Дорожные знаки пдд 2019 картинки: Дорожные знаки в картинках их обозначения с пояснениями 2020 года

Комментариев нет

Когда-нибудь ваш просмотр был прерван из-за CAPTCHA, предлагающего вам нажимать на все автобусы, светофоры или знаки остановки? Ты наверное заметил, что CAPTCHA любит просить вас нажимать на изображения, связанные с вождением, так как в отличие от того, чтобы заставить вас идентифицировать всех котят или панд на картинке.Есть причина для этого, и все это ведет обратно к Big Tech.

Держите свой Buick в хорошем состоянии: Сервисный центр McKaig

Что такое капча?

CAPTCHA — это сокращение от «полностью автоматизированный публичный тест Тьюринга, позволяющий отличить компьютеры от людей ». Вы, скорее всего, использовать CAPTCHA при регистрации учетной записи, совершении покупки или публикации комментарий, потому что CAPTCHA предназначены для отсеивания спам-ботов от реальных пользователей. Следовательно, для прохождения теста требуется определенный человеческий навык — например, способность для точного определения знаков и транспортных средств на дороге.

На основе данных, полученных от людей

В то время как боты в настоящее время немного отстают, когда дело доходит до выбора вещей на дороге, это поучительный момент для ИИ. Согласно предположениям технических экспертов, каждый раз, когда вас просят посмотреть на изображение и щелкнуть все квадраты со знаком остановки, вы можете обучать будущему беспилотному автомобилю, в частности, автомобилю Waymo, принадлежащему Google.

Google уже использовал этот метод раньше. Помните старые времена, когда заполнение CAPTCHA означало просто интерпретацию искаженных слов и их ввод? Эти данные были использованы для улучшения технологии оптического распознавания символов, которая позволила Google Книги оцифровывать бумажные тексты. Затем CAPTCHA прошла этап, на котором пользователи могли интерпретировать номера домов и уличные знаки. Эти данные помогли улучшить Google Street View.

Waymo весит

Waymo объясняет, что использует множество методов для обучения своих автомобилей. правила дорожного движения, такие как данные из DNNresearch, который использует алгоритмы для визуальная классификация вместо человеческих усилий. Однако Майкл Каттер, который имеет докторскую степень в области компьютерной инженерии, предполагает, что данные CAPTCHA используется для перепроверки работы ИИ.

Итак, в следующий раз, когда вам придется остановиться и щелкнуть по всем автобусам, знайте, что вы делаете дороги завтрашнего дня немного безопаснее.

Drive Home in Style: Получите Buick

Источник: Ceros

Кимико Кидд — коренная жительница Дейтона. Она окончила Государственный университет Райта со степенью в области экологии и социологии. Она любит свою верную старую Honda Civic, но мечтает приобрести Ford Falcon XB 1974 года с нестандартной окраской и винтажный Kawasaki Z1000.В свободное время Кимико рисует акварелью, печет кексы, собирает камни, играет в олдскульные игры для Nintendo, пишет свой роман, шьет чучела животных и косплеит ее любимых персонажей Mad Max . Смотрите другие статьи Кимико.

Новое программное обеспечение для картографии создает цифровой атлас дорожных знаков

«Никто раньше не проводил инвентаризацию вывесок, — сказал Стив Хьюетт, специалист по ГИС в Кловисе, городе с населением около 40 000 человек недалеко от границы с Техасом. «По сути, это была наша первая инвентаризация знаков, которую провел город».

В прошлом году с помощью программного обеспечения, разработанного Mapillary, фирмой по созданию изображений улиц, Hewett каталогизировала и нанесла на карту от 4 000 до 5 000 дорожных знаков. Он может выполнить эту непростую задачу, быстро снимая фотографии знаков и позволяя технологии Mapillary определять тип знака, его местоположение и другие данные.По словам официальных лиц Мапиллари, если выполнять эту работу вручную, потребуется команда профессионалов и может стоить от 4 до 6 долларов за вывеску.

Mapillary использует компьютерное зрение и алгоритмы для сканирования и обнаружения более 40 различных объектов в сцене и занесения их в каталог на карте.Они варьируются от пожарных кранов до столбов и почтовых ящиков и более 1500 различных видов дорожных знаков.

