uutiset

Nykypäivän nopean teknologisen kehityksen aikakaudella autonominen ajaminen on epäilemättä yksi innovatiivisimmista ja haastavimmista aloista. Dataan, laskentatehoon ja suurten mallien optimointiin liittyy kuitenkin edelleen monia haasteita. Mutta ajoneuvo-tie-pilvi-integraation kehittyessä voimme nähdä uutta toivoa. Voiko tekoäly tehdä ihmeitä tällä alalla?

Ajoneuvo-tie-pilvi-integraatio, kuten nimestä voi päätellä, yhdistää tiiviisti ajoneuvot, tiet ja pilven muodostaen yhteistyössä toimivan älykkään järjestelmän. Tässä järjestelmässä ajoneuvot eivät ole enää yksittäisiä yksilöitä, vaan ne ovat yhteydessä toisiinsa ja kommunikoivat koko liikenneympäristön kanssa. Johtava kotimainen ajoneuvo-tie-pilvi-integraatio, autonomisen ajon täyden pinon teknologia- ja käyttöpalveluiden tarjoaja Moguolian on osoittanut merkittäviä etuja tienvarsi-, ajoneuvo- ja pilvipohjaisessa ajoneuvo-tie-pilvi-integraatiossa ongelmien ratkaisemiseksi itseohjautuvasta ajamisesta Palapeli tarjoaa vahvan tuen.

Tien puolella Mushroom AutoLinkin etuna on sen tehokkaat tunnistus- ja tiedonkeruuominaisuudet. Ottamalla käyttöön itse kehitettyjä tekoälyn digitaalisia tien tukiasemia ja tienvarsien reunan tunnistusjärjestelmiä (MRS) tien molemmilla puolilla voidaan saada runsaasti tietietoa reaaliajassa, mukaan lukien tieolosuhteet, liikennevirrat, jalankulkijoiden ja muiden ajoneuvojen käyttäytyminen jne. . Nämä tiedot eivät ainoastaan ​​tarjoa ajoneuvoille kattavampaa ympäristökäsitystä, vaan tarjoavat myös arvokasta materiaalia suurten mallien koulutukseen. Perinteiseen yksittäisajoneuvon tunnistukseen verrattuna tienvarsitunnistin voi murtaa ajoneuvon omien antureiden rajoitukset, havaita mahdolliset vaarat ja monimutkaiset tilanteet etukäteen ja antaa enemmän aikaa ja tietoa autonomisiin ajopäätöksiin. Esimerkiksi risteyksissä, joissa ei ole merkkivaloja, tienvarsilaitteet pystyvät havaitsemaan ajoneuvojen ja jalankulkijoiden dynamiikan risteyssuunnassa etukäteen ja varoittavat tarkasti ohitettavia autonomisia ajoneuvoja ja välttävät näin mahdolliset törmäysvaarat. Vaikeissa sääolosuhteissa, kuten sateessa, lumisateessa ja sumussa, tienvarsien teräväpiirtokamerat ja säänvalvontalaitteet voivat tarjota ajoneuvoille selkeämpiä ja tarkempia tieolosuhteita ja auttaa ajoneuvoja tekemään turvallisempia ajopäätöksiä.

Auton pää on keskeinen linkki, joka on suoraan vuorovaikutuksessa kuljettajien ja matkustajien kanssa. Mogou AutoLink on kehittänyt täysin autonomisen ajojärjestelmän ja asentanut sen useisiin autonomisiin ajoneuvoihin. Se on yhdessä kehittänyt useita esiasennettuja massatuotettuja autonomisia ajomalleja autoyhtiöiden kanssa ja toteuttanut puolikiinteän olomuodon lidar- ja itsekehitettyjen Orin-toimialueohjainten sovelluksen eri malleissa paremmalla potentiaalilla ja suorituskyvyllä.

Tarjoamalla tehokkaita paikallisia laskentaominaisuuksia ja optimoituja algoritmeja älykkäille yhdistetyille ajoneuvoille, ne voivat käsitellä suuria tietomääriä ja tehdä reaaliaikaisia ​​päätöksiä hetkessä. Vaikka yhteys pilveen ja tienvarteen keskeytyy tilapäisesti, ajoneuvo voi luottaa omaan älykkääseen järjestelmään, joka ylläpitää tiettyä autonomista ajokykyä ajoturvallisuuden ja -vakauden varmistamiseksi. Lisäksi Mushroom AutoLink keskittyy ajoneuvojen laitteistojen ja ohjelmistojen yhteistyöhön optimointiin energiankulutuksen vähentämiseksi ja suorituskyvyn parantamiseksi. Tarkan anturifuusion ja älykkäiden ohjausstrategioiden avulla ajoneuvot voivat automaattisesti säätää ajotiloja ja tehoa reaaliaikaisten tieolosuhteiden ja energiankulutuksen perusteella, mikä mahdollistaa tehokkaan energiankäytön sekä tasaisen ja mukavan ajon.

Mushroom AutoLink on perustanut pilveen tehokkaan tietojenkäsittely- ja analysointikeskuksen. Pilviohjausalusta voi tarjota täydellisen kuvan liikenteestä reaaliaikaisen digitaalisen käsittelyn avulla ja saada valtavia tietoja, kuten kaikkien liikenteen osallistujien sijainnin, suunnan, nopeuden jne. Älykäs liikenteen AI-pilviohjausalusta voi tarjota reaaliaikaista liikennettä Tieto- ja algoritmituki Pilviohjausalustan rooli on jo ollut. Se näkyy tieliikenteessä, jolloin ihmiset, älykkäät verkkoon kytketyt ajoneuvot, autonomiset ajoneuvot ja liikenteenohjaajat voivat osallistua yhdessä, mikä parantaa huomattavasti palvelun systemaattisuutta, turvallisuutta ja tehokkuutta. liikennettä.

