Уроки вождения для начинающих на автомате: уроки обучения вождению на автомобиле с коробкой автомат с инструктором для женщин

Уроки вождения на автомате в Минске «с нуля»

Многие водители-новички самоуверенно полагают, что автомобиль с АКПП — это просто. И уроки вождения на коробке автомат им не требуются: им кажется, что машина с АКПП ездит практически самостоятельно. Странно, как умные самостоятельные авто регулярно попадают в ДТП!

Считать, что АКПП не требует определенных знаний и навыков — ошибка, и цена ее — жизнь и здоровье. Ваше и ваших коллег по дорожному движению. Как освоить вождение на автомате для начинающих?

Оптимально — взять уроки вождения на автомате.

Разберитесь с рычагом селектора

Первое, с чего начинаются все уроки вождения с нуля на автомате — это изучение рычага селектора переключения и обозначений на нем. В зависимости от модификации трансмиссии на конкретном авто они могут быть разными. Считайте это теоретической частью: усвойте, что обозначают буковки.

Машина автомат: заводимся

Разобравшись с рычагом, производим настройку водительского сидения и зеркал (чтобы делать это правильно, лучше взять доп.

уроки вождения на автомате) пробуем заводить движок:

1. Вставьте ключ в зажигание. Убедитесь, что рычаг стоит на «Р» или «N» и выжмите тормоз.

2. Поверните ключ на «запуск двигателя». Педаль тормоза не отпускать!

3. Переводите рычаг на «R» или «D», тормоз отпускаете. Снимите авто с ручника. Поехали!

Важно: если вы еще не брали уроки вождения АКПП, просто запомните: вы одноногий пират — с единственной правой ногой для газа или тормоза. Левой нет, забудьте о ней.

По городу на автомате

Оцениваем обстановку с помощью зеркал заднего вида (горизонт чист?), далее — включение поворота, правой ногой с тормоза перемещаемся на газ — и пла-авно движемся к проезжей части. Вспоминаем ПДД. Движемся вместе с коллегами по транспортному потоку, не забывая о дистанции. С автоматической коробкой не требуется переключать передачи, сообразуясь со скоростным режимом — у вас есть возможность сконцентрироваться непосредственно на дорожной ситуации.

Вождение на автомате для начинающих хорошо тем, что приучает следить за дорожной обстановкой.

Появилась горка — оцените, насколько крут подъем, ровное ли полотно дороги и «какие погоды стоят». С ними все в порядке? Попробуйте въехать, не снижая скорости, наоборот, ускорившись — метров за 30 до точки начинающегося подъема, вдавите педаль акселератора. Повысится инерция авто.

Если дорога побитая или погода плохая (дождь, снег, гололедица), накатом вы на гору не въедете. Переместитесь на трассе в положение «крайний справа». На малых скоростях преодолевайте подъем. Если он слишком крут, используйте на АКПП понижающие передачи. Это L или D3, 2.

Спускаться вы будете накатом, отпустив акселератор. Педаль тормоза понадобится для регулирования скоростного режима. Уроки вождения на автомате с инструктором помогут отработать эти навыки, а также необходимое любому водителю умение давать задний ход, когда селектор переводится на «R».

На экзамен в ГАИ (ГИБДД) на автомате

Если уроки вождения на автомате закончены — можно ли сдать экзамен в ГАИ? Да. Но в правах появится отметка, что вы можете водить транспортные средства исключительно с АКПП. Пересядете на МКПП — нарушение и штраф.

Рекомендуем поучиться с инструктором на обоих типах коробок — и МКПП, и АКПП. Пригодится непременно!

Уроки вождения на автомате | Как ездить на АКПП

Управление автомобилем с автоматической коробкой передач

Что выбрать – уроки вождения на автомате или механике?

У современных машин бывает механическая и автоматическая трансмиссия. Механика дает больше контроля, автомат – проще в освоении. Идеальный вариант – освоить оба типа трансмиссии. Но на практике уроки вождения на автомате новички–автолюбители выбирают чаще.