Компания, базирующаяся в Швеции, недавно представила функцию захвата проектов, которая позволяет любому собирать изображения и картографические данные.

Capture Project — это последний шаг Mapillary в помощь городам, которые хотят иметь «больший контроль над сбором картографических данных для создания более качественных карт», — сказал Юн.

Другие технологические компании, такие как Coord, также отважились на создание картографической технологии со своим приложением Surveyor для iPhone, которое позволяет пользователям отмечать начало обочины улицы, а затем фотографировать объекты в полосе отвода.

В Кловисе Хьюетт покрыл около 1300 миль улиц и собрал около 277000 изображений на 23 квадратных милях города. Он планирует заняться картированием других наборов данных, таких как расположение пожарных гидрантов и уличные фонари. Сцены были сняты тремя камерами, которыми он управлял с помощью приложения Mapillary на своем iPad.

«Камеры были настроены на фотосъемку каждую секунду, что было самым быстрым временем, которое я мог получить и иметь довольно точную точку GPS», — сказал Хьюетт, объясняя, как он собрал так много изображений.«Я попробовал полусекундную скорость, но обнаружил, что было больше позиционных ошибок, и точки будут прыгать вперед и назад с ошибкой, и меня это не устраивало. Я также пробовал использовать свой телефон, прикрепленный к лобовому стеклу, и это нормально, но иногда я получал не в фокусе фотографии, и камера предпочитала фокусироваться на разбитом жучке или грязи, а не на бесконечности ».

«Этот [Mapillary] спас жизнь», — добавил он. «Потому что я мог бы провести всю свою карьеру, просто собирая дорожные знаки, и, вероятно, ушел бы на пенсию, прежде чем я получил бы их все. «

Скип Дескант пишет об умных городах, Интернете вещей, транспорте и других областях. Более 12 лет он писал репортажи для ежедневных газет в Миссисипи, Арканзасе, Луизиане и Калифорнии.Он живет в центре Сакраменто.

Обнаружение дорожных знаков с помощью сверточной нейронной сети | Санкет Доши

Мы будем строить модель CNN для обнаружения дорожных знаков.

Сверточные нейронные сети, ConvNets или CNN очень важно изучить, если вы хотите продолжить карьеру в области компьютерного зрения. CNN помогает запускать нейронные сети непосредственно на изображениях, они более эффективны и точны, чем многие глубокие нейронные сети. Модели ConvNet легче и быстрее обучать на изображениях по сравнению с другими моделями.

Если вы не знакомы с основами ConvNet, вы можете изучить его здесь.

Мы будем использовать пакет keras для построения модели CNN.

Немецкий набор данных по обнаружению дорожных знаков представлен здесь. Набор данных состоит из 39209 изображений 43 различных классов. Изображения распределяются между этими классами неравномерно, и, следовательно, модель может предсказывать одни классы более точно, чем другие классы.

Мы можем заполнить набор данных различными методами изменения изображения, такими как поворот, искажение цвета или размытие изображения. Мы будем обучать модель на исходном наборе данных и увидим точность модели. Затем мы добавим больше данных, сделаем каждый класс ровным и проверим точность модели.

Одним из ограничений модели CNN является то, что они не могут быть обучены на другом измерении изображений. Таким образом, в наборе данных обязательно должны быть изображения с одинаковыми размерами.

Мы проверим размер всех изображений в наборе данных, чтобы мы могли преобразовать изображения в одинаковые размеры. В этом наборе данных изображения имеют очень динамический диапазон размеров от 16 * 16 * 3 до 128 * 128 * 3, поэтому не могут быть переданы напрямую в модель ConvNet.

Нам нужно сжать или интерполировать изображения до одного измерения. Нет, чтобы сжать большую часть данных и не растягивать изображение слишком сильно, нам нужно определить размер, который находится между ними, и сохранить данные изображения в основном точными.Я решил использовать размер 64 * 64 * 3.

