Helm.ai, поставщик программного обеспечения искусственного интеллекта для высококлассной системы ADAS, автономного вождения 4-го уровня и робототехники, запустил базовую модель мультисенсорного генеративного искусственного интеллекта для моделирования всего комплекса автономных транспортных средств.
WorldGen-1 синтезирует высокореалистичные данные датчиков и восприятия одновременно в нескольких модальностях и ракурсах, экстраполирует данные датчиков из одной модальности в другую и прогнозирует поведение эго-транспортного средства и других агентов в среде вождения. Эти возможности моделирования на основе искусственного интеллекта упрощают разработку и проверку систем автономного вождения.
Используя инновации в генеративной архитектуре DNN и Deep Teaching, высокоэффективную технологию обучения без присмотра, WorldGen-1 обучается на тысячах часов разнообразных данных о вождении, охватывая все уровни автономного стека вождения, включая зрение, восприятие, лидар и одометрию.
WorldGen-1 одновременно генерирует высокореалистичные данные датчиков для камер кругового обзора, семантическую сегментацию на уровне восприятия, лидарный вид спереди, лидарный вид с высоты птичьего полета и траекторию эго-транспортного средства в физических координатах. Последовательно генерируя данные датчиков, восприятия и пути по всему AV-стеку, WorldGen-1 точно воспроизводит потенциальные реальные ситуации с точки зрения беспилотного автомобиля. Эта комплексная возможность моделирования датчиков позволяет генерировать высокоточные мультисенсорные размеченные данные для решения и проверки множества сложных крайних случаев.
Кроме того, WorldGen-1 может экстраполировать данные реальной камеры на множество других методов, включая семантическую сегментацию, лидарный вид спереди, лидарный вид с высоты птичьего полета и путь эго-автомобиля. Эта возможность позволяет дополнять существующие наборы данных только для камер в синтетические наборы данных с несколькими датчиками, увеличивая богатство наборов данных только для камер и снижая затраты на сбор данных.
Помимо моделирования и экстраполяции датчиков, WorldGen-1 может прогнозировать на основе наблюдаемой входной последовательности поведение пешеходов, транспортных средств и эго-транспортных средств по отношению к окружающей среде, генерируя реалистичные временные последовательности продолжительностью до нескольких минут. Это позволяет ИИ генерировать широкий спектр потенциальных сценариев, включая редкие крайние случаи.
WorldGen-1 может моделировать множество потенциальных результатов на основе наблюдаемых входных данных, демонстрируя свою способность к расширенному многоагентному планированию и прогнозированию. Понимание WorldGen-1 условий вождения и его возможности прогнозирования делают его ценным инструментом для прогнозирования намерений и планирования пути, как в качестве средства разработки и проверки, так и в качестве базовой технологии, которая принимает решения по вождению в режиме реального времени.
Источник из Зеленый автомобильный конгресс
Отказ от ответственности: информация, изложенная выше, предоставлена greencarcongress.com независимо от Chovm.com. Chovm.com не делает никаких заявлений и не дает никаких гарантий относительно качества и надежности продавца и продукции. Chovm.com категорически отказывается от какой-либо ответственности за нарушения авторских прав на контент.
