無人車。 Intelの専門家の回答

この投稿では、Intelの専門家Ivan Kuzminが、「人工知能と自律走行車」というトピックに関する読者からの質問に対する回答を公開しています。 いつものように、たくさんの質問がありました。私たちはイヴァンを去って、彼が答えることができる質問を選びました。 さまざまな明確化のために、コメントを募集していますが、迅速な回答を保証するものではありません。

最後に、伝統によると、最高の質問に対して賞を受賞したHabrauserの名前を発表します。



私たちは、無私の仕事と時間を費やしてくれたイヴァン・クズミンに感謝します！



Lingvoの質問

AIは今日実際にテストされている無人車両で実際に使用されていますか、それともすべてのマーケティング物語であり、車の自動操縦装置は本当に明確な数学的アルゴリズムとロジックに基づいていますか？

回答：無人車両の制御にはさまざまな数学アルゴリズムが使用されます。 制御タスク自体は複雑であり、さまざまなパラメーターを考慮し、異なるソースからのデータを計算する必要があるため、すべてのアルゴリズムを数えるのは非常に困難です。 人工知能または機械学習のアルゴリズムには、古典的なアルゴリズム（ツリー、ロジスティックまたは線形回帰、サポートベクトル法）と深層学習アルゴリズム（畳み込みおよびリカレントニューラルネットワーク）の両方を含めることができます。 さまざまなアルゴリズムの組み合わせにより、制御問題を効果的に確実に解決できます。

自動車ソフトウェアに採用された安全基準への準拠のためのこのソフトウェアの認証はどのように行われますか？ オートパイロットは、ハードウェアとソフトウェアを備えたESPまたはエアバッグと同じ重要な車両制御ユニットと見なされていますか？

回答：もちろん、自動操縦はエアバッグや他のデバイスと同じくらい重要なユニットです。 ロシアにはISO 26262規格または同等のGOST R ISO 26262があり、セキュリティ関連システムの開発プロセス全体に要件を課しています。 開発の終わりにそのようなシステムの開発者は、彼がこの標準に従ったことを示すべきです。

オートパイロットはハードリアルタイムで動作しますか、それともLinux / Windowsのすべてが今のところ動作しますか？

回答：一般に、センサーまたはカメラへの信号または画像の受信から機械の制御システムへの信号の送信まで、140ミリ秒未満を満たす必要があります。 この問題はハードリアルタイムモードで解決できますが、多くの自動車会社やパートナーも、業界のすべての要件を満たすことができるLinuxバージョンの方向性を開発するオプションを検討しています 。

インテルは、その成果をオープンソースにもたらし、より多くの開発者を引き付ける予定ですか、それともすべてを閉じて関心のある顧客に販売する予定ですか？

回答：同社は常にオープンソースのアイデアをサポートおよびサポートしており、多数のオープンソースプロジェクトの開発に積極的に関与しています。 同時に、無人車両の開発における重要な問題は、標準への準拠です。これにより、多数の開発者の参加が制限される場合があります。 いずれにせよ、私たちは個々の製品のすべての長所と短所を比較検討し、個別に決定を下します。 この点に関する一般的な戦略はまだありません。

開発ツールはモデリングと自動コード生成に使用されていますか（Matlab / Simulinkなど）、またはすべてがC / VHDLのペンで書かれていますか？ もしそうなら、総ソフトウェアカバレッジの何パーセント？

回答：自動車規格では、開発者が作成されたコードを完全に理解している必要があります。 これにより、コードジェネレーターの使用が制限されます。 同時に、Matlabなどのツールに組み込まれたモデルは、記述されたアルゴリズムを検証するために非常に使用されます。

プロセッサ、FPGA、既製のボード、センサー/ライダー/レーダー/駐車センサー、アクチュエーターなど、実際の車で開発されたアルゴリズムの「ラピッドプロトタイピング」にはどのようなハードウェアが使用されますか？

