Kia razvija radarski tempomat sa tehnologijom mašinskog učenja (SCC-ML)
Objavljeno: 26.10.2019.
Kia Motors - najstariji južnokorejski proizvođač automobila – najavila je da će zajedno sa ostalim članovima poslovne grupacije Hyundai Motor Group (HMG), razvijati radarski tempomat, koji će kao prvi na svetu koristiti mašinsko učenje (Smart Cruise Control Machine Learning).
Tehnologija će sa prepoznavanjem i analizom uzoraka vožnje kreirati personalizovanu autonomnu vožnju. Radi se o tehnologiji, koja uključuje vozačeve uzorke autonomnog načina vožnje kako bi se ista prilagodila vozaču.
Sistem asistencije, koji kao prvi na svetu koristi AI, ubuduće u svim vozilima Kia Tehnologija, prva ovakva u automobilskom svetu, kao deo sistema asistencije za pomoć vozaču (ADAS) obuhvataće veštačku inteligenciju (AI). Sistem će postepeno ugrađivati u buduća vozila Kia, kao i u sestre kompanije Hyundai i Genesis, a kao prvi model dobiće ga Genesis GV80.
Radarski tempomat je preduslov za autonomnu vožnju i od suštinskog je značaja za ADAS, jer održava rastojanje do vozila ispred tokom vožnje brzinom koju je vozač podesio.
SCC-ML kombinuje AI i SCC u sistem, koji uči od vozačevih voznih navika. Mašinskim učenjem radarski tempomat autonomno vozi sa identičnim uzorcima kao vozač.
Kod današnjih radarskih tempomata vozač ručno prilagođava vozne uzorke, kao što su npr. rastojanje do vozila ispred i ubrzavanje. Zbog toga ih je danas vrlo teško precizno podesiti SCC u skladu sa željama vozača bez korišćenja tehnologije mašinskog učenja.
Na primer isti vozač zbog različitih okolnosti različito ubrzava pri visokim, srednjim i niskim brzinama, ali nije moguće preciznije podešavanje. Zato se kod aktiviranog radarskog tempomata vozilo drugačije odaziva od željenog, što vozači osete i zbog neprijatnosti izbegavaju masovniju upotrebu ove tehnologije.
Grupacija je sama razvila SCC-ML, koji deluje na sledeći način: prvo senzori (npr. prednja kamera i radar) neprestano prikupljaju informacije o vožnji i šalju ih u centralni računar. Isti nakon toga od prikupljenih informacija izdvaja bitne detalje i tako identifikuje vozačeve uzorke. Tokom ovog procesa koristi se tehnologija veštačke inteligencije koja se zove algoritam mašinskog učenja.
Uzorak vožnje čine tri dela: rastojanje do vozila ispred, ubrzanje (kako brzo vozilo ubrzava) i odziv (kako brzo se odaziva na uslove vožnje). Pored toga u obzir se uzimaju i uslovi vožnje i brzine.
Tako na primer prikuplja podatke pri održavanju kratkog razmaka do vozila ispred tokom spore vožnje, gradske vožnje i tokom ubrzavanja na traci za preticanje. Sa uzimanjem u obzir navedenih situacija SCC-ML analizira više od 10 hiljada uzoraka i tako razvija fleksibilnu tehnologiju radarskog tempomata, koja se prilagođava navikama vozača.
Informacije o vozačevim uzorcima redovno se osvežavaju pomoću senzora, koji se odazivaju na najnoviji stil vožnje vozača. Pored toga je SCC-ML programiran tako da ne uzima u obzir opasne navike vozača zbog čega unapređuje svoju pouzdanost i bezbednost.
Zasad sistem SCC-ML ne omogućava podešavanje za dva vozača u jednom vozilu, ali se sistem već nakon jednočasovne vožnje prilagođava drugom vozaču. Ubuduće grupacija planira raširiti delovanje sistema i na krivudave drumove ili kod zamene voznih traka.
Sa dolazećim sistemom asistencije za autoputeve (Highway Driving Assist), koji uključuje automatsku zamenu vozne trake SCC-ML će krenuti u stepen 2,5 autonomne vožnje.
PR