 

Преимущества АКПП:

• не нужна педаль сцепления,
• нет необходимости переключать скорость,
• меньше проблем на сложных участках,
• проще в освоении
• лучше подходит для городского цикла.

Как ездить на АКПП:

• следует выжать педаль тормоза,
• затем переключиться в режим «D»,
• снять машину с ручника,
• плавно отпустить педаль тормоза,
• нажать на газ.

Вождение на автомате для начинающих: основные советы

Обучение вождению на автомате начинается с изучения доступных режимов работы.

• «Р» – блокирует ведущие колеса, используется для парковки. Не заменяет ручной тормоз. Заводить и глушить двигатель следует в этом режиме.
• «R» – реверс или задний ход. Машина двигается только назад.
• «N» аналог нейтральной передачи в МКПП. Нужен для прогрева двигателя и трансмиссии.
• «D» или «Драйв» – стандартный режим работы. В уроках вождения на автомате используется чаще всего. Скорость переключается автоматически, в зависимости от силы нажатия на педаль акселератора.
• Manual – движение вперед с ручным переключением передач. Используется для движения на сложных трассах.
• Sport – движение вперед с повышенной скоростью. Применяется для обгона или гонок.
• Как ехать медленно на автомате? Включите режим «D1». В нем задействована только I передача. «D1» используется для торможения двигателем на крутых спусках и езды по грязным, заснеженным или обледенелым трассам.
• D2 – применяется для езды по дороге с частой сменой подъемов и спусков. Задействована только II передача. Экономит топливо во время торможения.
• D3 – для вождения по городу на автомате подходит лучше всего. Обеспечивает более эффективное движение в пробках и на городских улицах с большим количеством светофоров.

 

Современная АКПП оснащена кнопками управления. Они предназначены для определенной дорожной ситуации.

• Кнопка SNOW – включается для езды по дорогам с плохим покрытием (лед, снег, грязь). Автомобиль работает на II передаче, снижается вероятность пробуксовки колес и заноса.
• Кнопка POWER – включается для быстрого набора скорости. Используется для скоростной езды по хорошей дороге или обгона.

Автоматическая коробка передач: правила пользования 

• Машину с АКПП нужно прогревать независимо от сезона. После запуска двигателя переместите селектор во все режимы несколько раз. Это обеспечит равномерную циркуляцию масла по всем магистралям трансмиссии.
• Для прогрева достаточно проехать несколько километров на низкой скорости без рывков и резких маневров.
• Обратите внимание: коробка прогревается дольше, чем двигатель. Ускорить прогрев можно предварительным включением зимнего режима.
• После стоянки нельзя резко нажимать на педаль газа или тормоза. Это может привести к износу и поломке трансмиссии.
• Машины с автоматической коробкой можно буксировать на скорости не более 40 км/час и на расстояние до 40 км. Через каждые 30-40 минут буксировки нужно делать перерывы.

Уроки вождения на автомате в автошколе Ремиз

 Ищете уроки вождения автомат в Николаеве? Приходите в автошколу Remiz. Вас ждет 100 часов теоретических занятий и более 40 часов практики. Всего за 90 дней вы станете грамотным и уверенным в себе водителем. Чтобы записаться на занятия, воспользуйтесь телефонами и формой вверху страницы.

Вождение коробка автомат

 

Сейчас при выборе автоинструктора АКПП новичок, которому нужен накат часов, выбирает автоинструктора по признаку коробки передач. АКПП — это тип трансмисии, с которой выпускается мировым автопромом большинство легковых автомобилей. Конечно, до сих пор многие пользуются механикой, а также есть и другие даже более важные признаки, которыми руководствуются начинающие водители при выборе как инструктора АКПП.. При этом на автоматической коборбе передач сегодня предпочитают ездить большинство людей, поэтому и обучающий автомобиль ищут с коробкой автомат.