Преобразуем изображение в заданное измерение с помощью пакета opencv .

 import cv2def resize_cv (img): 
 return cv2.resize (img, (64, 64), interpolation = cv2.INTER_AREA) 

cv2 — это пакет opencv . resize метод преобразует изображение в заданное измерение. Здесь мы преобразуем изображение в размер 64 * 64. Интерполяция определит, какой тип техники вы хотите использовать для растяжения или сжатия изображений. Opencv предоставляет 5 типов методов интерполяции в зависимости от метода, который они используют для оценки значений пикселей полученного изображения. Методы: INTER_AREA, INTER_NEAREST, INTER_LINEAR, INTER_CUBIC, INTER_LANCZOS4 . Мы будем использовать метод интерполяции INTER_AREA , он более предпочтителен для прореживания изображения, но для метода экстраполяции он аналогичен INTER_NEAREST . Мы могли бы использовать INTER_CUBIC , но он требует большой вычислительной мощности, поэтому мы не будем его использовать.

Выше мы узнали, как мы будем предварительно обрабатывать изображения. Теперь мы загрузим набор данных и преобразуем их в выбранный размер.

Набор данных состоит из 43 классов. Другими словами, в этом наборе данных присутствует 43 различных типа дорожных знаков, и каждый знак имеет свою собственную папку, состоящую из изображений разного размера и четкости. Всего в наборе данных присутствует 39209 изображений.

Мы можем построить гистограмму количества изображений для разных дорожных знаков.

 import seaborn as sns 
 fig = sns.distplot (output, kde = False, bins = 43, hist = True, hist_kws = dict (edgecolor = "black", linewidth = 2)) 
 fig.set (title = " График частоты дорожных знаков ", 
 xlabel =" ClassId ", 
 ylabel =" Frequency ") 

ClassId — это уникальный идентификатор, присвоенный каждому уникальному дорожному знаку.

Как видно из графика, набор данных не содержит равного количества изображений для каждого класса и, следовательно, модель может быть предвзятой при обнаружении одних дорожных знаков более точно, чем других.

Мы можем сделать набор данных согласованным, изменив изображения с помощью методов поворота или искажения, но мы сделаем это в другой раз.

Поскольку набор данных разделен на несколько папок и названия изображений не согласованы, мы загрузим все изображения, преобразовав их в размерности (64 * 64 * 3) в один список list_image и дорожный знак, на который он похож другой список вывод . Мы будем читать изображения, используя imread .

 list_images = [] 
 output = [] 
 для каталога в ОС.listdir (data_dir): 
 if dir == '.DS_Store': 
 continue 
 inner_dir = os.path.join (data_dir, dir) 
 csv_file = pd.read_csv (os.path.join (inner_dir, "GT-" + dir + '.csv'), sep = ';') 
 для строки в csv_file.iterrows (): 
 img_path = os.path.join (inner_dir, row [1] .Filename) 
 img = imread (img_path) 
 img = img [row [1] ['Roi.X1']: row [1] ['Roi.X2'], row [1] ['Roi.Y1']: row [1] ['Roi.Y2' ] ,:] 
 img = resize_cv (img) 
 list_images.append (img) 
 output.append (row [1] .ClassId) 
 

каталог_данных — это путь к каталогу, в котором находится набор данных.

Набор данных загружен, и теперь нам нужно разделить его на набор для обучения и тестирования. А также в наборе для проверки. Но если мы разделим напрямую, то модель не будет обучена всем дорожным знакам, поскольку набор данных не рандомизирован. Итак, сначала мы рандомизируем набор данных.

 input_array = np.stack (list_images) import keras 
 train_y = keras.utils.np_utils.to_categorical (output) randomize = np.arange (len (input_array)) 
 np.random.shuffle (randomize) 
 x = input_array [ randomize] 
 y = train_y [randomize] 

Мы видим, что я преобразовал выходной массив в категориальный вывод, поскольку модель вернется таким образом.

Теперь разделим набор данных. Мы разделим набор данных в соотношении 60:20:20 на набор данных для обучения, проверки и тестирования соответственно.