回答：ラピッドプロトタイピングについて話している場合、それは車ではなくデータセンターで起こります。 ここで、Intelはハードウェアとソフトウェアの両方で多くのソリューションを提供しています。Intelディストリビューションfor Pythonパッケージは、ラピッドプロトタイピングに最も便利な言語としてPythonを大幅に高速化します。 私たちが車について話すとき、ここにCとC ++言語があり、プラットフォーム自体は、原則として、コスト、電力消費、および他の多くの要因を考慮して事前に設定されます。

指定された周辺機器をコンピューティングプラットフォームに接続するための業界標準は既にありますか？

回答：はい、そのような標準はすでに存在し、既存のADASマシンおよびソリューションで積極的に使用されています。



カバボックの質問

IntelはTier 1サプライヤまたはTier 2サプライヤに関連していますか？

回答：インテルとMobileyeは、直接およびサプライヤーを通じて、50を超えるさまざまなパートナーと協力しています。 このリストは絶えず更新されており、パートナーに関する最新情報は常に当社のWebサイトで確認できます 。

これらのインテルソリューションはAUTOSARアーキテクチャと互換性がありますか？

回答 ：インテルはAUTOSARパートナーの1つであり、この組織と積極的に協力しています。

公式リリースは、Intelの自動運転ソリューションがIntelプロセッサ向けに最適化されていることを合理的に示しています。 Intelのソリューションを他のメーカーのプロセッサ（Texas Instrument、Infineon、nVidia、Alteraなど）に使用/移植することは可能ですか？

回答：数学ライブラリの最適化では、コンパイラに依存するだけでなく、コードが実行されるプロセッサの命令も積極的に使用します。 理論的には、IAから他のアーキテクチャに命令をマップすることを試みることができますが、ここでは、標準が開発プロセス全体に要件を課し、コードだけでなくテストも転送する必要があり、与えられた保証を修正することも可能であることを覚えておくことが重要です。 そのため、コードの移植は非常に難しいと思います。

言及されたインテルのソリューションは自動車認証を受けていますか？ ある場合、どの証明書ですか？

回答：開発はISO 26262に従って行われ、完全に準拠しています。

自動車の電子部品のアーキテクチャで個別のECUのみに基づくIntelソリューションを使用することを意図していますか、それとも個別のライブラリーの形でソリューションを提供し、専用インターフェースを介して他の自動車サプライヤー（サプライヤー/ Zulieferer）の他のECUのソフトウェア機能に接続することは可能ですか？

回答： Intelには、個別に使用することも、会社が提供する本格的なプラットフォームとして使用することもできる多数のコンポーネント（FPGA、CPU、5G、Mobileyeなど）があります。

インテルはそのソリューションでOEMと直接やり取りしますか？

回答：もちろん、私たちは多数のパートナーと協力しています。 一緒に働いている人に関するすべての情報は、 当社のウェブサイトで見つけることができます。

Intelは、独自の開発プロセスでSiL / HiL / XiLスタンドを使用していますか？

回答：はい、場合によっては

自動車業界では、開発/試運転/テスト/承認などの研究開発プロセスのソフトウェア/ハードウェアソリューションのレベルで、Vector InformatikとETASは長年にわたり事実上のリーダーでした。 インテルの交渉済みソリューションは、これらの企業の製品を扱うために最適化されていますか？

回答：私たちはこの業界の多くのリーダーと仕事をし、交流しています。

インテルはMatlab / Simulinkで既製のシミュレーションブロックを提供していますか？

回答：現時点では、そのようなブロックは提供されていません。 インテルGO SDKに含まれるものに関する情報は、 こちらをご覧ください 。

Audi A8のコントロールユニットでは、どのプロセッサー、通信インターフェイス、オペレーティングシステムが使用されていますか？

回答：この車はFPGAソリューションとVxWorksオペレーティングシステムを使用しています。

Intel GO Automotive SDKから評価キットまたは完全なテストキットの形で、Intelからプライベートソリューションを入手することは可能ですか？

回答： このリンクからアクセスをリクエストできます。

インテルは、航空業界で自律/ロボット制御ソリューションの使用に取り組んでいますか？

回答： Intel WindRiverは、ボーイング787ドリームライナーやエアバスA400Mなど、さまざまな航空機ですでに使用されているオペレーティングシステムを開発しています。 詳細はこちらをご覧ください 。