В условиях плотного движения и городских пробок АКПП действительно удобнее. При вождении на автомате нет утомляющего руку и спину частого переключения, большая часть тела отдыхает, а не напрягается как при механической передаче. Инструктор по автовождению на автомате нередко берет автомобиль с этим же типом трансмисси для обучения, полагая, что так будет легче найти учеников. Ведь удобство езды никто не отменял и раз этому фактору придается немаленькое значение, почему нужно пренебрегать им!?

Конечно, при выборе автомобиля на акпп с начинающим автолюбителем профессионал должен смотреть не только на тип трансмиссии, но и на многое другое. Иначе он не был бы наставником-инструкрором на дороге! Немаловажный фактор – цена и надежность агрегата АКПП или механики. Имеет место также и дизайнерские пристрастия. Часто эти факторы являются определяющими при покупке того или иного автомобиля. Однако вождение на АКПП заметно преобладает, особеннно это заметно в условиях российского мегаполиса. 

Инструктор на АКПП для начинающих – тренд современного обучения

Здесь стоит отметить, что механика – это классика в обучении, потому что требует от человека разнообразного и быстрого реагирования с помощью рук и ног для переключения скорости авто. Не даром говорится в среде автоинструкторов на АКПП, что тот, кто хорошо освоил механику, легко переучится на АКПП, а не наоборот. Но не каждый начинающий желает обучаться на этой трансмиссии, поскольку это сложнее. Вождение на АКПП проходит проще и в условиях мегаполиса езда комфортнее. 

Какие навыки нужно передать новичку при езде на автомобиле с АКПП? Наверное, как и от любого наставника требуется понимание потребности ученика, умения найти общий язык, способности договориться и избегать конфликтных моментов. Коробка автомат здесь тоже имеет значение, поскольку «общение» с ней новичка проходит в менее напряженном режиме чем при частом ручном переключении скоростей. Но главное — тактичнойсть автоинструктора на АКПП. Если это все есть, то дальше следует передача знаний и практического опыта. При этом не надо забывать о чувстве юмора, умении к месту пошутить и тем самым подготовить малоопытного водителя к обучению вождения на АКПП. 

С точки зрения надежности коробка автомат, как уже выяснено, менее надежна, но этот недостаток искупается удобствами, которые она несет водителю.  Также отметим и большую стоимость автоматической трансмиссии в случае ремонта или замены отдельных ее частей.

Автоинструктора автовождения с АКПП должны научить новичков-водителей так управлять переключением скорости, чтобы не допускать преждевременной поломки и износа деталей. Это основа технически грамотной системы обучения вождению автомобиля на автомате, именно этому учит и наставник. Собственно, вместе с отработкой ПДД, на практике идет обучение вождению на авто с АКПП: при оптимально затраченном времени добиваться максимально возможных результатов.  

Дорожные пробки и вождение на АКПП

Вождение на АКПП наиболее выгодно именно при ситуации дорожных пробок или в плотном потоке движения. Это удобно и с точки зрения экономии топлива, и с точки зрения меньшего напряжения для водителя. Инструктор АКПП, если он раньше ездил на автомобиле с механической трансмиссией подтвердит, что на коробке автомат происходит экономия расхода топлива на 15-20%.

Только представьте, сколько раз нужно переключить вручную коробку рычагом и отжать сцепление, чтобы перейти на одну скорость выше или ниже!  Тот, кто уже покатался, знает это не понаслышке. Для начинающего это осознание приходит с опытом, однако среди автолюбителей по-прежнему немало людей, кто остался верен более надежному типу трансмисии. Но для крупных городов, повторимся, АКПП — это осознанный выбор большинства автолюбителей. Да и профессионалов тоже. 

 Дмитрий Искра

Образование высшее Рижское ВВПКУ.
Стаж вождения с 1991 года. Категории В, С.
Инструкторский стаж с 2008 года. Автомобиль Hyundai Solaris 2015 г.в, АКПП.

