交通事故を減らし、都市の住みやすさを向上、そして自動運転の「波」がやってくる
自動運転車は、周囲の環境を正確にマッピングし、近くの車両、信号機、歩行者、車線区分線などの位置とリアルタイムの状況を監視できます。現在の研究によると、完全に機能する安全な自動運転車を実現するには、これらの各サブシステムに対する大幅な改善が依然として必要ですが、これらのマイルストーンとなる改善が達成されれば、人々は車の操作方法を変えるだけでなく、その影響は自動運転車をはるかに超えています。アメリカの隔週ウェブサイト「フォーブス」は最近のレポートで、自動運転車が将来の世界を変えると予想される4つの方法を予想した。
交通事故の削減
世界保健機関が提供するデータによると、毎年、世界中で約 130 万人が交通事故で死亡しています。 2030年までにその数は220万人に達する可能性があり、これらの事故のほとんどは人為的な判断ミスによって引き起こされます。さらに、米国では毎日約 32 人が飲酒運転による事故で死亡しており、ほぼ 45 分に 1 人が死亡していることになります。現在、交通事故による怪我は、世界中で死亡原因の第 8 位となっています。
自動運転車は、ドライバーのミスによる交通事故を回避し、飲酒運転や悪質な運転などの発生を減らすことができます。自動運転車の車体に搭載されたセンサーとカメラは、前方の状況、悪天候、他の車が特定の方向に向かう可能性を感知するのに役立ちます。 Google の親会社である Alphabet の自動運転車子会社である Waymo は、その第 5 世代自動運転車に LIDAR、360 度カメラなどの補助センサーを装備しました。これらの技術機器は、車両が気象条件に対応するのに役立ちます。時間やその他の同様の要因が運転条件を調整します。
自動運転車が主な交通手段になれば、交通事故による死亡者数は94%減少します。外国機関の調査によると、米国の道路を走る車の90%が自動運転車に転換された場合、死亡者数は年間3万3000人から1万1300人に減少するという。
車の所有率は減少傾向にあります
車の所有には毎年多額の費用がかかりますが、ほとんどの車はほとんどの時間、駐車場に静かに置かれています。
将来のほとんどの自動運転車は、主に共有車両会社が所有する共有車両として運用される可能性があります。その結果、車の所有者数が減少し、交通問題が軽減され、不必要な駐車スペースが節約されます。コンサルティング会社マッキンゼーは、自動運転車により米国で約610億平方フィートの駐車スペースが節約されると試算している。
自動運転車を使用すると、ユーザーは車の購入費用を節約することもできます。全米自動車ディーラー協会のデータによると、アメリカ人の新車の平均価格は約 30,000 ドルです。米国の専門自動車調査会社IHSは、自動運転技術は2035年までに人間による制御をまったく必要としないレベルに到達し、その価格はさらに3,000ドルまで下がると予測している。
ミシガン大学交通研究所が提供したデータによると、自動運転車が導入されると、米国の自動車の台数は最大 43% 減少します。米国スタンフォード大学のコンピューター専門家セバスチャン・スラン氏も、自動運転車が主流になれば、路上で必要となる車はわずか30%になると指摘した。
自動運転車は、加速、ブレーキ、シフトが最適化されるため、運転効率の向上に加えて、燃費や車両の利用効率も向上します。 2050 年までに都市部の車両の使用コストは 40% 削減されると予想されています。
物流による自動化の加速
自動運転車は、将来的には食品や荷物の配送にも使用できるようになります。自動運転車により、企業は顧客のニーズに迅速かつスムーズに対応できるようになります。自動運転車や半自動運転トラックには、物体や住所を識別するためのさまざまな特殊なセンサーやカメラが装備されています。
たとえば、Uber は UberEats を通じて食品配達業界への参入に成功し、ゼネラル モーターズの子会社であるクルーズ オートメーションも、自動運転による食品配達の検討で DoorDash と協力し始めています。さらに、米陸軍は紛争地域に食糧、燃料、物資を届けることができる自律戦車と自動運転車の開発を進めており、米海軍も船舶の火災を消すことができる自動運転車の開発を進めている。
都市生活の住みやすさの向上
大気中の二酸化炭素濃度は、2022 年に 421 ppm と測定され、産業革命以前のレベルより 50% 高くなりました。米国では、乗用車からの温室効果ガス排出量が温室効果ガス総排出量の約 16.4% を占めています。
自動運転車の段階的な導入により、道路を走る車両の数が大幅に減り、温室効果ガスの排出量が削減され、人々がより新鮮な空気を吸えるようになります。コンサルティング会社マッキンゼーは、自動運転車により温室効果ガス排出量が年間3億トン削減され、これは航空業界の二酸化炭素排出量の半分に相当すると予測している。 KPMGの報告書は、自動運転車により高速道路の自動車収容能力が5倍に増加する可能性があることを示している。テキサス大学オースティン校の研究によると、各自動運転車は従来の車約 11 台を置き換え、走行距離を 10% 以上増加させることができます。これは、車両シェアリングをベースとした配車やタクシーが交通渋滞や環境悪化を大幅に軽減し、都市の住みやすさを大きく改善することを意味します。
自動運転の波はすでに押し寄せています!ボストン コンサルティング グループは、2035 年までに完全自動運転車が世界の新車総販売台数の 4 分の 1 近くを占めるようになり、特定のシナリオで使用される自動運転車はさらに増えるだろうと予測しています。自動運転は人々の生活に大きな変化をもたらすので、期待してみる価値はあるのではないでしょうか?
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上記と著者の個人的な理解 3 次元ガウシアンプラッティング (3DGS) は、近年、明示的な放射線フィールドとコンピューター グラフィックスの分野で出現した革新的なテクノロジーです。この革新的な方法は、数百万の 3D ガウスを使用することを特徴とし、主に暗黙的な座標ベースのモデルを使用して空間座標をピクセル値にマッピングする神経放射線場 (NeRF) 方法とは大きく異なります。明示的なシーン表現と微分可能なレンダリング アルゴリズムにより、3DGS はリアルタイム レンダリング機能を保証するだけでなく、前例のないレベルの制御とシーン編集も導入します。これにより、3DGS は、次世代の 3D 再構築と表現にとって大きな変革をもたらす可能性のあるものとして位置付けられます。この目的を達成するために、私たちは 3DGS 分野における最新の開発と懸念について初めて体系的な概要を提供します。

