчиков можно переключать в соответствии с меняющимися условиями вождения, что позволяет автомобилю по-прежнему гибко реагировать в случае повреждения или неисправности одного датчика.

Кроме того, команда проекта разработает подходящие методы и инструменты, обеспечивающие функциональную безопасность используемых алгоритмов ИИ и их взаимодействия, даже если алгоритмы будут реорганизованы во время движения автомобиля. Вычислительные ресурсы аппаратной платформы динамически распределяются в зависимости от нагрузки для эффективного выполнения всех алгоритмов и реорганизаций.

Платформа представляет собой новую разработку нейроморфного оборудования с функциями, вдохновленными человеческим мозгом и специально разработанной и оптимизированной для эффективного использования нейронных сетей. В проекте также учитывается, что, хотя автомобильная промышленность имеет длинные циклы выпуска продукции, алгоритмы искусственного интеллекта быстро развиваются. Поэтому партнеры проекта работают над разработкой аппаратных платформ, которые смогут быстро и легко адаптироваться к новым требованиям к программному и аппаратному обеспечению в области машинного обучения.

Для этого исследователи использовали гибко программируемый многоядерный ускоритель глубокого обучения в виде специально разработанного чипа (интегральная схема специального назначения, или ASIC). Такие ASIC помогают снизить стоимость и энергопотребление по сравнению с традиционными многоцелевыми процессорами (ЦП) или графическими процессорами (ГП). В целом этот проект играет важную роль в продвижении развития автономного вождения.

Источник: Gasgoo

Автор: Ло Шань

相关内容
最新内容
推荐内容
热点内容