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自动驾驶场景实验

发布时间:2021-05-31人气:244

一、产品方案概述

LEARACING自动驾驶场景实验为人工智能教育而生。LEARACIN自动驾驶模型车与专业赛道、创智训练单元(CUDA深度学习训练机)、自动驾驶视觉系统搭配,形成完整的人工智能驾驶实验室解决方案。其定位是通过让数据采集、数据清洗、数据标注、模型搭建、模型训练、模型调优、模型推理等一系列复杂的过程从后台来到前台,让学生直观地了解人工智能原理的全流程,场景实验包含了深度学习,监督式学习,非监督式学习和强化学习等人工智能知识点,场景实验贯穿数据采集、数据训练、模型推理等人工智能全过程,实现自动驾驶中自动避障、红绿灯识别、标志识别和紧急避险四大应用。

二、产品方案定位用户和应用场景

作为面向学校人工智能教育的解决方案,如何将复杂的算法、理论知识,通过具象、贴近生活的场景实验表现出来,让学生在实践中对复杂的理论进行实践,是我们考虑的重中之重。传统的编程教育,学生在学习完编程后,所参与的实验并没有与人工智能产生直接的关联,即实验结果的产生不取决于实验过程。而利用数学公式进行的抽象实验,学生在此阶段难以理解。会造成课堂上学会了,但是生活中很难描述人工智能具体是怎样的实现过程。自动驾驶是人工智能最普及的应用之一,涵盖了人工智能各种类型和主流技术,具有很强的展示效果,且实验效果评估更直观,自动驾驶可创新、衍生拓展出更多的应用实验场景。

三、产品方案优势

自动驾驶模型车由五大功能组件构成:

1、计算机视觉:前置摄像头,捕获路面信息及各类状态,赋予人类般的视觉;

2、英特尔Movidius运算加速器:深度学习推理加速,使用多层神经网络,可以从巨量的数据中学习特征,具有神经般的敏捷速度;

3、运动姿态传感:提供更丰富的信息识别能力,具有更多触觉感悟;

4、英特尔NUC计算平台:数据融合处理/人机交互,智能车辆的驾驶者,具有人类的智慧源泉;

5、机器人智能控制车辆底盘:稳定、适应多路况,高性能自动驾驶地盘,是一个坚实可靠的平台。

方案将人工智能作为一个微缩的实验场景,利用纯视觉的自动驾驶实现方式,将机器学习、神经网络等知识点一一串联,最终实现完成的闭环。学生可以亲身体验每一步的操作,例如:在数据采集阶段,传统的实验,局限于数据集的不可预估,通常采用已有的数据集,直接去训练,而在自动驾驶的场景实验中,需要学生亲手操纵小车,进行数据集的采集。从一张张照片的诞生,到最终通过标注、清洗后,拿到精度良好的模型,每一步学生都会参与到,体验到,整个过程,也易于操作,用来作为教学场景实现。学生通过学习、实践自动驾驶模型车,可以将学到的理论知识进行完整的实践。


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