Территориальное обучение: м. Гражданский проспект; м. Академическая; м. Озерки; м. Проспект Просвещения.

Уроки вождения. Коробка автомат, механика. Обучение вождению

В первую очередь начинающему водителю стоит определиться, брать ли уроки на авто с автоматической коробкой передач (АКПП), или научиться навыкам езды на машинах с механической коробкой переключения передач (МКПП). Научиться вождению авто с АКПП даже проще, чем на авто с МКПП. Конечно, люди нередко относятся к данному выбору с предубеждениями о том, что принципиально важно научиться ездить на автомобиле с ручной коробкой передач, но в действительности важно научиться ездить на автомобиле с той коробкой передач, которая находится в вашем автомобиле. Подумайте сами: если в вашем гараже стоит автомобиль с автоматической коробкой передач, то зачем вам тратить время, деньги и нервы на то, чтобы научиться ездить на автомобиле с ручной коробкой передач? — Это точно ни к чему! При адаптации и вождении вашего авто, это только вызовет лишний дискомфорт. Если вы неопытный водитель, то процесс адаптации только вызовет лишнее раздражение и неуверенность, которые, конечно же, не ваши союзники на пути к уверенной и безопасной езде. Тем не менее, если у вас машина с автоматической коробкой переключения передач, то вы можете проходить уроки и на авто с МКПП. Иногда, люди, которые большую часть своей автомобильной жизни проездили на авто с МКПП, наоборот хотят попрактиковаться и получить навык езды на авто с автоматической коробкой переключения передач — да, такое тоже бывает. В любом случае, навыки вождения вы получите на самом доступном, понятном и профессиональном уровне.

Особенности вождения на автомате подразумевают то, что вам не придется выжимать педаль сцепления. Вождение, или езда, на авто с АКПП проходит несколько проще, чем на авто с МКПП, но стоит быть сконцентрированным. Перед тем, как сесть за руль машины, начинающий автомобилист должен собраться с мыслями, оставить все проблемы позади, поставить телефон на бесшумный режим и сосредоточиться на вождении, ведь собранный и внимательный водитель — это, все-таки, безопасность (ваша и окружающих), а несобранный и невнимательный водитель — это преступление. Запомните: вождению всегда должны сопутствовать собранность, спокойствие и здравый рассудок. Перед началом обучения вождению авто с автоматической коробкой передач (или с ручной), вы получите инструктаж от инструктора. Важно внимательно слушать и делать то, что говорит инструктор до, после и во время езды за рулем, ведь все делается лишь с одной целью — научить вас ездить на автомобиле с автоматической или ручной коробкой передач.

Практические уроки езды на АКПП имеют принципиальное отличие от уроков на механике. Начинающему водителю, который берет уроки , не нужно параллельно с контролем движения на дороге концентрировать свое внимание на переключении скоростей. Еще одна особенность, которая обеспечивает максимальную простоту управления машиной с АКПП – это отсутствие педали сцепления. Именно она является, как вполне обоснованно считает каждый инструктор, главной сложностью при обучении езде на машине.

Сейчас перед вами всего одна задача – научиться водить машину. И все, что потребуется совершить – это определиться автоматическая КПП или механическая КПП. Чем дороже и престижней машина, то вероятнее, что познания о механике вам не пригодятся.

Во всяком случае, предпочтение в выборе остаётся за вами. А наши уроки обязательно помогут вам чувствовать себя на дороге уверенно — вождению вы обучитесь!

ЗАКАЗАТЬ ОБРАТНЫЙ ЗВОНОК

Как научиться ездить на автомате

Транспортные средства, количество которых с каждым годом растет в геометрической прогрессии, в процентном соотношении преимущественно относятся к современным автоматическим устройствам коробки передач. Рост популярности такого типа автомобилей достаточно обоснован ввиду практичности и простоты в управлении. Особенно это касается движения по улицам с большим количеством пешеходных переходов, пробок и светофоров. Экономится не только моторесурс, но и внимание водителя, время на механическое переключение передач на повышение или понижение с постоянными манипуляциями сцеплением, а также педалями тормоза и газа.