Intelソリューションで使用されているPythonツールとは何ですか？ そして何のために-C ++ツール？ 同じ製品内で異なる言語を使用する際の違いは何ですか？

回答： Pythonは、データセンターのソリューションのラピッドプロトタイピングの段階で使用されます。 車の中で直接、CまたはC ++言語を使用することが提案されています

ASIL D認定は、AURIXプロセッサにのみ十分ですか？他のコン​​ポーネントがこのレベルを達成できない場合は？

回答：規格の要件に従って、システム全体としてASIL Dのレベルに到達する必要があります。 一般的なシステムの分解をサブモジュールに適用することができます。サブモジュールの一部はASIL Dよりも低い場合があります。



質問Nick_mentat

非ネットワーク上でマシンビジョンシステムのない自動車を開発する可能性は考慮されていますか？ そうでない場合、どのような種類のハードウェアが使用されますか？また、必要な計算能力は車を過剰に充電しませんか？

回答：無人車両の作成にはさまざまなアプローチがあり、2つの対立するキャンプを区別できます。 カメラとビジョンアルゴリズムのみに基づいて自動操縦装置を構築する必要があると主張する人もいます。 また、レーダーとLIDARを使用でき、標識に関する情報は地図または低解像度カメラから取得できると考えている人もいます。 真ん中にいて、積極的にさまざまな手段を使用して道路上で自分自身を方向付ける人も多くいます。 画像を計算するプロセッサを各カメラに接続することをお勧めします。 計算の過程ですべてのオブジェクトを認識する必要はないため、そのパワーは制限されますが、それらを分類し、道路、障害物、標識、歩行者などを何らかのクラスに割り当てることで十分です。 また、最終的なソリューションが利用可能でなければならないため、自動車メーカーと一緒に最終コストも考慮します。

まだ存在しない暗号通貨のマイナークラスターが現在世界中をリアルタイムで移動している車の決済に従事するように、十分に信頼できる通信システムを編成することは可能ですか？ その場合、どのような通信チャネルになり、それをサポートするためにどの機器が必要になりますか？

回答：プラットフォームで5Gモデムを使用する予定です。これにより、高解像度カードをリアルタイムでダウンロードしたり、他のマシンとやり取りしたり、乗客が高速インターネットに接続したりできるようになります。 計画されたチャネルは十分に広くなりますが、サードパーティの計算に使用できるマシンのパワーが未使用のままになるかどうかはわかりません。



Noonvの質問

無人車両制御システムを構築するためのどのアーキテクチャが最も有望だと思いますか？ 完全ベースのニューラルネットワークまたはモジュラー-AIベースのソリューションは従来のアルゴリズムでどこで機能しますか？

回答：モジュラーであると言えます。 車は最終結果を達成するために集合的に使用される多くのアルゴリズムを使用します。 もちろん、パターン認識の場合、今日のニューラルネットワークは最高の精度を備えていますが、同時にトレーニングに大量のデータが必要であり、計算コストが高く、常に安定しているとは限りません。 一方、軌道とその平滑化を計算するタスクでは、古典的なアルゴリズムを完全に省くことができます。

無人システムで作業しているときに遭遇した最も予想外の問題は何でしたか？

回答：おそらく、それ自体、1つの問題はありません。タスクの総量と複雑さ、および私たちが負う責任があります。 互いに対話する多くの異なるコンポーネントがある、かなり複雑なプラットフォームについて話しています。 これらの依存関係を理解および分析し、それらが正常に機能することを確認し、ある時点で「はい準備ができているので、リリースできる」と言います。 私にとっては、準備ができていると言うとき、何回、どのテストを実行し、すべての要件を正式に満たしたかだけでなく、家族や子供を無人の車両に入れて手を離す準備ができているかどうかも考えますステアリング、私たちがチームで行ったことの管理を任せる。