 split_size = int (x.shape [0] * 0,6) 
 train_x, val_x = x [: split_size], x [split_size:] 
 train1_y, val_y = y [: split_size], y [split_size:] split_size = int (val_x.shape [0] * 0.5) 
 val_x, test_x = val_x [: split_size], val_x [split_size:] 
 val_y, test_y = val_y [: split_size], val_y [split_size:] 

 from keras.layers import Dense , Dropout, Flatten, Input 
 из keras. слои импортировать Conv2D, MaxPooling2D 
 из keras.layers импортировать BatchNormalization 
 из keras.optimizers import Adam 
 из keras.models import Sequentialhidden_num_units = 2048 
 hidden_num_units1 = 1024 
 hidden_num_units1 = 1024 
 hidden_num_units2 = 10_num_units2 = 
 размер пула 2, 2) 
 #list_images / = 255.0 
 input_shape = Input (shape = (32, 32,3)) model = Sequential ([Conv2D (16, (3, 3), activate = 'relu', input_shape = (64 , 64,3), padding = 'same'), 
 BatchNormalization (), Conv2D (16, (3, 3), activate = 'relu', padding = 'same'), 
 BatchNormalization (), 
 MaxPooling2D (pool_size = размер_пул), 
 Выпадение (0.2), 
 Conv2D (32, (3, 3), Activation = 'relu', padding = 'same'), 
 BatchNormalization (), 
 
 Conv2D (32, (3, 3), activate = 'relu', padding = 'same'), 
 BatchNormalization (), 
 MaxPooling2D (pool_size = pool_size), 
 Dropout (0,2), 
 
 Conv2D (64, (3, 3), активация = 'relu', padding = 'same') , 
 BatchNormalization (), 
 
 Conv2D (64, (3, 3), Activation = 'relu', padding = 'same'), 
 BatchNormalization (), 
 MaxPooling2D (pool_size = pool_size), 
 Dropout (0. 2), 
 Flatten (), Dense (units = hidden_num_units, activate = 'relu'), 
 Выпадение (0.3), 
 Dense (units = hidden_num_units1, Activation = 'relu'), 
 Dropout (0,3), 
 Dense (units = hidden_num_units2, Activation = 'relu'), 
 Dropout (0,3), 
 Dense (units = output_num_units, input_dim = hidden_num_units, Activation = 'softmax'), 
]) model.compile (loss ='ategorical_crossentropy ', optimizer = Adam (lr = 1e-4), metrics = [' precision ']) training_model_conv = model.fit (train_x .reshape (-1,64,64,3), train1_y, epochs = epochs, batch_size = batch_size, validation_data = (val_x, val_y)) 

Мы использовали пакетов keras .

Чтобы понять значение каждого слоя, вы, , можете прочитать в этом блоге .

 model.evaluate (test_x, test_y) 

Модель оценивается, и вы можете определить точность 99%.

 pred = model.predict_classes (test_x) 

Вы можете предсказать класс для каждого изображения и проверить, как работает модель.

Весь рабочий можно найти здесь .

Распознавание дорожных знаков с помощью CNN | Томас Трейси

Проблемы

В новом наборе изображений, представленные ниже создают определенные проблемы для модели.Моя гипотеза заключалась в том, что модель получит менее 50% правильных изображений, в то время как на других «нормальных» новых изображениях наберет более 80%. В частности, некоторые из указателей, которые я нашел на улицах Праги, кажутся особенно сложными. Как модель отреагирует, когда увидит два стандартных знака, объединенных в один пользовательский знак? Продолжайте читать, чтобы узнать!

1. Крупногабаритные автомобили запрещены. Как и многие знаки, которые я встречал на улицах Праги, один дорожный знак включает комбинацию двух или более знаков / символов.

2. Грузовики и мотоциклы запрещены . Опять же, то, что обычно представляет собой два знака, объединяется в один

3. Доходность . И снова изображение включает два знака (этот из Интернета)

4. Нет записи . Кронштейн, на котором крепится этот знак, поврежден, поэтому знак сильно наклонен.

5. Поверните направо . Этот знак частично закрыт очень розовым фургоном.

6. 50 км / ч . Угол обзора делает изображение сильно срезанным.

7. Нет записи . На этом знаке есть граффити. Эти панки!

8. Только вперед . Этот знак виден только частично.

Результаты тестирования нового изображения

Общая точность значительно упала до 77%, хотя модель показала неплохие результаты на новых изображениях «нормальной» сложности с точностью 91%. Однако это все еще намного ниже точности 98,2%, достигнутой на исходном испытательном наборе. Это указывает на то, насколько быстро может снизиться точность, когда модель обнаружит новые закономерности, которых она еще не видела в обучающем наборе.