Вождение с коробкой автомат имеет массу отличий от управления механического автомобиля, поэтому в этой статье мы постараемся максимально раскрыть суть отличий двух режимов и все особенности, секреты спокойного и правильного управления ТС.

На какие особенности стоит обратить внимание в управлении АКПП

С одной стороны автоматическое управление переключения передач значительно упрощает езду за рулем. Отсутствие сцепления, необходимости постоянно вручную переключать на понижение или повышение передачи — как бы должны расслабить, как опытного, так и начинающего водителя. Но так ли всё красочно в действительности на практике?

Прежде чем повернуть замок зажигания, рекомендуем ознакомиться с некоторыми особенностями управления таким автомобилем

• — Во-первых, так же как и для транспортных средств на механическом режиме, автоматику не следует сразу же отправлять в путь. Дайте мотору и всем узлам адаптироваться имеющимся погодным условиям и температурному режиму. В летний период для этого достаточно и пары-тройки минут, А вот холодная зимой позвольте машине поработать на холостых минут 10-15.
• — Во-вторых, обязательно убедитесь в том, что положение рычага КПП находится в режиме «Р» или «N». Это обеспечит возможность плавно завести двигатель без дополнительных сложностей.
• — В-третьих, после того как двигатель немного поработал, Переведите рычаг положение, позволяющее начать двигаться. Чтобы не возникало резких скачков, курируйте обороты педалью тормоза.
• — В-четвертых, уроки вождения на автомате гласят о том, что в передвижении ТС лучше всего использовать только одну ногу, правую. Манипуляции левой и правой на двух педалях могут привести к аварийным ситуациям. Рамы для 2 ноги практически в любом автомобиле на автомате оснащена специальная подставка для стопы.
• — В-пятых, очень важно знать, прежде чем начинать маневры на дороге, значение всех букв и цифр, названий режимов и их особенности на рычаге АКПП.

Какие существуют режимы автоматической коробки передач

Внедряясь в понимание и знание работы автоматики, можно легко передвигаться за рулем в любую погоду и при любых условия на дорожных покрытиях.

1. Рассматривая панель селектора, можно увидеть символ «Р». Он обозначают абсолютную блокировку всех четырех колес. Чаще всего используются во время полной остановки автомобиля или сучьями временные остановки на перекрестке, в пробке или на пешеходном переходе вот, если дорога идет на подъем. Это очень удобный момент для вождения на автомате начинающих женщин водителей. Фото кнопки функциональность схожа с ручником в механике.
2. Символ «R» позволяет двигаться автомобилю задним ходом, реверсировать. Этот режим можно включить только в том случае, если автомобиль полностью прекратил движение.
3. Символ «N» позволяет осуществлять нейтральный ход автомобиля. Несмотря на наличие такого режима, во время уроков вождения для начинающих женщин на автомате, инструктор обязан предупредить то, что нейтральное направление, также как и на механике нейтралка, позволяет буксировать транспортное средство на скорости до 40 км и продолжительностью не более 20 км. Но, если неисправность ТС произошла в период активного хода, Электроника вышла из строя положение драйва, его не рекомендуется буксировать вообще. В крайнем случае, благоприятным вариантом для машины будет движение на эвакуаторе.
4. Ранее упомянутый режим «D» гарантировать перемещение колесная база вперёд при активном взаимодействии с сердцем узлов и механизмов — мотором. исходя из маневренности и усилия на газ-педаль ногой, возрастание мощности оборотов, умная КПП автомат переходит на другую передачу без помощи водителя. Выбирая максимально удобный вариант для перемещения. Регулируя газ и положение вспомогательного рычага на КПП, в драйве контролируется впрыск бензина в систему.
5. Цифра 2 необходимо только для маневренного и дерзкого вождение автомобиля на поверхности с крутыми поворотами или по серпантину. Также этот режим включают в случае буксировки транспортного средства. иногда этим режимом пользуются спросом вождение для женщин на автомате из-за возможности управлять на не высокой скорости.
6. Положение «L» имеет некоторое сходство с предыдущим режимом, позволяет двигаться только на первой скорости. Этот режим популярен по бездорожью, неровных проселочных дорогах или любых других дорожных отрезков с трудной проходимостью. Основным условиям этого положения является скорость движения не более 15 км в один час.

