人工知能はディープラーニング技術を使用して先進運転支援システム（ADAS）を強化します

翻訳者 |李睿

レビュー | Chonglou

人工知能と機械学習は、ディープラーニング技術の力を活用して、先進運転支援システム (ADAS) に革命をもたらしています。 ADAS は、さまざまなセンサーから取得した大量のデータを分析および解釈するために、ディープラーニングに大きく依存しています。センサーの例としては、カメラ、LiDAR (光検出と測距)、レーダー、超音波センサーなどがあります。これらのセンサーが車両の周囲からリアルタイムで収集するデータには、画像、ビデオ、センサーの読み取り値が含まれます。

機械学習開発技術をディープラーニングモデルのトレーニングに効果的に組み込むことで、ADAS はセンサーデータをリアルタイムで分析し、ドライバーの安全性を向上させて運転タスクを支援するインテリジェントな決定を下し、将来の自動運転に備えることができます。また、周囲の物体までの距離、速度、軌道を推定できるため、ADAS は衝突の可能性を予測し、適切なタイミングで警告を発したり、予防措置を講じたりすることができます。以下では、先進運転支援システム向けのディープラーニングテクノロジーの主要なステップと、ADAS の開発と導入で一般的に使用されるツールについて詳しく説明します。

1. ADASディープラーニングモデルの開発と展開の重要なステップ

1.データ前処理

ADAS のデータ前処理は、収集したデータを効果的な分析と意思決定のために準備することに重点を置いています。これには、エラーや不一致を除去するためのデータのクリーニング、補間または外挿による欠損値の処理、外れ値の処理、特徴の正規化などのタスクが含まれます。画像データの場合、サイズ変更によって一貫性が確保され、正規化方法によってピクセル値が標準化されます。 LIDAR やレーダーの読み取り値などのセンサーデータは、品質を向上させるために、ノイズ除去や外れ値検出などのフィルタリング技術にかけられる場合があります。

これらの前処理手順を実行することで、ADAS は信頼性の高い標準化されたデータを使用できるようになり、予測の精度とシステム全体のパフォーマンスが向上します。

2.ネットワークアーキテクチャの選択

ネットワークアーキテクチャの選択は、パフォーマンスを最適化し、計算効率を確保し、モデルの複雑さと解釈可能性のバランスを取り、さまざまなシナリオへの一般化を実現し、ハードウェアの制約に適応するため、ADAS におけるもう 1 つの重要なプロセスです。視覚タスクには畳み込みニューラルネットワーク (CNN)、シーケンスデータ分析には再帰型ニューラルネットワーク (RNN) や長短期記憶ネットワーク (LSTM) などの適切なアーキテクチャを選択することで、ADAS は精度を向上させ、リアルタイム処理を実現し、モデルの決定を説明し、限られたリソースでさまざまな運転条件を効果的に処理できます。畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は、畳み込み層とプーリング層を利用して画像を処理して空間的特徴をキャプチャします。一方、再帰型ニューラルネットワーク (RNN) または長短期記憶ネットワーク (LSTM) は、時間的な依存関係をキャプチャして、ドライバーの行動の予測や眠気の検出などのタスクのためにメモリを保存します。

3.トレーニングデータの準備

ADAS でのトレーニングデータの準備は、データ分割、データ拡張、および効果的なモデル学習とパフォーマンスを確保するためのその他の必要な手順に役立ちます。データ分割では、収集したデータセットをトレーニングセット、検証セット、テストセットに分割します。これにより、ディープラーニングネットワークをトレーニングし、検証セットを使用してハイパーパラメータを調整し、テストセットを使用して最終モデルのパフォーマンスを評価できるようになります。

画像の反転、回転、ノイズの追加などのデータ拡張手法を使用して、トレーニングデータの多様性とサイズを増やし、過剰適合のリスクを軽減します。これらの手順を組み合わせることで、トレーニングデータの品質、多様性、信頼性が向上し、ADAS が正確で堅牢な意思決定を行えるようになります。