質問Rost99

彼女は、トレーニング用のデータの収集/収集の計画方法、およびこのために最低限必要と考えられるデータの量に関心があります。

回答：日中に道路を走行する各車は、約4 TBのデータを収集します。 数十台の車を道路にリリースして、このデータを1年中に収集し、後でトレーニングに使用する予定です。 そのため、実際には大量のデータが存在し、おそらく自信を持って車を道路に乗せるのに十分なレベルになるという事実について話しています。 これで十分かと思いますが、マシンが大きくなり、アルゴリズムが改善され、ルールが変更されるなど、追加のトレーニングが引き続き行われます。



Asymproの質問

製品、センサー、意思決定をどのようにテストしますか？

回答：さまざまなテスト方法があります。 それらのいくつかは、標準の要件によって直接課されます。機能の要件に基づいて構築されたテスト、インターフェイスの操作性のチェック、リソース消費のチェック、障害のあるデータの処理のチェックなどです。 これに加えて、ドライバーとの車の移動中にセンサーとカメラから取得した大量のデータを蓄積し、データをデジタル化し、実際と同様の条件でアルゴリズムをチェックします。 さらに、仮想現実の使用に関する作業も進行中です。



シスの質問

今日、公道で手頃な価格の無人ファミリーカーを発売することを妨げるものは何ですか？

オプションとして：

• 市場での安価な/不可欠なレーダーの欠如。
• 安価な/必要な電卓の欠如。
• あらゆる状況でのコンピューターの不完全/信頼できるアルゴリズムの欠如。
• 道路状況が良くない（路面標示の不備、道路上の突然の障害物など）。
• 運転中のドライバーにとっても、常に明確な道路状況はありません。
• 他の道路利用者の予測できない行動。
• コンピューターでの大きなエネルギー損失（特にEVに関連）。
• ナビゲーションシステム（GPS）からのデータの精度とアクセシビリティ（トンネル）の欠如
• 奇妙な外観（突出したレーダー）。
• その他の不都合（トランクが部分的に電卓に占有されている）。
• 法律。

回答：多くの要因があり、事実上すべてがリストされています。 まず第一に、これは、データを効率的かつ正確に処理し、移動軌跡を計算する能力であり、自動車（長期電気）で許容される電力消費の枠組み内に留まります。 アクティブに使用される部分的なソリューションは多数あります（行調整、適応クルーズコントロールなど）。 本格的な無人車を作成するには、最終的なソリューションで使用されるアルゴリズムの種類と数、他のアルゴリズムとの作業の複数の重複などの質的な移行が必要です。 たとえば、ニューラルネットワークのパターン認識の精度は90 +％であると言います。 これは非常に良い結果ですが、管理を委ねるために、そのようなアルゴリズムだけに頼ることはできません。これは間違っていることが事前にわかっています。

人がどんな状況でも非常にうまく車を管理でき、片目を閉じてキーボードの4つのボタンで指示し、非常に低いフレームレートと白黒640x480の画像でプロセスを見ることができる場合、レーダーは本当に必要ですか？

回答：確かに、質問は非常に興味深いものです。 私が言ったように、別の質問に答えるには、さまざまな傾向があります。 高精度の1台のカメラで十分であると主張し、画像の深度を復元できるアルゴリズムの研究を行っています。 それどころか、レーダーやライダーは自分で簡単に対処でき、カメラはまったく必要ないと主張する人もいます。 私は、今後数年間運転する無人車両の道の最初に、これらのコンポーネントの両方を組み合わせたソリューションが見られるだろうと考えていますが、エラーのリスクは大きすぎ、過度の重複は干渉しません。 同時に、ソリューションの最適化と要素の総数の削減に向けた取り組みが引き続き積極的に行われると確信しています。 科学が私たちをどこに連れて行くのか、30年後に見てみましょう。



