Alapfogalmak
自動運転車両における人工知能と学習アルゴリズムの重要性と進化を探る。
Kivonat
自動運転技術における人工知能(AI)と学習アルゴリズムの役割が重要である。トラックと乗用車では異なる要件があり、それぞれの特性が明らかにされている。さらに、自律レベルごとに異なるAIアルゴリズムが使用されており、それぞれのレベルでどのようなタスクが自動化されているかが示されている。AVソフトウェアパッケージサイズは、自律レベルに直接関連しており、高度な機能性や安全性上の利点を提供する一方で、ますます複雑で計算集約的なソフトウェアパッケージを管理する課題も浮き彫りになっている。これらの課題に対処するための取り組みや解決策も議論されている。
Statisztikák
自律レベル0ではAIまたは学習アルゴリズムはほとんど使用されていない。
レベル1では50〜70%のシステムがAI/学習アルゴリズムを使用しており、主に決定木やナイーブベイズなどの規則ベースシステムが利用されている。
レベル2では80〜90%のシステムがAI/学習アルゴリズムを使用しており、サポートベクターマシン(SVM)なども含まれている。
レベル3から5では95%以上のシステムがAI/学習アルゴリズムを使用しており、深層学習(DL)、強化学習(RL)、確率的モデルなどが活用されている。
Idézetek
"今日、乗物は快適さや安全性だけでなく、便利さも目指しています。これは乗物を改善し、技術革新を取り入れた広範囲な研究を促しました。" - 論文より
"トラックと乗用車向けに異なった要件があります。トラックは中心から中心への移送や効率的な長距離旅行を重視し、一方で乗用車は出発地から目的地までの完全自律を目指しています。" - 論文より
"AVソフトウェアパッケージサイズは自律レベルに直接関連しています。高度な機能性や潜在的安全上の利点だけでなく、ますます複雑かつ計算集約的なソフトウェアパッケージを管理する課題も浮き彫りです。" - 論文より