Autor: Zen e a arte da programação de computadores
Com a ampla popularidade dos dispositivos terminais móveis, como smartphones e tablets, os carros inteligentes estão atraindo cada vez mais atenção. Como meio de transporte que pode trazer a humanidade, a pesquisa e o desenvolvimento de carros inteligentes sempre foram um tema quente. Nos últimos anos, com o surgimento contínuo de carros inteligentes, notícias relacionadas surgiram uma após a outra. Acredito que muitos leitores já ouviram falar sobre pesquisa e desenvolvimento de carros inteligentes, e muitos fabricantes estão desenvolvendo seus próprios produtos para carros inteligentes.
Sendo uma força importante na indústria automóvel inteligente, a inteligência artificial (IA) é uma tecnologia avançada utilizada para análise de decisões de tarefas, que pode ajudar os carros a compreender o ambiente, identificar objetos e julgar comportamentos de forma mais inteligente. Atualmente, a maioria dos sistemas de carros inteligentes realiza análises de tomada de decisão com base em dados coletados por sensores, e o modelo "carro + nuvem" baseado na nuvem torna a arquitetura geral do sistema do carro mais complexa e rica em funções. Este artigo apresentará algumas experiências no projeto e implementação de arquitetura de sistemas de inteligência artificial para veículos inteligentes a partir da perspectiva da arquitetura geral por meio de imagens e textos.
2. Explicação de conceitos e termos básicos
2.1 Definição e características de veículos inteligentes
De modo geral, um sistema de carro inteligente consiste em componentes de hardware, sistemas de controle, sistemas de detecção, sistemas de processamento de informações, sistemas de navegação, sistemas de segurança, etc. Sua arquitetura de sistema pode ser dividida em três tipos: integração difusa, integração de precisão e distribuição. No sistema integrado fuzzy, o veículo detecta ativamente o ambiente circundante, utiliza sensoriamento remoto, radar e outros sensores para identificar obstáculos e realiza controle de feedback com base na distância e posição relativa dos obstáculos para completar a tarefa de direção autônoma. O sistema integrado de precisão também é chamado de Sistema de Navegação Perceptual (PNAS), incluindo módulos de navegação, mapa, controle, transmissão de informações e armazenamento. Ele completa principalmente a estimativa da posição do veículo, construção de mapas, planejamento de trajetória, controle de movimento do veículo e interação de informações. Em um sistema distribuído, vários subsistemas são conectados por meio de comunicação em rede para formar um sistema veicular completo.
Em particular, a definição de “inteligência” também inclui robôs assistentes pessoais vestíveis e sistemas de condução autónoma com capacidades de autoaprendizagem. Além disso, os carros inteligentes têm muitos outros recursos, como carregamento sob demanda, bateria com duração ilimitada, estacionamento de longo prazo, baterias superinteligentes e muito mais. Embora essas características