Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
Wstęp
pomiarzejednymodbiornikiem,polegającanawykorzystaniustacjibazowej
(tzw.referencyjnej)–odbiornikaustawionegowdokładniewyznaczonym
punkcie(np.przezpomiargeodezyjny),którywyznaczanabieżącopoprawki
różnicowedlaposzczególnychsatelitów;
•lidary,
•radary,
•kamery.
Urządzeniemszczególniewykorzystywanymwpojazdachautonomicznychjest
lidar–skanerlaserowy.Zostanieonopisanywkolejnychrozdziałach.
Jednymznajważniejszychelementówpojazdówautonomicznychjestsystem
informatyczny,naktóryskładająsięsoftwareihardwareoraznowestrukturyalgo-
rytmiczne.Algorytmystosowanewpojazdachautonomicznychopisanezostały
międzyinnymiwBugała2018orazRosenzweigiBartl2019.Działaniewiększości
znichopierasięnametodachheurystycznychwykorzystującychmaszynoweucze-
nie(deeplearning).Tatechnologiainformatycznaskładasięzazwyczajztrzech
podstawowychfilarów:dużychzbiorówdanych(bigdata),bardzodużychmocy
obliczeniowych(procesorówGPU,charakteryzującychsięprzetwarzaniemrów-
noległym)orazalgorytmówopartychnagłębokichsztucznychsieciachneurono-
wych(choćnietylko).Częśćinformatycznaodpowiedzialnajestmiędzyinnymi
zarozpoznanieotoczeniapojazdu(np.samochodów,pieszych),identyfikacjęich
istotnychcech(np.prędkości),wreszciezaproponowanieizrealizowaniewłaści-
wegomanewru.Tenelementjestniezwykletrudnyistanowijednoznajwiększych
wyzwańnietylkowinformatycesamochodowej,lecztakżewinformatycewogó-
le.Liczbamożliwychsytuacjidrogowychjestpraktycznienieskończona,trudno
więchnauczyć”sztucznymózgwłaściwegozachowaniawewszystkichprzypadkach.
Rys.W.3.Możliwesytuacjedrogowe
Niektóresytuacjeprzedstawiononarys.W.3.Konstrukcjapojazdunapoziomie
L5doautonomicznejjazdywkażdychwarunkachjestobecnieniemożliwaizasadne
15
