Название: Разработка беспилотных транспортных средств
Автор: Шаошань Лю, Лиюнь Ли, Цзе Тан
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2022
Страниц: 248
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 105.0 MB

Данная книга – один из первых технических обзоров беспилотных транспортных средств (БТС), написанных для широкой компьютерной и инженерной аудитории. На протяжении всей книги авторы делятся своим практическим опытом проектирования систем беспилотных транспортных средств (БТС). Это издание позволяет очень детально ознакомиться с современными достижениями в области построения как операционных систем для управления высокоавтоматизированными транспортными средствами, так и алгоритмов для решения конкретных задач, которые основаны на методах искусственного интеллекта (ИИ) и управляют отдельными аспектами движения беспилотников.

Эти системы сложны и состоят из 3-x основных подсистем:
- алгоритмы локализации, восприятия, планирования и контроля: извлекает значимую информацию из необработанных данных сенсора, чтобы понять окружающую среду и принять решения относительно ее будущих действий;
- клиентские системы, такие как операционная система робототехники и аппаратная платформа: объединяет эти алгоритмы для удовлетворения требований реального времени и надежности;
- облачная платформа, которая включает хранение данных, моделирование, отображение высокой четкости (HD) и обучение модели глубокого обучения: обеспечивает автономные вычисления и возможности хранения данных для БТС.

Книга крайне интересная, но для ее изучения читателю важно быть готовым, поскольку в ней не раскрывается сущность и природа новых технологий как с точки зрения «железа», так и с точки зрения программного обеспечения. Еще очень важно понимать физику действия сенсоров беспилотного автомобиля и логику работы алгоритмов на основе искусственного интеллекта, которые управляют беспилотным транспортным средством. Поэтому перед чтением этой книги, перед погружением в область проектирования и производства беспилотников желательно ознакомиться с современными достижениями в области искусственного интеллекта, сенсорики, транспортных платформ и им подобным.

Операционная система для роботов (ROS) – это широко используемая мощная среда распределенных вычислений, разработанная для приложений робототехники. ROS отлично подходит для управления БТС, за исключением нескольких проблем: (1) надежности: ROS имеет одно главное устройство и не обладает функциями мониторинга для восстановления отказавших узлов; (2) производительности: при отправке сообщений на широковещательные каналы она многократно дублирует их, что приводит к снижению производительности; (3) безопасности: у системы нет механизмов аутентификации и шифрования. Решить эти проблемы была призвана версия ROS 2.0, однако ее тестирование еще не производилось, а многие ее функции еще недоступны.

За последние несколько лет в области компьютерного зрения начали применять концепцию глубинных нейронных сетей (DNN), также известную как глубокое обучение. Данная концепция способствовала значительному прогрессу в таких областях, как классификация изображений, обнаружение объектов, семантическая сегментация и др. Таким образом, ее применение привнесло значительные изменения в развитие области компьютерного зрения. Большинство современных алгоритмов основывается на одном из типов нейронных сетей, основанных на операции свертки, и такой подход становится все популярнее. В главе 4 мы рассмотрим некоторые алгоритмы восприятия беспилотных технологий, основанные на глубоком обучении.

Издание будет полезно самой широкой аудитории – студентам, инженерам, разработчикам ПО, а также всем автолюбителям, которые хотят знать, что их ждет в недалеком будущем.