昨日の面接で、ロングテール関連の質問をしたかと聞かれたので、簡単にまとめてみようと思いました。自動運転のロングテール問題とは、自動運転車におけるエッジケース、つまり発生確率が低い考えられるシナリオを指します。認識されているロングテール問題は、現在、単一車両のインテリジェント自動運転車の運用設計領域を制限している主な理由の 1 つです。自動運転の基礎となるアーキテクチャとほとんどの技術的問題は解決されており、残りの 5% のロングテール問題が徐々に自動運転の開発を制限する鍵となってきています。これらの問題には、さまざまな断片的なシナリオ、極端な状況、予測不可能な人間の行動が含まれます。自動運転におけるエッジ シナリオの「ロング テール」とは、自動運転車 (AV) におけるエッジ ケースを指します。エッジ ケースは、発生確率が低い可能性のあるシナリオです。これらの珍しい出来事

0.前面に書かれています&& 自動運転システムは、さまざまなセンサー (カメラ、ライダー、レーダーなど) を使用して周囲の環境を認識し、アルゴリズムとモデルを使用することにより、高度な知覚、意思決定、および制御テクノロジーに依存しているという個人的な理解リアルタイムの分析と意思決定に。これにより、車両は道路標識の認識、他の車両の検出と追跡、歩行者の行動の予測などを行うことで、安全な運行と複雑な交通環境への適応が可能となり、現在広く注目を集めており、将来の交通分野における重要な開発分野と考えられています。 。 1つ。しかし、自動運転を難しくしているのは、周囲で何が起こっているかを車に理解させる方法を見つけることです。これには、自動運転システムの 3 次元物体検出アルゴリズムが、周囲環境にある物体 (位置を含む) を正確に認識し、記述することができる必要があります。

最初のパイロットおよび重要な記事では、主に自動運転技術で一般的に使用されるいくつかの座標系と、それらの間の相関と変換を完了し、最終的に統合環境モデルを構築する方法を紹介します。ここでの焦点は、車両からカメラの剛体への変換 (外部パラメータ)、カメラから画像への変換 (内部パラメータ)、および画像からピクセル単位への変換を理解することです。 3D から 2D への変換には、対応する歪み、変換などが発生します。要点:車両座標系とカメラ本体座標系を平面座標系とピクセル座標系に書き換える必要がある 難易度:画像の歪みを考慮する必要がある 歪み補正と歪み付加の両方を画面上で補正する2. はじめに ビジョンシステムには、ピクセル平面座標系 (u, v)、画像座標系 (x, y)、カメラ座標系 ()、世界座標系 () の合計 4 つの座標系があります。それぞれの座標系には関係性があり、

自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。

原題: SIMPL: ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving 論文リンク: https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf コードリンク: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL 著者単位: 香港科学大学DJI 論文のアイデア: この論文は、自動運転車向けのシンプルで効率的な動作予測ベースライン (SIMPL) を提案しています。従来のエージェントセントとの比較

先頭と開始点に書かれている エンドツーエンドのパラダイムでは、統一されたフレームワークを使用して自動運転システムのマルチタスクを実現します。このパラダイムの単純さと明確さにも関わらず、サブタスクにおけるエンドツーエンドの自動運転手法のパフォーマンスは、依然としてシングルタスク手法に比べてはるかに遅れています。同時に、以前のエンドツーエンド手法で広く使用されていた高密度鳥瞰図 (BEV) 機能により、より多くのモダリティやタスクに拡張することが困難になります。ここでは、スパース検索中心のエンドツーエンド自動運転パラダイム (SparseAD) が提案されています。このパラダイムでは、スパース検索は、高密度の BEV 表現を使用せずに、空間、時間、タスクを含む運転シナリオ全体を完全に表します。具体的には、統合されたスパース アーキテクチャが、検出、追跡、オンライン マッピングなどのタスク認識のために設計されています。さらに、重い

この 1 か月間、いくつかのよく知られた理由により、私は業界のさまざまな教師やクラスメートと非常に集中的な交流をしてきました。この交換で避けられない話題は当然、エンドツーエンドと人気の Tesla FSDV12 です。この機会に、現時点での私の考えや意見を整理し、皆様のご参考とご議論に役立てたいと思います。エンドツーエンドの自動運転システムをどのように定義するか、またエンドツーエンドで解決することが期待される問題は何でしょうか?最も伝統的な定義によれば、エンドツーエンド システムとは、センサーから生の情報を入力し、関心のある変数をタスクに直接出力するシステムを指します。たとえば、画像認識では、従来の特徴抽出 + 分類子方式と比較して、CNN はエンドツーエンドと言えます。自動運転タスクでは、各種センサー(カメラ/LiDAR)からのデータを入力