5 лучших прогнозов

Ниже вы можете увидеть 5 лучших прогнозов и соответствующие вероятности softmax для подмножества тестовых изображений.

Затем мы измеряем точность модели с использованием прецизионности и отзывчивости.

Исходные тестовые изображения

Ниже приведены оценки точности, отзывчивости и F1 для исходного набора тестовых изображений.

Вот классы с наихудшими характеристиками среди исходных тестовых изображений .

Новые изображения

Вот классы с наихудшими характеристиками для нового набора изображений.Неудивительно, что класс с наихудшими результатами в исходном наборе тестов (метка 27: Пешеходы ) также является одним из самых плохих в новом наборе изображений.

Здесь я хочу отметить две вещи:

1. Высокие ошибки для похожих знаков . Если мы посмотрим на изображения шести худших классов между двумя наборами, мы увидим, что все они выглядят очень похоже. Это поможет объяснить частое появление ложных срабатываний (низкая точность) и ложноотрицательных результатов (низкая отзывчивость).Это также может быть случай, когда преобразования, выполняемые во время предварительной обработки, чрезмерно искажают изображения, особенно когда они применяются к изображениям с низким разрешением. Дополнительная потеря разрешения может затруднить различение некоторых символов друг от друга.

Учитывая это, одним из будущих улучшений нашего конвейера будет рассмотрение того, как каждое преобразование влияет на различные классы, и, при необходимости, создание настраиваемого набора преобразований, который будет применяться для каждого класса.

2.Слишком большое увеличение — плохо . Я думаю, что наиболее интересным выводом из данных о точности / отзыве является неправильная классификация метки 15: No Vehicles . Если мы посмотрим на образцы изображений из этого класса (ниже), это, пожалуй, самый простой знак, который должен быть одним из самых простых для распознавания. Но при дальнейшем рассмотрении мы видим, что функция повышения контрастности, которая повысила производительность в других классах, на самом деле в данном случае нам вредит. Это связано с тем, что любые незначительные пятна или тени на центральной белой части знака усугубляются функцией повышения контрастности.Эти темные пятна могут тогда напоминать символы на модели. Это еще один пример того, как специфичная для класса тактика предварительной обработки может улучшить конвейер.

В Audi A8 2019 года мы позволяем технологиям автоматического вождения взять руль

Наша первая возможность сесть за руль Audi A8 четвертого поколения была связана с необычной предпосылкой: мы направимся в то, что Audi может похвастаться вторым по загруженности транспортным средством в Европе, недалеко от немецкого города Эссен. и Дюссельдорф — и мы будем делать это в надежде застрять в пробке.

Это не настоящая первая поездка Audi A8 2019 года, но это была наша первая возможность понять, как новая функция в A8 работает на перегруженной трассе. Названный Traffic Jam Pilot, он был специально разработан для автоматизированного вождения SAE уровня 3 — это означает, что водителю больше не нужно постоянно следить за окружающей средой, и что система транспортного средства будет предупреждать водителя, когда ему или ей нужно вернуть управление. Audi утверждает, что это впервые в мире.

Рядом с тем, что мы описываем, есть большая звездочка, потому что мы не сидели за рулем.Независимо от того, находитесь ли вы в Германии или в Соединенных Штатах, для автоматизированного вождения уровня 3 должен быть готов взяться за дело специально сертифицированный инженер-испытатель. В нашем случае это Питер Бергмиллер, руководитель технического проекта системы.

Part Traffic Hunter, Part Road Trip Bingo

«Думаю, нам может повезти!» — взволнованно воскликнул Бергмиллер, нацеливаясь на красный участок автомагистрали на картах движения в реальном времени навигационной системы и ожидая, что впереди будет пробка длиной около мили.Вскоре мы оказались в море стоп-сигналов, и когда наша скорость упала ниже 37 миль в час (60 км / ч), на приборной панели появился автомобиль с белыми отметками, сигнализируя о том, что система готова к работе. Бергмиллер просто нажал кнопку Auto AI в дальней передней части центральной консоли и убрал ноги и руки от органов управления. A8 ехал сам до дальнейшего уведомления.