アレソの質問

予測できない交通量の道路でそのような車を生産することは可能ですか？ たとえば、ロシアの道路の一部、または東南アジアの重要な部分ですか？

回答：交通量の多い状況での移動は、個別にテストする必要があります。 すでに進行中のものも含め、この方向で作業してください。

そのような車は、通路を移動するライダーにどのように反応しますか？

回答：モーターサイクリストの乗る通路のように:)車は、運動の他の参加者の特定の行動のためにプログラムされていません。 彼女には独自の戦略があり、運動の他の参加者の行動に応じて適応します。

所有者が要求した場合、車は規則（交通、駐車場）に違反しますか？

回答：ドライバーが車で行く方法を伝えることができるとはまだ想定されていません。 提案されたルートオプションのいずれかを選択しますyes。 これは無人車の意味であり、そのような状況は起こりそうにありません。



ヴァッサビの質問

そのような車はオフロードで移動できますか？

回答：彼はおそらくそうでしたが、ここでは少し異なるアルゴリズムと戦略が必要だと思います。 さて、まず第一に、彼らは公道での制御問題を解決します。

道路標示がない場合、車はどのように道路上の位置を決定しますか？ または、競合するマーキングがある場合（古い道路は3車線で、新しい道路は2車線であり、古いマーキングが見える場合があります）？

回答：異なるアプローチがあります。 最も単純な方法は、道路の全幅を考慮して、標識または地図に基づいて何本の車線があるかを知ることができ、仮想マーキングを構築することです。 マークアップがない場合、人は似たようなことをします。 ちなみに、マークアップの欠如の状況は、私たちに思われるよりも典型的です。 ロシアだけでなく、多くの国が緯度にあり、定期的に雪が降るので、そのような状況でナビゲートする必要があるだけです。

そのような車はマンホール（下水道、雨水）を見ますか？ 彼は開いたハッチを閉じたハッチと区別できますか？

回答：はい、彼は動きの軌道を正しく計画するためにこれらすべてを見なければなりません。 さらに、車は5Gを介して他の車と通信し、たとえば丘の後ろで何が起こっているのかを知ることができるように計画されています。 車は情報を交換し、運転時にそれを考慮することも期待されています。

前方に大きな水たまりがある場合、車はどのように動作しますか？ （たとえば、大雨の右車線）

回答：人と同じように、制御を失うことのないように、速度を落として静かに移動します。 場合によっては、空いていれば隣接する車線を迂回できます。 それはすべて状況に依存します。

アトピーロットには、ポール、道路の左\（迂回方向）の左、車線（事故警告、道路工事）、道路を横断する障壁またはテープの兆候がありますか？

回答：車は、プログラムされたすべての標識とオブジェクトを見ます。 さらに、彼は道路に関するデータと、地図から彼に来る標識を使用します。

自動操縦装置は特定の道路を単独で再訓練できますか？ （旅行する場合、少数のルートに沿って運転する）

回答：これまでのところ、直接運転を再訓練する問題は、車内で直接実行される予定はありませんが、アルゴリズムとソリューションが更新され、定期的に車に搭載されることが予想されます。



質問Ar4er7

車は他の自動操縦車の非定型的な挙動に反応しますか？ たとえば、正面衝突を回避する軌跡を計算するには？

回答：衝突から車を回避するための戦略は常に計算されています。



グッドゾンチク質問

非常に興味深い状況は、自動車がある国から別の国に移動する場合で、多方向の動きがあります。 フランスから（右側）、車はフェリーを通過してイングランドへ（左側）行きます。 そして、オートパイロットが学習した場合、そのような移行中に彼に何が起こりますか、そのような移行が困難で非常に良い結果につながる可能性がある場合はどうなりますか？

回答：状況は非常に興味深いものです。多分、自動車は別の国で運転するためにソフトウェアをダウンロードする必要があります。最終的には、各国が道路で車を許可するプロセスに関与しているからです。 正確にこれがどのように起こるかは、今言うのは難しいです。 考えたり空想したりすることがあります