ADASにおけるネットワークアーキテクチャと自律機能

4.トレーニングプロセス

ADAS システムのトレーニングプロセスには、最適化アルゴリズムと損失関数を使用してディープラーニングモデルをトレーニングすることが含まれます。これらの方法は、モデルのパフォーマンスを最適化し、エラーを最小限に抑え、実際の運転シナリオで正確な予測を実現するために使用されます。最適化プロセスを通じてモデルのパラメータを調整することにより、モデルはデータから学習し、情報に基づいた意思決定能力が向上し、ADAS の全体的な有効性が高まります。

5.物体検出と追跡

物体検出と追跡も、ADAS にとって重要なステップです。これにより、システムは車線を検出したり、歩行者検出を実装して道路の安全性を向上させることができます。 ADAS で物体検出を実行するための手法はいくつかあります。人気のディープラーニングベースの技術としては、領域ベース畳み込みニューラルネットワーク (R-CNN)、シングルショットマルチボックス検出器 (SSD)、You Only Look Once (YOLO) などがあります。

6.ディープラーニングモデルの導入

ADAS にディープラーニングモデルを導入すると、トレーニング済みのディープラーニングモデルが車載コンピューターや専用プロセッサーなどの車両ハードウェアコンポーネントと互換性があることが保証されます。既存のハードウェアアーキテクチャ上でシームレスに動作するように、ディープラーニングモデルを適応させる必要があります。これらのモデルは、他のソフトウェアモジュールやセンサーと通信するために、車両のソフトウェアスタックに統合する必要があります。

カメラ、LIDAR、レーダー、超音波センサーなど、さまざまなソースからのリアルタイムのセンサーデータを処理します。展開されたこれらのモデルは、受信データストリームを分析し、オブジェクトを検出し、車線マーキングを認識し、その解釈に基づいて運転関連の決定を下します。このリアルタイム処理は、タイムリーな警告を提供し、緊急事態でドライバーを支援するために不可欠です。

2.継続的な学習と更新

オンライン学習: ADAS システムは、新しいデータと経験に基づいてディープラーニングモデルを継続的に学習および更新するように設計できます。これには、変化する運転条件、新しいシナリオ、進化する安全要件にモデルを適応させるメカニズムを組み込むことが含まれます。
データの収集と注釈: 継続的な学習では、更新されたモデルをトレーニングするために新しいデータと注釈を収集する必要があります。これには、さまざまなセンサーからデータを取得し、収集したデータに手動で注釈を付けたりラベルを付けたりして、それに応じてトレーニングパイプラインを更新することが含まれる場合があります。
モデルの再トレーニングと微調整: 新しいデータが収集されると、その新しいデータを使用して既存のディープラーニングモデルを再トレーニングまたは微調整し、新たなパターンや運転環境の変化に適応できます。

以下では、ADAS 開発でよく使用されるツール、フレームワーク、ライブラリについて説明します。

TensorFlow : Google が開発したオープンソースのディープラーニングフレームワーク。データの前処理、ネットワークの構築、モデルの展開のためのツールを含む、ニューラルネットワークの構築とトレーニングのための包括的なエコシステムを提供します。
PyTorch : 動的な計算グラフを提供する、研究やプロトタイピングに適した、広く使用されているもう 1 つのオープンソースのディープラーニングフレームワークです。ディープラーニングモデルの構築とトレーニングのための一連のツールとユーティリティを提供します。
Keras : TensorFlow 上で実行される高レベルのディープラーニングライブラリ。ニューラルネットワークの構築とトレーニングのためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供するため、初心者でも簡単に使用でき、迅速なプロトタイピングが可能です。
Caffe : 速度と効率性を重視して設計されたディープラーニングフレームワーク。ADAS のリアルタイムアプリケーションでよく使用されます。豊富な事前トレーニング済みモデルとモデル展開用ツールのセットを提供します。
OpenCV : 広範な画像およびビデオ処理機能を提供する人気のコンピュータービジョンライブラリ。これは、センサーデータの前処理、画像変換の実行、ADAS アプリケーションでのコンピュータービジョンアルゴリズムの実装に頻繁に使用されます。