На данный момент Traffic Jam Pilot включается только в том случае, если система соответствует контрольному списку параметров. Это должно быть на разделенной автомагистрали с ограниченным доступом; он должен иметь транспортное средство прямо впереди и линию медленно движущихся транспортных средств на соседних полосах движения; и система должна иметь возможность различать разметку полосы движения и край проезжей части (например, с барьером или ограждением).

«Система предназначена для продолжения движения, даже если она на мгновение не может следовать разметке проезжей части», — отметил Бергмиллер. Возможно, вы не встретите такую ​​ситуацию в Германии. Это более вероятно в США, где разметка полос «разного качества, мы оставим все как есть», — пошутил он.

«Система уровня 3 берет на себя ответственность за вождение, поэтому нам также пришлось изменить способ ее использования», — пояснил он. «Это больше не похоже на классические системы помощи водителю, где вы просто активируете систему, и всякий раз, когда она может что-то сделать, она делает это.

Бергмиллер сделал несколько быстрых пунктов меню на Audi MMI и запустил общеевропейский телеканал Arte, указав, что после включения системы для водителя совершенно нормально смотреть телевизор, отвечать на текстовые сообщения или иметь личный разговор с пассажиром. Согласно соглашениям уровня 3, водитель может отвлечься от дороги, но только для того, чтобы использовать развлекательные или производительные функции, которые полностью интегрированы с интерфейсом автомобиля.

Не проходит и минуты, как раздается предупредительный сигнал и визуальная подсказка Бергмиллеру вернуть контроль — потому что мы выезжаем с автобана и переходим на разделенную трассу со светофором.

Не дремать на сиденье водителя

Строгие правила по-прежнему применяются к водителю, который должен оставаться так, чтобы задняя часть сиденья была направлена ​​вперед. Инфракрасные датчики и камера изучают движения глаз и движения головы, соответственно, чтобы обеспечить бдительность, когда Traffic Jam Pilot делает запрос на переход, чтобы водитель снова взял руль. Если вас поймали на том, что вы спите, систему нельзя будет снова включить, пока вы не остановитесь.

В идеале при передаче обслуживания водитель должен взять на себя управление в течение 10 секунд в ответ на звуковой сигнал и пульсирующее красное напоминание по краям дисплея Virtual Cockpit.Кроме того, запрос становится более явным и очевидным, так как автомобиль выключает аудиосистему и неуловимо дергает ремни безопасности. Не пройдите 20-секундную отметку без рук, и машина будет следовать стратегии эскалации, начиная замедляться, активируя аварийные огни и замедляясь в пределах полосы движения, затем открывая двери и вызывая экстренную помощь, когда он катится на остановка.

Traffic Assist Pilot получает некоторые данные, которые он использует удаленно, например данные карты и информацию о маршрутах (он даже адаптирует свое поведение при вождении к местным правилам), но он не полагается на беспроводные соединения для чего-либо критически важного для безопасности. .Все измерения и принятие решений осуществляются на борту с помощью набора оборудования, включающего 12 ультразвуковых датчиков, четыре камеры с обзором на 360 градусов, одну фронтальную камеру с одним объективом, четыре радарных датчика среднего уровня, один радарный датчик дальнего действия и передний лазер. сканер.

“

“ Ваш телефон может просто аварийно завершить работу и перезагрузиться. Это не вариант для системы, когда она решает тормозить или нет ».

— Питер Бергмиллер, Audi

”

Бергмиллер подчеркнул, что команда приложила огромные усилия к платформе автомобиля, поэтому было бы очень сложно модернизировать такие элементы, как приводы и тормоза, на полпути к модели. жизненный цикл.Все контроллеры и исполнительные механизмы способны управлять автомобилем на пределе возможностей — требование, которое, по сути, отправило A8 через два разных пути развития.

Во время длительного обеденного перерыва мы узнали больше об обработке, которая собирает все эти входные данные, принимает решения, управляет транспортным средством и даже предвидит будущее. У каждого из этих датчиков есть свои сильные и слабые стороны (например, радар хорош, чтобы видеть две машины впереди). Таким образом, входные данные обрабатываются индивидуально на уровне датчиков, а затем объединяются в центральный контроллер (который Audi называет zFAS) в комплексную обработку «слияния датчиков», чтобы нарисовать картину того, что происходит вокруг автомобиля.Вторая комбинация датчиков обрабатывается в другом месте в транспортном средстве с помощью лазерного контроллера, а затем проверяются заказанные задачи из двух путей. «Если один из этих двух путей говорит, что мы должны нажать на тормоза, это сверхкритично, мы просто делаем это и идем безопасным путем», — сказал Бергмиллер. «Более безопасное действие всегда побеждает».