質問akovalenko2368

原則として、自動操縦オブジェクトには、ナビゲーションシステムと複雑な技術的ビジョンが搭載されている必要があります。 私たちの道路とヨーロッパ諸国の道路の現実を保持する場合、私にとって想像するのは難しいでしょう：自動操縦はどのように大きな巨大都市の外で対処しますか？

1. ロシアでGLONASSシステムを使用することが義務付けられている場合、Intelは現在どのナビゲーションシステムを使用していますか？
2. 「アウトバック」の自動操縦装置の「ビジョン」は、障害物の迂回の一部のトレーニングを提供しますか？
3. 現在、車の操縦と工場外への設置のための「純粋に」推定コスト「AvtoPilot」を提供できる最高速度はどれくらいですか？

回答：高速道路の管理タスクは、実際には大都市の管理タスクよりも簡単です。 町から出て行くとき、私たちは通常はるかに少ない機動を行います。

作成されるソリューションは、使用される市場で直接認定されます。

はい、静的な障害物と、予想外に現れる障害物への反応の両方を迂回します。

ソリューションのコストは常に量に依存しますが、多くの部品メーカーは個々のコンポーネントを販売する予定です。 費用については言えません。



Question Turisas

オートパイロットは、2台の車が出発できない狭い道路での問題をどのように解決できますか？ 人々が運転している場合、彼らは「ポケット」に近い人を見つけ、彼は引き渡します。 オートパイロットはそのような問題を解決できますか？

回答： 2つの自動操縦装置は、そのようなサイトに近づいていることを事前に互いに通知し、退出する方法について「同意します」。



質問quverty

最近のニュースの後、このような高度なハードウェアを使用する可能性を知りたいと思います。 それとも、これらの高価すぎる「おもちゃ」ですか？ 量子コンピューターでは、その見通しは一般的に不明確です。 一方、同じフォルクスワーゲンは、Googleとホンダ、IBMとホンダのいくつかの契約を締結しています。

回答：現在、この方向は開発の非常に初期段階にありますが、徐々にアクセスしやすくなり、さまざまなデバイスで使用されるようになる可能性があります。



質問ピラト

AIとライブドライバーの場合、2つのAIが関与する場合、誰が事故の責任を負いますか？ そのような事件はどのように対処されますか？

回答：この質問は各国で個別に解決されます。 たとえば、多くのスカンジナビア諸国では、道路上の車を許可する許可を発行するため、国家が直接責任を負うという問題が考慮されています。



質問ドラコシャ

そのような自動操縦車は、キャビンに人/ドライバーがいなくても、サービスの問題（給油、修理）で独立して運転しますか？

回答：はい、できますが、電気自動車について話している場合は、非接触でバッテリーを充電する作業が進行中であり、プロセス全体を大幅に簡素化できます。



SizovAlexに関する質問

無人陸上輸送産業の実験室「温室」実験から実際の実用化への移行はどの段階にありますか？

回答：今後5年以内に、解決策が道路上で直接見られると思います

この業界の開発者の小さなグループのための余地はまだありますか、または現在、この市場の大企業の手の届くところに高度な研究がありますか？

回答：最近、市場に参入し、そのソリューションのいくつかを提供している多数の中小企業を見てきました。 これらのソリューションの多くはプロトタイプ段階にありますが、それら自体は非常に革新的です。 自動車で直接機能する最終決定については、主に最終決定のコストのために、自動車規格のすべての要件に準拠して、主要なプレーヤーだけの余地がまだあります。

INTELには独自の無人車のプロトタイプがあり、今後の「ウィンターシティ」技術コンテストで発表されますか？

回答：サンプルは入手可能ですが、現在は海外で提示されています。 最新の開発の1つは、今年初めにラスベガスのCESで見ることができました。 私自身はそこに行きませんでしたが、乗ろうとした人の話によると、その感覚は驚くべきものです。



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