Новая технология улучшит навигацию беспилотных автомобилей

Ученые разработали метод, позволяющий искусственному интеллекту (ИИ) лучше картографировать трехмерные пространства, используя двумерные изображения, полученные с нескольких камер. Эта техника, называемая Multi-View Attentive Contextualization (MvACon), обещает значительно улучшить навигацию беспилотных транспортных средств. Большинство автономных автомобилей используют мощные ИИ-программы, чтобы преобразовывать 2D-изображения в представление 3D-пространства. Однако существующие методы оставляют пространство для улучшений. Новый метод MvACon можно использовать вместе с уже существующими ИИ для повышения их эффективности без необходимости увеличения вычислительных ресурсов. Для проверки эффективности MvACon его интегрировали с тремя ИИ-программами: BEVFormer, BEVFormer DFA3D и PETR. Во всех случаях производительность ИИ значительно улучшилась, особенно в отношении определения объектов, их скорости и ориентации. Исследователи планируют дальнейшие тесты MvACon с новыми наборами данных и видеовходами от автономных автомобилей. Если техника продолжит демонстрировать высокие результаты, ее ожидает широкое применение в индустрии....

02:25, 14.06.2024

Рубрика: «Наука и Технологии» Поделиться:

Новая математическая модель улучшает навигацию микро и нанороботов в кровотоке Микро/нанороботы (МНР) уже давно считаются перспективным инструментом в области здравоохра ...

Новая модель ИИ улучшит прогнозы погоды и климата Ученые разработали новую модель машинного обучения NeuralGCM, способную точно прогнозирова ...

Яндекс регистрирует специальный бренд для беспилотных автомобилей «Яндекс» регистрирует специальный бренд для беспилотных автомобилей «Яндекс» собирается создать отдельный бренд для проектов, связанных с беспилотными автомоб ...

Улучшаются возможности беспилотных автомобилей по отслеживанию объектов Исследователи из Института аэрокосмических исследований Университета Торонто (UTIAS) предс ...