Helm.ai lance un logiciel AV pour UP SAE L4 Drive autonome

Avec Gensim-2, les développeurs peuvent modifier les conditions météorologiques et d’éclairage telles que la pluie, le brouillard, la neige, l’éblouissement et l’heure du jour ou de la nuit dans les données vidéo. | Source: Helm.ai

Helm.ai la semaine dernière a introduit le chauffeur Helm.ai, un réseau de neurones profonds en temps réel, ou DNN, un système de prédiction de chemin basé sur les transformateurs pour la conduite autonome de niveau 4 et urbain. L’entreprise a démontré les capacités du modèle dans un environnement en boucle fermée en utilisant son modèle de fondation génératif Genim-2 GensiM-2 pour renforcer les données de capteurs réalistes dans la simulation.

« Nous sommes ravis de mettre en valeur la prédiction de chemin en temps réel pour la conduite urbaine avec Helm.ai Driver, sur la base de notre transformateur propriétaire DNN, qui ne nécessite que la perception basée sur la vision en entrée », a déclaré Vladislav Voroninski, PDG et fondateur d’Helm.ai. «En formation sur les données du monde réel, nous avons développé un système avancé de prédiction des chemins qui imite les comportements sophistiqués des conducteurs humains, apprenant de bout en bout sans aucune règle explicitement définie.»

«Surtout, notre prédiction de chemin urbain pour (Sae) L2 à L4 est compatible avec notre pile de perception de la vision de la vision de la production de production », a-t-il poursuivi.« En validant davantage le pilote Helm.ai dans un simulateur en boucle fermée et en combinant avec notre simulation de capteurs basée sur l’IA générative, nous permettons un développement plus sûr et plus évolutif de systèmes de conduite autonomes. »

Fondée en 2016, Helm.ai développe intelligence artificielle Software for Advanced Driver-Assist Systems (ADAS), véhicules autonomeset robotique. Le entreprise Offre des systèmes d’IA en temps réel complet, y compris des systèmes autonomes de bout en bout, ainsi que des outils de développement et de validation alimentés par sa méthodologie d’enseignement profonde et son IA générative.

Helm.ai, basée à Redwood City, en Californie, collabore avec Global constructeurs automobiles sur les projets liés à la production. En décembre, il dévoilé Gensim-2, son modèle d’IA génératif pour la création et la modification des données vidéo pour la conduite autonome.

Helm.ai Driver apprend en temps réel

https://www.youtube.com/watch?v=jmzgbk45gxq

Helm.ai a dit que son nouveau modèle prédit le chemin d’un véhicule autonome en temps réel en utilisant uniquement caméra– Perception fondée sur les cartes HD, lidar ou capteurs supplémentaires requis. Il prend la sortie de la pile de perception de qualité de production d’Helm.ai comme entrée, ce qui le rend directement compatible avec des logiciels hautement validés. Cette architecture modulaire permet une validation efficace et une plus grande interprétabilité, a déclaré la société

Formé sur des données sur le monde réel à grande échelle utilisant la méthodologie de l’enseignement profond de Helm.ai, le modèle de prédiction de path présente des comportements robustes et de type conducteur dans des scénarios de conduite urbaine complexes, a affirmé la société. Cela comprend la manipulation des intersections, des virages, l’évitement des obstacles, les manœuvres de passage et la réponse aux coupures de véhicules. Ce sont des comportements émergents de l’apprentissage de bout en bout, et non explicitement programmés ou réglés dans le système, a noté Helm.ai.

Pour démontrer les capacités de prédiction de chemin du modèle dans un environnement réaliste et dynamique, Helm.ai l’a déployé dans une simulation en boucle fermée en utilisant la plate-forme Carla open source (voir vidéo ci-dessus). Dans ce contexte, le conducteur d’Helm.ai a continuellement répondu à son environnement, tout comme la conduite dans le monde réel.

De plus, Helm.ai a déclaré que Gensim-2 a renvoyé les scènes simulées pour produire des sorties de caméra réalistes qui ressemblent étroitement aux visuels du monde réel.

Helm.ai a déclaré que ses modèles de fondation pour la prédiction de chemin et le capteur génératif simulation «Sont des éléments principaux de son approche de l’IA-First à la conduite autonome. La société prévoit de continuer à fournir des modèles qui se généralisent sur les plates-formes de véhicules, les géographies et les conditions de conduite.

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