Segments.ai
Segments.ai là một nền tảng gán nhãn dữ liệu tiên tiến được thiết kế cho dữ liệu đa …
Segments.ai là một nền tảng gán nhãn dữ liệu tiên tiến được thiết kế cho dữ liệu đa cảm biến, chuyên về robot và xe tự hành. Nó hợp lý hóa việc chú thích hình ảnh 2D và đám mây điểm 3D bằng các công cụ hỗ trợ bởi ML, đảm bảo dữ liệu chất lượng cao, nhất quán để đẩy nhanh quá trình phát triển mô hình thị giác máy tính.
splash9
splash9 của Splash Industries cung cấp các phương tiện mặt nước tự hành (ASV) tiên tiến cho các …
splash9 của Splash Industries cung cấp các phương tiện mặt nước tự hành (ASV) tiên tiến cho các nhiệm vụ an ninh quốc gia, thương mại và nghiên cứu. Những chiếc thuyền không người lái hiệu suất cao này cung cấp khả năng tự chủ hoàn toàn, tầm hoạt động xa và tính linh hoạt đa nhiệm cho các công việc như tuần tra ven biển, an ninh cơ sở hạ tầng và lập bản đồ đáy biển.
Về Phương tiện tự hành
Phương tiện tự hành là một ứng dụng chuyên biệt của robot học, sử dụng AI để nhận thức môi trường và điều hướng mà không cần sự can thiệp của con người. Các hệ thống này tích hợp một bộ cảm biến như LiDAR, camera và radar với các thuật toán tiên tiến để nhận thức, ra quyết định và điều khiển theo thời gian thực. Giá trị chính của chúng nằm ở việc tăng cường an toàn, cải thiện hiệu quả và tạo ra các giải pháp di chuyển mới trong nhiều ngành công nghiệp. Không giống như các hệ thống tự động đơn giản hơn, các phương tiện tự hành thực sự được thiết kế để xử lý linh hoạt sự phức tạp và khó lường của môi trường thế giới thực.
Tính năng Cốt lõi
- Hệ thống Nhận thức: Sử dụng công nghệ hợp nhất cảm biến để kết hợp dữ liệu từ camera, LiDAR và radar nhằm xây dựng một mô hình 360 độ toàn diện về môi trường xung quanh.
- Lập kế hoạch Lộ trình & Điều hướng: Sử dụng các thuật toán để tính toán tuyến đường an toàn và hiệu quả nhất đến đích trong khi tự động tránh chướng ngại vật.
- Công cụ Ra quyết định AI: Đưa ra các quyết định lái xe theo thời gian thực, chẳng hạn như tăng tốc, phanh, rẽ và chuyển làn, dựa trên các mô hình dự đoán.
- Định vị & Lập bản đồ: Xác định vị trí chính xác của xe trên bản đồ độ nét cao để điều hướng chính xác.
- Nền tảng Mô phỏng & Xác thực: Cung cấp môi trường ảo để kiểm tra, huấn luyện và xác thực an toàn các thuật toán lái xe qua hàng triệu kịch bản.
Trường hợp sử dụng
Công nghệ này đóng vai trò then chốt trong logistics cho xe tải tự hành, trong di chuyển đô thị cho dịch vụ robotaxi, và trong sản xuất cho các phương tiện dẫn đường tự động (AGV). Nó cũng được áp dụng trong nông nghiệp chính xác với máy kéo tự lái và trong giao hàng chặng cuối với robot tự hành.
Cách lựa chọn
Khi chọn phần mềm hoặc hệ thống phương tiện tự hành, hãy đánh giá Cấp độ Tự hành SAE yêu cầu (từ 1 đến 5), Miền Thiết kế Vận hành (ODD) cụ thể mà nó được xây dựng, khả năng tương thích với cảm biến và sự mạnh mẽ của các công cụ mô phỏng và xác thực an toàn.
Phương tiện tự hànhTrường hợp sử dụng
Tự động hóa Logistics Vận tải đường dài
Các công ty logistics triển khai xe tải tự hành trên các tuyến đường cao tốc để nâng cao hiệu quả và an toàn. Hệ thống AI quản lý việc lái, tốc độ và giữ làn đường hàng ngàn dặm, hoạt động gần như 24/7. Điều này giúp giảm chi phí vận hành bằng cách tối ưu hóa mức tiêu thụ nhiên liệu và giảm thiểu sự phụ thuộc vào tài xế con người trên những quãng đường dài, đơn điệu. Các cảm biến của hệ thống liên tục theo dõi giao thông và điều kiện đường xá, cho phép phanh và tăng tốc dự đoán, dẫn đến việc vận chuyển an toàn hơn và giảm hao mòn phương tiện.
