ADAS және автономды жүргізу: сезу негіздері

Табыстар:

• Анықтау тізбегіндегі және SAE автоматтандыру деңгейлеріндегі камера, радар, LiDAR және сенсорлық синтездің рөлдерін түсіндіру мүмкіндігі
• Нысанды анықтау, жіктеу және бақылау үшін деректерді таңбалау, сценарийді анықтау және бағалау метрикасын жасау мүмкіндігі
• Анықтау моделінің шығуындағы шеткі жағдайларды, жалған оң/теріс балансты және қауіпсіздік маржасын сыни бағалау мүмкіндігі

Бүгінгі таңда көліктердің көпшілігінде жолақ туралы ескерту, автоматты авариялық тежеу немесе адаптивті круиздік бақылау сияқты мүмкіндіктер бар. Олардың барлығы ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) қолшатырының астында. Бұл жүйелердің және одан әрі автономды жүргізудің негізінде қабылдау жатыр: көліктің айналадағы әлемді сенсорлармен «көруі» және оны жасанды интеллект арқылы «түсінуі». Бұл бөлімде біз анықтау тізбегін, сенсорларды, автоматтандыру деңгейлерін және ең маңызды мәселе, қауіпсіздік шекараларын қарастырамыз.

Басынан ескерту: Бұл аймақ қауіпсіздік үшін өте маңызды. Анықтау үлгісі жаяу жүргіншіні анықтамаса, нәтиже өлімге әкелуі мүмкін. Сондықтан мұндағы әрбір AI шығысы қауіпсіздік инженерлік процестерімен қоршалған болуы керек (келесі блоктарда ISO 26262 және SOTIF).

Датчиктер: көз, құлақ және радар

Автономды жетек стекі әртүрлі сенсорларды біріктіреді, себебі әрқайсысының күшті және әлсіз жақтары бар:

• Камера: камера түсін, мәтінді (жол белгісін), жолақ сызығын және нысан түрін ең жақсы «көреді». Бірақ түнде нашар, тұман, күшті күн сәулесі және қашықтықты бағалау.
• Радар (радио анықтау және диапазон): радиотолқындар арқылы қашықтық пен жылдамдықты өлшейді. Оған жаңбыр/тұман аз әсер етеді және жылдамдықты тікелей өлшейді (доплер эффектісімен); бірақ оның ажыратымдылығы төмен, «бұл жаяу жүргінші ме, әлде қорап па?» деп ажыратуды қиындатады.
• LiDAR (жарықты анықтау және диапазонды анықтау): лазерді түсіреді және қоршаған ортаның дәл үш өлшемді «нүктелік бұлтын» жасайды; Ол қашықтық пен пішінді өте жақсы береді. Бірақ бұл қымбат және қалың тұман/жаңбыр әсер етуі мүмкін.
• Ультрадыбыстық: қысқа қашықтық, тұрақ сенсорлары сияқты.

Ешқайсысы да өздігінен жеткіліксіз болғандықтан, сенсорды біріктіру орындалады: әртүрлі сенсорлардың деректерін біріктіру арқылы әрқайсысының әлсіздігі екіншісінің күшімен өтеледі. Мысалы, камерада «жаяу жүргінші», радар «12 метрде, 5 км/сағ жақындап келе жатыр» дейді; Fusion екеуін біріктіреді және сенімді трек жасайды.

Кеңес: Анықтау шағымын бағалау кезінде "қай сенсор оны және қаншалықты жақсы көре алады?" сұраңыз. Түнде камераның қашықтықты бағалауы нашар болса, бір камераға негізделген қашықтық шешімі күмәнді.

Анықтау тізбегі

Шикі сенсор деректерінен шешім қабылдауға дейінгі типтік тізбек келесідей:

1. Анықтау: кескін/нүкте бұлтындағы нысандарды табу («мұнда құрал бар»).
2. Жіктелуі: Заттың түрін анықтау (жаяу, велосипед, көлік, белгі).
3. Бақылау: кадрлар арасында объектіні бақылап, оның жылдамдығы мен бағытын бағалау.
4. Fusion: дәйекті әлемдік модель жасау үшін сенсорларды біріктіру.
5. Болжам: «Бұл жаяу жүргінші көшеден өте ме?»
6. Жоспарлау және бақылау: Шешім қабылдау және руль/тежегіш/үдеткіш пәрмені.