Thinking Ahead

Возможно, мы ездили на A8 под маркой Audi Intelligence, но здесь на помощь приходит другой вид ИИ (искусственный интеллект).Одно объединение датчиков использует синхронизированный по времени путь обработки, то есть он может игнорировать входные данные датчиков, которые, вероятно, не являются критическими в данный момент (обучение и определение приоритетов по мере их продвижения), чтобы циклически выполнять свои операции каждые 40 миллисекунд, а другой обрабатывает все входы датчиков.

По словам Бергмиллера, система всегда параллельно прогнозирует будущее положение всего в течение как минимум четырех секунд. «Так что, если все датчики ослепнут, у нас есть знания о будущем, которые мы предсказывали прямо перед этим, и мы можем отправить эту информацию в тормозную систему», — сказал он.«Каждый входной сигнал от каждого датчика поступает в процессор с отметкой времени в миллисекундах в прошлом, поэтому определенный объем прогнозов необходим почти для каждого вычисления в рамках автоматизированного вождения».

Трудно переоценить то обстоятельство, что сбои, задержки или перезагрузка управляющих компьютеров абсолютно недопустимы. «Ваш телефон может просто вылететь и перезагрузиться», — сказал Бергмиллер с серьезным выражением лица. «Это не вариант для системы, когда она решает тормозить или нет».

С другой стороны, проблема, которая действительно переносится с персональных устройств — возможно, даже в большей степени — это безопасность данных.Согласно немецкому закону о конфиденциальности, Audi не имеет права хранить какие-либо личные данные или данные об автомобиле без основной причины безопасности. Автомобили с системой Traffic Jam Pilot получают, по сути, черный ящик, который позволяет извлекать данные только о том, как автомобиль видит мир, и был ли водитель ответственным во время аварии. Никакие изображения водителя или окружающей среды не сохраняются, и все данные принадлежат водителю, который должен посетить дилерский центр и подписать документы, чтобы расшифровать эти данные.

Обновления программного обеспечения выполняются легко, но из соображений безопасности Audi пока не хочет обновлений по беспроводной сети; любые обновления будут осуществляться в представительстве через защищенное и зашифрованное соединение.

Мелкий шрифт и легальский язык

В Соединенных Штатах Audi надеется придерживаться аналогичного стандарта конфиденциальности, но, скорее всего, все будет по-другому. Как заявляет Audi of America, федеральное правительство регулирует автомобиль, в то время как штаты контролируют водителя и соблюдение правил дорожного движения. В настоящее время Traffic Jam Pilot запрещен на рынках Audi без специальных разрешений, таких как наличие за рулем этого инженера-испытателя. Официальные лица настроены оптимистично, что в Европе и США.S. скоро это будет разрешено — настолько оптимистично, что они надеются просто начать встраивать полный комплект оборудования во все модели A8 в течение следующего года или около того.

Хотя Audi считает, что автоматическое вождение уровня 4, которое всегда предлагало сесть за руль в определенных ситуациях, например, на шоссе или в гараже, появилось через несколько лет, существует потенциал для расширения этой технологии уровня 3. С текущим оборудованием, по большей части, Audi могла бы расширить возможности A8 уровня 3 на разделенные шоссе без ограниченного доступа или на более высокие скорости автострады — до 81 миль в час, потенциально — хотя Бергмиллер намекает, что окно прогнозирования может выйти далеко за рамки текущие четыре секунды, плюс более строгие ожидания в отношении передачи управления водителю.Функция смены полосы движения может стать еще одним шагом вперед.

К тому времени было уже далеко за полдень, и мы отправились обратно с Бергмиллером, который подозревал, что водители, прыгнувшие в выходные, создают хорошую пробку на шоссе. Через несколько минут мы действительно обнаружили пару волн перегрузки, которые были достаточно медленными, чтобы снова задействовать систему; и к тому времени, привыкнув к предупреждениям, мы могли убедиться, насколько он уверен в своих входных данных и насколько проста передача обслуживания водителю.

