Audi satsar hårt på autonom körning

Foto: Audi

Tränar neurala nätverk att förstå trafiksituationen

Audi satsar med full styrka på utvecklingen av autonom körning. På NIPS, som är världens viktigaste symposium om artificiell intelligens, visar Audi upp ett innovativt utvecklingsprojekt. Med en monokamera som använder sig av AI skapas en extremt detaljerad 3D-bild av bilens omgivning.  Konferensen pågår den 4-9 december i Long Beach, Kalifornien.

En förutsättning för autonom körning är att bilen hela tiden har tillgång till en så exakt bild av omgivningen som möjligt. Artificifiell intelligens är en nyckelteknik för att kunna skapa det. Under världens viktigaste symposium för articifiell teknik - NIPS (Neural Information Processing Systems) visar ett team från Audis dotterbolag Audi Electronics Venture (AEV) upp en monokamera som använder sig av artificiell intelligens för att skapa en exakt 3D-modell av omgivningen runt bilen.

En konventionell frontkamera analyseras området framför bilen, med en vidvinkel på ca 120 grader, och levererar 15 bilder på sekund till en upplösning på 1.3 megapixel. Bilderna processas därefter i ett neuralt nätverk. Där sker även den så kallade semantiska segmenteringen, där varje pixel klassificeras som ett av 13 olika objekt. Det gör det möjligt för systemet att identifiera och skilja ut andra bilar, lastbilar, hus, vägmarkeringar, personer och trafikskyltar. Systemet använder även neurala nätverk för avståndsinformation. Visualiseringen sker över så kallade ISO linjer – virtuella gränser, som definierar ett konstant avstånd. Kombinationen av semantisk segmentering och uppskattningar av djup skapar en exakt 3D-modell av den faktiska omgivningen.

Med hjälp av unsupervised learning har Audis tekniker redan tränat det neurala nätverket i förväg. I motsats till supervised learning, är det en metod som sker genom observation av förhållanden och scenarier som inte kräver försorterade och klassificerade data. Det neurala nätverket försågs istället med en mängd filmer av olika vägsituationer som har filmats av en stereokamera. Nätverket lärde sig därefter självständigt att förstå regler, som det använder sig av för att skapa 3D-information med bilder i monokameran. Projektet från AEV har stor potential när det gäller tolkningen av olika trafiksituationer.

Auditeamet från Electronics Research Laboratory i Belmont, Kalifornien, visar även upp en lösning för helt AI-baserad körning på parkeringsplatser och på motorvägar. I processen görs den laterala guidningen av bilen helt genom neurala nätverk. AI lär sig att oberoende skapa en modell av omgivningen från kameradata och styra bilen därefter. Ansatsen kräver varken någon exakt lokalisering eller exakt kartdata.