Жасанды интеллект (әсіресе терең оқыту) 1-3. қадамдарда өте күшті; 5-6. Қадамдар инженерлік ережелер мен қауіпсіздік логикасымен көбірек қоршалады.

SAE автоматтандыру деңгейлері

Автономия «иә/жоқ» емес, ол бірте-бірте. SAE J3016 стандарты алты деңгейді анықтайды:

Деңгей

Аты

Кім жүргізеді?

мысал

0

Автоматтандыру жоқ

барлығы жетек

Тек ескерту (соқыр нүкте туралы ескерту)

1

Драйверді қолдау

драйвер + жалғыз қолдау

Бейімделетін круиз НЕМЕСЕ жолақты ұстау

2

Жартылай автоматтандыру

Жүргізуші (тұрақты бақылау)

Жылдамдық + жолақ бірге, жүргізуші жауапты

3

Шартты автоматтандыру

Жүйе (белгілі бір жағдайда)

Белгілі бір жағдайда жүйе дискілері, драйвер басқаруға дайын

4

жоғары автоматтандыру

Жүйе (белгілі бір аумақта)

Белгіленген аймақта жүргізушісіз

5

Толық автоматтандыру

Жүйе (барлық жағдайда)

Барлық жерде жүргізушісіз (әлі емес)

Абайлаңыз: Ең қауіпті түсінбеушілік 2-деңгей. 2-деңгейде көлік рульді басқару мен жылдамдықты қолдайды, бірақ жүргізуші үнемі бақылау мен жауапкершілікті сақтайды. Жүйені «автопилот» деп қателесіп, назар аудармау өліммен аяқталатын апаттарға әкеліп соқтырды. 2-деңгей «жүргізушісіз» дегенді білдірмейді.

Бағалау көрсеткіштері: жалған оң және жалған теріс

Анықтау үлгісін бағалау кезінде қателердің екі түрі маңызды:

• Жалған позитив: жоқ нәрсе бар деп ойлау. Мысалы, көпірдің көлеңкесін «кедергі» деп ойлап, қажетсіз тежеу. Мазасыз және кейде қауіпті (артқы жағындағы соқтығыс).
• Жалған теріс (жалған теріс / жіберіп алу): бар нәрсені көре алмау. Мысалы, нағыз жаяу жүргіншіні көрмеу. Бұл автономды жүргізудегі ең қауіпті қате.

Мыналарды қорытындылайтын көрсеткіштер:

• Дәлдік: Сіз белгілеген нәрсенің қаншасы дұрыс.
• Еске түсіру (сезімталдық): Сіз шынымен бар нәрсенің қанша бөлігін түсірдіңіз.
• mAP (орташа дәлдік): нысанды анықтауға арналған жалпы құрама метрика.

Автономды жүргізу кезінде жаяу жүргіншіні анықтау сияқты мәселелерде еске түсіру (ешбір жаяу жүргіншіні жіберіп алмау) өте маңызды; Мұны ұлғайту кейде жалған позитивті көбейтеді. Бұл айырбастау таза үлгі дәлдігі емес, қауіпсіздік инженерлік шешімі болып табылады.

Жиектері және ұзын құйрығы

Автономды жүргізудің ең қиын бөлігі қарапайым жағдайлар емес, сирек және оғаш жағдайлар: қар астында жартылай көрінетін белгі, төңкерілген жүк көлігі, костюм киген жаяу жүргінші, жолда құлаған жиһаз. Бұл сирек, бірақ қауіпті жағдайлар ұзын құйрық деп аталады. Модель миллиондаған «қалыпты» миль үшін мінсіз болуы мүмкін болса да, ол бұрын-соңды көрмеген төтенше жағдайда сәтсіздікке ұшырауы мүмкін. Сондықтан сценарийге негізделген тестілеу, модельдеу және нақты әлемде тексеру шексіз.