После быстрого прощания с Бергмиллером и командой Audi нам передали ключ от Q7 — конечно, без пилота пробок — и мы направились обратно на автобан, где вскоре снова замедлились, напоминание. о том, насколько утомительным может быть вождение в тупике.

Этот контент создается и поддерживается третьей стороной и импортируется на эту страницу, чтобы помочь пользователям указать свои адреса электронной почты. Вы можете найти больше информации об этом и подобном контенте на пианино.io

Инструкция по дорожным знакам — GOV.UK

Сводка

Руководство по дорожным знакам дает указания по использованию дорожных знаков и дорожной разметки, предписываемых Правилами дорожных знаков, и охватывает Англию, Уэльс, Шотландию и Северную Ирландию. Пересмотренные редакции руководства будут публиковаться здесь по мере их выпуска.

Разделы можно приобрести в бумажном виде в The Stationery Office.

Введение в главу 1 (ISBN 9780115505591)

Введение и краткое описание исторических, функциональных и дизайнерских аспектов знаков.В эту главу входят разделы, посвященные размещению и установке знаков.

Глава 2 (черновик) Информационные знаки

Глава 2 в настоящее время находится в разработке. Он будет содержать советы по дизайну и использованию указателей, а также других информативных знаков, таких как знаки домашней зоны. В связи с объемом работы, необходимой для завершения главы 2, предполагается, что промежуточные рекомендации по отдельным темам будут доступны по мере завершения.

Текущие рекомендации по дизайну и использованию указательных информационных знаков опубликованы в «Записке о местном транспорте» ( LTN ) 1/94.Также доступен последний список основных пунктов назначения в Англии (PDF, 64,4 КБ), который заменяет информацию в LTN 1/94.

Глава 3 нормативные знаки (ISBN 9780115529252)

Указания по правильному использованию регулирующих знаков, предусмотренных правилами дорожных знаков. К ним относятся запрещенные повороты, ограничения на ожидание и погрузка, автобусные и велосипедные полосы и т. Д. Существует также обширный раздел, посвященный подписанию ограничений скорости.

Глава 4 предупреждающие знаки (ISBN 9780115524110)

Предупреждающие знаки используются для предупреждения водителей о потенциальной опасности впереди.Они указывают на необходимость особой осторожности со стороны участников дорожного движения и могут потребовать снижения скорости или другого маневра. Настоящее перепечатанное издание включает 4 незначительных изменения и добавление к Приложению A, примечание 7.

Раздел 5, разметка дорог (ISBN 9780115524790)

Дорожная разметка играет очень важную роль в доведении до участников дорожного движения информации и требований, которые могут быть невозможны при использовании вертикальных знаков. У них есть преимущество в том, что их часто можно увидеть, когда установленный на краю знак не виден, и, в отличие от таких знаков, они могут передавать продолжающееся сообщение.

Глава 6 Управление движением (ISBN 9780115537448)

Светофоры и переходы — это ключевой инструмент в управлении дорожным движением. В этой главе даются технические советы по проектированию светофоров, переходов и других типов управления движением. Он заменяет советы, содержащиеся в ряде информационных буклетов и заметок о местном транспорте.

Глава 7 Дизайн дорожных знаков (ISBN 9780115524806)

Как устроены вывески. В эту главу не включены различные методы создания и установки знаков.Он заменяет местную транспортную записку «Промежуточные конструкторские записки по указателям направления 2/94», которая была отозвана в 1997 году.

Глава 8 (часть 1) дорожные работы и временные ситуации — проектирование (ISBN 9780115530517)

Руководство по разработке временных мер по управлению движением, которые должны быть реализованы для облегчения работ по техническому обслуживанию или в ответ на временные ситуации. С вопросами и комментариями по этой главе обращайтесь по электронной почте chapter8 @ Highwaysengland.co.uk.

Глава 8 (часть 2) дорожные работы и временные ситуации — операции (ISBN 9780115530524)

Руководство по планированию, управлению и участию в операциях по внедрению, поддержанию и удалению временных механизмов управления движением. С вопросами и комментариями по этой главе обращайтесь по электронной почте [email protected].

.

No related posts.