Glosar

Vehicule autonome

Ce este Vehicule autonome?

Vehiculele autonome se deplasează integral sau parțial fără intervenție umană, folosind camere, radar, lidar și software IA. Standardul SAE J3016 definește șase niveluri – de la 0 (fără automatizare) la 5 (complet fără șofer, oriunde). IA se ocupă de percepție, de anticiparea comportamentului celorlalți participanți la trafic și de planificarea traseului. Pe lângă autoturisme, acest lucru include robotaxiuri, camioane, navete și vehicule de depozit; omologarea și răspunderea sunt reglementate separat în fiecare țară.

Subiecte

Mobilitate
Viziune computerizată
Robotică

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

IA în transporturi

IA în transporturi acoperă aplicații din logistică, trafic și mobilitate: planificarea rutelor și a turelor, prognoza traficului, mentenanța predictivă a vehiculelor și a infrastructurii, sisteme de asistență a șoferului, până la vehicule autonome. Obiectivele sunt trasee mai scurte, mai puține curse goale, costuri mai mici și siguranță sporită. Multe aplicații sunt critice pentru siguranță și, prin urmare, strict reglementate. Exemplu: un serviciu de curierat își replanifică zilnic turele de livrare în funcție de volumul de colete și de condițiile de trafic.

logistică
Mobilitate
+1

Viziune computerizată

Viziunea computerizată este un domeniu al IA în care calculatoarele interpretează imagini și înregistrări video. Sarcinile tipice includ detectarea și localizarea obiectelor, citirea textului din imagini și măsurarea componentelor. Tehnologia este utilizată, de exemplu, în controlul calității din producție, în sistemele de asistență pentru șoferi, în logistică și în imagistica medicală.

analiza imaginilor
deep learning
+1

Estimarea adâncimii

Estimarea adâncimii determină, pornind de la imagini, cât de departe de cameră se află obiectele sau pixelii individuali. Se poate realiza cu două camere (stereo), cu senzori de adâncime sau, cu ajutorul rețelelor neuronale, chiar dintr-o singură fotografie (estimare monoculară a adâncimii). Este necesară în robotică, în asistența pentru șoferi, în realitatea augmentată și în modelele 3D ale încăperilor.

Viziune computerizată
3D
+1

Învățarea prin întărire (RL)

Învățarea prin întărire este o ramură a învățării automate în care un agent învață prin încercare și eroare. Acționează într-un mediu, primește recompense pentru rezultate bune și penalizări pentru cele rele și își dezvoltă astfel o strategie care maximizează recompensa totală. Exemple cunoscute sunt programele care stăpânesc jocuri de societate precum Go, controlul roboților și reglajul fin al modelelor lingvistice pe baza evaluărilor umane.

metodă de învățare
recompensă
+1