Pilvipalvelimilla on valtavia korkean suorituskyvyn laitteistoresursseja, ja ne voivat tukea massiivisen datan laajamittaista rinnakkaista käsittelyä ja tallennusta. Nämä tiedot eivät tule vain reaaliaikaisesta keräämisestä tienvarsilla ja ajoneuvojen päässä, vaan sisältävät myös historiallisia tietoja ja simulaatiotietoja. Näiden tietojen perusteellisen louhinnan ja analysoinnin, kehittyneiden koneoppimisalgoritmien ja tekoälyteknologian avulla pilvi voi kouluttaa tarkempia ja älykkäämpiä suuria malleja. Esimerkiksi suuret mallit voivat ennustaa ajoneuvojen optimaalisen ajostrategian samanlaisissa skenaarioissa ja tehdä varhaisia ​​varoituksia ja päätöksiä ottamalla oppia suuresta määrästä liikenteen ääritilannetietoja. Samalla pilvi voi myös päivittää ja optimoida ajoneuvomallin reaaliajassa varmistaakseen, että ajoneuvossa on aina uusimmat älykkäät ajoominaisuudet.

Autonomisen ajon haasteisiin palattuaan ajoneuvo-tie-pilvi-integraatiomalli tarjoaa uusia ideoita näiden ongelmien ratkaisemiseen.

Vastauksena tiedonkeruun, merkintöjen ja ylläpidon ongelmiin ajoneuvo-tie-pilvi-integraatiolla voidaan yhdistää useista lähteistä peräisin olevaa tietoa. Tienvarsilaitteiden keräämä suuri määrä reaaliaikaista dataa yhdistettynä ajoneuvon ajotietoihin takaa tiedon monipuolisuuden ja rikkauden. Samaan aikaan pilven tehokkaan laskentatehon ansiosta nämä tiedot voidaan merkitä ja puhdistaa automaattisesti tietojen laadun ja käytettävyyden parantamiseksi. Erityisesti niille harvinaisille mutta kriittisille liikenteen ääritilannedatalle ajoneuvo-tie-pilvi-integraatio voi tallentaa ja analysoida näitä tilanteita kattavammin monitoroinnin ja tietojen yhdistämisen avulla useista eri näkökulmista, mikä tarjoaa arvokkaampia näytteitä suurten mallien koulutukseen.

Laskentatehokkuuden kannalta Chelu-Cloud-integraatiolla saavutetaan kohtuullinen resurssien allokointi. Autopää keskittyy reaaliaikaiseen päätöksentekoon ja paikalliseen tietojenkäsittelyyn käyttämällä rajallisia laskentaresursseja keskeisten toimintojen suorittamisen varmistamiseksi. Pilvi täydentää monimutkaisen mallikoulutuksen ja laajamittaisen tietojenkäsittelyn, mikä antaa täyden pelin pilven tehokkaalle laskentateholle. Samaan aikaan tienvarsilaitteet voivat myös jakaa joitakin laskentatehtäviä, kuten esikäsitellä joitakin tietoja, mikä vähentää ajoneuvon ja pilven kuormitusta. Tämän yhteistyön avulla ratkeaa tehokkaasti ristiriita ajoneuvon rajallisen laskentatehon ja pilvilaskentatehon kasvavan kysynnän välillä ja parannetaan koko järjestelmän toimintatehokkuutta.

Suurten mallien virtaviivaisessa optimoinnissa ajoneuvo-tie-pilvi-integraatiolla on myös ainutlaatuisia etuja. Pilvessä koulutettu suuri malli voidaan räätälöidä, virtaviivaistaa ja optimoida ajoneuvon erityistarpeiden ja laitteisto-olosuhteiden mukaan. Mallin pakkausteknologian avulla mallin parametrien määrää ja laskentamäärää vähennetään säilyttäen samalla sen suorituskyky ja tarkkuus. Tienvarsilaitteet voivat toimia välilinkkinä ajoneuvon ja pilven tietojen mukauttamiseen ja muuntamiseen, mikä varmistaa sujuvan tiedonsiirron ja mallin tehokkaan toteutuksen.

Ajoneuvo-tie-pilvi-integraation kehittäminen ei kuitenkaan ole sujuvaa. Käytännön sovelluksissa on myös tarpeen ratkaista joukko kysymyksiä, kuten eri laitteiden välisten viestintäprotokollien yhtenäistäminen, tietosuoja sekä järjestelmän luotettavuus ja vakaus. Teknologian jatkuvan kehityksen ja alan yhteisten ponnistelujen myötä nämä ongelmat kuitenkin vähitellen ratkeavat.

Yhteenvetona voidaan todeta, että ajoneuvo-tie-pilvi-integraatio tuo uusia mahdollisuuksia ja mahdollisuuksia autonomisen ajamisen kehittämiseen. Vaikka sillä on edelleen monia haasteita, synergiset edut datassa, laskentateho ja mallien optimointi sekä Momogu Auto Networkin kaltaisten yritysten jatkuva innovointi ja tutkiminen, meillä on syytä uskoa, että tekoälyllä voi olla rooli ajoneuvojen Road-pilvi-integraatio Teemme lujasti töitä edistääksemme autonomisen ajoteknologian laajamittaista soveltamista ja tuodaksemme ihmisille turvallisemman, mukavamman ja tehokkaamman matkustuskokemuksen.

(Lähde: Financial Business Information)

Saat lisää jännittäviä tietoja lataamalla "JiMu News" -asiakasohjelman sovellusmarkkinoille. Älä tulosta uudelleen ilman lupaa.