Шағын жағдайлық есептер

1-жағдай – синтездің мәні. Автоматты авариялық тежеуді сынау кезінде ADAS тобы ашық күн сәулесінің астында алдында тұрған қара түсті көлікті тек камераның көмегімен анықтау баяу екенін анықтады. Радар деректерін қосқанда (радарға жарқырау әсер етпейді) жүйе көлікті 0,4 секунд бұрын анықтайды; Бұл 90 км/сағ жылдамдықпен шамамен 10 метр тежеу ​​қашықтығын білдіреді. Нәтиже: Fusion жалғыз сенсордың соқыр нүктесін жапты.

2-жағдай - Қайта шақыру/дәл баланс. Жаяу жүргіншілерді анықтау моделінің табалдырығы төмендеген кезде кері шақыру 96%-дан 99%-ға дейін артады, бірақ жалған позитивтер (көлеңке, бұталар) артады, бұл қажетсіз тежеуге әкеледі. Қауіпсіздік командасы шешім қабылдайды: жаяу жүргіншілерді болдырмау басымдық болып табылады, бірақ біріктіру және бақылау логикасы арқылы жалған позитивтерді жою арқылы жайлылық сақталады. Қорытынды: метрикалық таңдау инженерлік/қауіпсіздік шешімі болып табылады, жалғыз «дұрыс сан» жоқ.

3-жағдай - Edge корпусының тосынсыйы. Модель валидация жинағында 99,8% сәтті болғанымен, далада қар шинасы жарнамасын алып бара жатқан жүк көлігінің артындағы алып жаяу жүргіншінің суретін «нағыз жаяу жүргінші» деп қателесіп, кенет тежеген. Топ осы шеткі жағдайды сценарийлер кітапханасына қосады және үлгіні қайта оқытады. Қорытынды: Ұзын құйрық ешқашан «аяқталмайды»; Тұрақты сценарий жинау қажет.

шақыру үлгілері

Үлгі 1 - Сценарийлер тізімін жасау:

Рөл: Сіз ADAS сынақ жұмысының инженерісіз. Тапсырма: Автоматты авариялық тежеу ​​үшін күрделі (жиек) сынақ сценарийлерін жасаңыз. Контекст: Қалалық, 30-50 км/сағ, жаяу жүргінші және велосипедші аралас. Шектеу: жиі кездесетін сценарийлерге емес, сирек/қауіптілеріне басымдық беріңіз; әрбір сценарий үшін күтілетін дұрыс әрекетті жазыңыз. Шығару: Сценарий | жағдайы | күтілетін мінез-құлық | тәуекел деңгейі.

Үлгі 2 - Таңбалау нұсқаулығының құрылымы:

Рөл: Мәліметтерді таңбалау сапасы жетекші. Тапсырма: Жаяу жүргіншілерді таңбалаудың бірізділік ережелерінің жобасын жазыңыз. Мәтінмән: Жаяу жүргіншілер жартылай көрінетін, отырған, мүгедектер арбасында және топ болып табылады. Шығару: Ереже | мысал | шекті мемлекеттік бағалар кестесі.

Үлгі 3 - метрикалық интерпретация:

Рөлі: Компьютерлік көруді бағалау сарапшысы. Тапсырма: Менің жаяу жүргіншіні анықтау нәтижелерін түсіндіру. Мәтінмән: дәлдік 0,93, еске түсіру 0,90, көбінесе түнде немесе жаңбырда жіберіп алады. Шектеу: Қауіпсіздік үшін кері шақырудың маңыздылығын атап өту; Қандай жағдайларда қосымша тексеру қажет екенін айтыңыз. Нәтиже: Түсініктеме + жақсартудың басым бағыттары.

Үлгі 4 - Fusion логикалық құрылымы:

Рөл: Сіз сенсорлық синтез инженерісіз. Тапсырма: Камера мен радиолокациялық қақтығыс кезінде шешімнің логикалық жобасын ұсыныңыз. Мәтінмән: Радар 15 м қашықтықта қозғалатын шағын нысанды көреді, ал камера «жаяу жүргінші жоқ» дейді. Шектеу: Қауіпсіздік (қауіпсіз жағы) пайдасына болжам принципін қолданыңыз. Нәтиже: Шешім кестесі + негіздеме.