Quản lý Đội xe Robotaxi trong đô thị
Các nhà cung cấp dịch vụ di chuyển sử dụng nền tảng phương tiện tự hành để vận hành các đội xe robotaxi trong môi trường đô thị phức tạp. AI chịu trách nhiệm điều hướng an toàn trong giao thông đông đúc, qua các giao lộ, người đi bộ và người đi xe đạp. Một hệ thống quản lý đội xe trung tâm tối ưu hóa việc điều phối, lập lộ trình và lịch sạc pin để tối đa hóa thời gian hoạt động của xe và tính sẵn có của dịch vụ. Ứng dụng này nhằm cung cấp một giải pháp thay thế hợp lý hơn, dễ tiếp cận hơn và an toàn hơn so với các dịch vụ gọi xe truyền thống, giúp giảm tắc nghẽn và khí thải đô thị.
Phát triển thuật toán trong mô phỏng ảo
Các kỹ sư ô tô và nhà nghiên cứu AI sử dụng các nền tảng mô phỏng để kiểm tra và xác thực phần mềm tự lái. Những môi trường ảo này tái tạo vật lý thế giới thực, dữ liệu cảm biến (camera, LiDAR) và vô số các kịch bản giao thông và thời tiết. Các nhà phát triển có thể kiểm tra an toàn các 'trường hợp biên', chẳng hạn như người đi bộ đột ngột băng qua đường, mà không có rủi ro vật lý. Quá trình này giúp tăng tốc chu kỳ phát triển, cho phép thử nghiệm quy mô lớn và giúp đảm bảo độ tin cậy và an toàn của AI trước khi được triển khai trên một phương tiện vật lý.
Tự động hóa Logistics Kho bãi và Nhà máy
Các nhà sản xuất và trung tâm phân phối sử dụng Xe tự hành có dẫn đường (AGV) để vận chuyển vật liệu, linh kiện và thành phẩm trong cơ sở của họ. Những phương tiện này đi theo các đường dẫn kỹ thuật số, sử dụng cảm biến để điều hướng xung quanh chướng ngại vật và tương tác với công nhân và máy móc. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ vận chuyển lặp đi lặp lại, các công ty có thể tăng thông lượng, giảm nguy cơ tai nạn lao động và giải phóng nhân công cho các hoạt động phức tạp hơn, có giá trị gia tăng cao hơn. Hệ thống này tối ưu hóa logistics nội bộ để có một dây chuyền sản xuất hiệu quả hơn.
Nâng cao Nông nghiệp chính xác
Trong nông nghiệp quy mô lớn, máy kéo và máy gặt đập liên hợp tự hành thực hiện các nhiệm vụ như gieo hạt, phun thuốc và thu hoạch với độ chính xác đến từng centimet. Được dẫn đường bằng GPS và thị giác máy tính, những phương tiện này đi theo các con đường được tối ưu hóa để giảm thiểu độ nén của đất và đảm bảo việc áp dụng chính xác hạt giống, phân bón và thuốc trừ sâu. Công nghệ này cho phép một người vận hành duy nhất quản lý nhiều phương tiện, tăng năng suất và cho phép hoạt động 24 giờ. Kết quả là năng suất cây trồng cao hơn, giảm lãng phí tài nguyên và các phương thức canh tác bền vững hơn.
Tối ưu hóa Dịch vụ Giao hàng chặng cuối
Các công ty thương mại điện tử và giao đồ ăn sử dụng các robot tự hành nhỏ để xử lý chặng cuối của việc giao hàng ở khu vực thành thị và ngoại ô. Những robot này điều hướng trên vỉa hè và lối qua đường dành cho người đi bộ để mang các gói hàng hoặc bữa ăn trực tiếp đến địa điểm của khách hàng. AI của chúng được huấn luyện để tương tác an toàn với người đi bộ, tránh chướng ngại vật và hoạt động trong các điều kiện thời tiết khác nhau. Điều này tự động hóa một phần tốn kém và tốn nhiều công sức của chuỗi cung ứng, cung cấp một giải pháp có thể mở rộng để tăng khối lượng giao hàng và thời gian phục vụ nhanh hơn.