Kia Motors najstariji južnokorejski proizvođač automobila najavila je da će zajedno sa ostalim članovima poslovne grupacije Hyundai Motor Group ( HMG), razvija ti radarski tempomat, koji će kao prvi na sv etu koristiti mašinsko učenje (Smart Cruise Control Machine Learning )). Radi se o tehnologiji , koja u ključuje vozačeve uzorke autonomnog načina vožnje kako bi se ista prilagodila vozaču.
Sistem asistencije, koji kao prvi na svetu koristi AI, ubuduće u svim vozilima Kia
Tehnologija, prva ovakva u automobilskom svetu , kao de o sistema asistencije za pomoć vozaču (ADAS) obuhvata će vešt ačku inteligenciju (AI). Sistem će postepeno ugrađivati u buduća vozila Kia , kao i u sestre kompanije Hyundai i Genesis , a kao prvi model dobiće ga Genesis GV80.
Radarski tempomat je pred uslov za autonomnu vožnju i od suštinskog je značaja za ADAS, jer održava ra stojanje do vozila ispred tokom vožnje brzinom koju je vozač podesio. SCC ML kombinuje AI i SCC u sistem, koji uči od vozačevih voznih navika . Mašinskim učenjem radarski tempomat autonomno vozi sa identičnim uzorcima kao vozač.
Kod današnjih radarskih tempomata vozač ručno prilagođava vozne uzorke, kao što su npr. rastojanje do vozila ispred i ubrzavanje . Zbog toga ih je danas vrlo teško precizno podesiti SCC u skladu sa željama vozača bez korišćenja tehnologije mašinskog učenja.
Na primer isti vozač zbog različitih okolnosti različito ubrzava pri visokim, srednjim i niskim brzinama , ali nije moguće preciznije podešavanje . Zato se kod aktiviran og radarskog tempomata vozilo drugačije odaziva od željenog , što vozači osete i zbog neprijatnosti izbegavaju masovniju upotrebu ove tehnologije
Grupacija je sama razvila SCC ML, koji deluje na sledeći način: prvo senzor i (npr. prednja kamera i radar) neprestano prikupljaju informacije o vožnji i šalju ih u centralni računar . Isti nakon toga od prikupljenih informacija izdvaja bitne detalje i tako identifikuje vozačeve uzorke . Tokom ovog procesa koristi se tehnologija veštačke inteligencije koja se zove algoritam mašinskog učenja.
Uzorak vožnje čine tri dela: rastojanje do vozila ispred, ubrzanje (kako brzo vozilo ubrzava) i odziv (kako brzo se odaziva na uslove vožnje). Pored toga u obzir se uzimaju i uslovi vožnje i brzine. Tako na primer prikuplja podatke pri održavanju kratkog razmaka do vozila ispred tokom spore vožnje, gradske vožnje i tokom ubrzavanja na traci za preticanje. Sa uzimanjem u obzir navedenih situacija SCC-ML analizira više od 10 hiljada uzoraka i tako razvija fleksibilnu tehnologiju radarskog tempomata, koja se prilagođava navikama vozača.
Informacije o vozačevim uzorcima redovno se osvežavaju pomoću senzora, koji se odazivaju na najnoviji stil vožnje vozača. Pored toga je SCC-ML programiran tako da ne uzima u obzir opasne navike vozača zbog čega unapređuje svoju pouzdanost i bezbednost. Zasad sistem SCC-ML ne omogućava podešavanje za dva vozača u jednom vozilu, ali se sistem već nakon jednočasovne vožnje prilagođava drugom vozaču. Ubuduće grupacija planira raširiti delovanje sistema i na krivudave drumove ili kod zamene voznih traka.
Sa dolazećim sistemom asistencije za autoputeve (Highway Driving Assist), koji uključuje automatsku zamenu vozne trake SCC-ML će krenuti u stepen 2,5 autonomne vožnje.
KIA Motors