Әлсіз шақыру / Күшті шақыру

Әлсіз шақыру:

Автономды көлігімнің үлгісі қауіпсіз бе?

Контекстсіз; «қауіпсіз» анықталмаған; AI тек жалпы мағынада сөйлейді және жаңылыстыратын сенім бере алады.

Күшті шақыру:

Рөл: Сіз ADAS қауіпсіздікті бағалау жөніндегі кеңесшісісіз. Тапсырма: Менің жаяу жүргіншіні анықтау үлгісінің осал тұстарына күмән келтіру үшін бақылау парағын жасаңыз. Мәтінмән: Қалалық деңгей 2 жүйесі; Түнде және жаңбырда еске түсіру; Тек камера + радар бар, LiDAR жоқ. Шектеу: «қауіпсіз» деп жарияламау; Жүйе қандай жағдайларда шекті деңгейде екенін және қандай қосымша тестілеу қажет екенін көрсетіңіз. Шығару: Тәуекел аймағы | неге | ұсынылған сынақ | маңыздылық кестесі.

Жалпы қателер

• 2-деңгейді «жүргізушісіз» деп қателесу. Жауапкершілік жүргізушіге жүктеледі; Бұл қате түсінік өлімге әкеледі.
• Бір сенсорға сүйенеді. Әрбір сенсордың соқыр нүктесі бар; біріктіру маңызды.
• Тек орташа дәлдікке қарап. 99% сәттілік, 1% жаяу жүргіншіні жіберіп алу өлімге әкелуі мүмкін; еске түсіру және соңғы жағдайлар өте маңызды.
• Төтенше жағдайларды елемеу. Ұзын құйрық ешқашан бітпейді; Сценарий жинау үздіксіз.
• Қауіпсіздік шешімін үлгіге қалдыру. Шекті және теңгерім шешімдері қауіпсіздік техникасының жауапкершілігі болып табылады.

Қысқаша айтқанда

• ADAS және автономды жүргізуді зондтау негізінде камера, радар, LiDAR және сенсорлық синтез жатады; Әрбір сенсордың әртүрлі күшті/әлсіз жақтары бар.
• Анықтау тізбегі анықтау, жіктеу, бақылау, біріктіру, болжау және бақылаудан тұрады; AI алғашқы қадамдарда күшті.
• SAE деңгейлері 0-ден 5-ке дейін; 2-деңгейде жауапкершілік жүргізушіге жүктеледі.
• Жалған теріс (жаяу жүргіншіні ұрлау) ең өлімге әкелетін қателік; еске түсіру және соңғы жағдайлар басымдыққа ие.
• Қауіпсіздік шешімдері инженерлік жауапкершілік болып табылады; Модельдің дәлдігі жалғыз критерий емес.

Қолданбалы тапсырма

ADAS функциясын таңдаңыз (мысалы, жолақты ұстау көмекшісі). (1) Бұл функцияны қай сенсорлар қолдайтынын және қаншалықты жақсы екенін кестеге жазыңыз. (2) 1 үлгімен 5 шеткі жағдай сценарийін жасаңыз және әрқайсысы үшін күтілетін қауіпсіз әрекетті көрсетіңіз. (3) Осы функция үшін жалған оң және жалған теріс нәтижелерді салыстырыңыз. (4) Модельді «қауіпсіз» деп жарияламас бұрын қандай тәуелсіз тестілеу қажет екенін көрсетіңіз.

бақылау парағы

• [ ] Мен сенсорлардың күшті/әлсіз жақтарын функцияға сәйкес бағаладым.
• [ ] Мен сондай-ақ соңғы жағдайдың (ұзын құйрық) сценарийлерін тізімдедім.
• [ ] Қауіпсіздік үшін жалған оң/теріс нәтижелерді салыстырдым.
• [ ] Мен Ескертудің қауіпсіздік үшін маңыздылығын ескердім.
• [ ] Мен SAE деңгейін және кім жауапты екенін түсіндірдім.
• [ ] Мен «қауіпсіз» деп мәлімдемес бұрын тәуелсіз сынақ жоспарын дайындадым.