Наличие дополнительных режимов и символики на селекторе АКПП

В некоторых автомобилях имеются дополнительные комбинации, позволяющие более опытным водителям маневрировать на дорожном полотне.

• — Положение «O/D» позволяет быстро ускорить направление автомобиля, редко сманеврировать на обгоне. Этот вариант уместен только для транспортных средств оснащенных 4 и 5 скоростями. Помимо агрессивного способа движения, этот режим актуален на затяжных подъемах для облегчения работы двигателя.
• — Положение «Кик-Даун», также, позволяет лихачить и быстро ускорять ход машины. Ну, как начинающим, так и опытным водителям не рекомендуется включать этот режим сразу со старта, так как он оказывает неблагоприятное воздействие на коробка и двигатель. Чтобы автоматически включить этот режим, достаточно редко вогнать педаль газа в пол.
• — Большинство концернов и производителей ТС для упрощения управления внедряют режим «PWR/SPORT». При вождении на автомате для начинающих, этим положением лучше пользоваться. Во-первых, сильно возрастает расход топлива, а, во-вторых, этот режим коробки обеспечивает очень быструю езду.
• — и, наконец, ещё один дополнительный функциональный знак «Snow» предназначен для высокой проходимости в заснеженных регионах. В этом положении автомобиль начинает разгоняться сразу со второй скорости, обходя первую, что позволяет максимально снизить риски скольжения колес по дорожному полотну. Это очень удобный и безопасность шанс вождения по гололёду или сугробам.

 

Не стоит пугаться такого количества тонкостей и правил для автоматической коробки. Разобравшись с ней однажды, можно значительно облегчить себе времяпрепровождение в городском режиме за рулем в комфорте и покое. Помимо простоты управления, автоматика гарантирует значительное снижение расхода топлива. С каждым годом выбор в пользу автоматической коробки передач возрастает в десятки раз.

Обучение на автомате и сдача на автомате в ГАИ

27.07.2018

Обучение на автомате и сдача на автомате в ГАИ

Уважаемые гости нашего сайта!

Как правило, человек, который никогда не водил автомобиль, начинающий обучение в автошколе, считает, что переключение передач на механической коробке доставляет много проблем и неудобств. Начинающие водители зачастую боятся переключать передачи вручную. Большинство учеников автошкол считают, что использование механической коробки неимоверно сложно, а порядок переключения передач не поддается никакой логике.

Именно поэтому Автошкола «В.О.А.» предоставляет возможность начать обучение на автомобилях с автоматической коробкой переключения передач, а так же сдать экзамен в ГАИ, ведь после окончания автошколы многие водители покупают именно автомобили с АКПП.

Начните обучение на автомобиле с автоматической коробкой переключения передач в Автошколе «В.О.А.» избавьте себя от лишних нервов и неудобств!

Программа обучения вождению автомобиля с АКПП

Программа обучения вождению автомобиля с АКПП аналогична программе обучения вождению автомобиля с МКПП и включает в себя следующие упражнения:

• o остановка и трогание на подъёме,
• o параллельная парковка,
• o змейка,
• o разворот,

На экзамене все упражнения выполняются на автомобиле с автоматической коробкой передач.

Вождение автомобиля с АКПП в условиях города

Следующий этап обучения вождению автомобиля с АКПП — вождение в условиях города.

На данном этапе проводится отработка техники разгона и торможения автомобиля с автоматической коробкой переключения передач на разных дорожных покрытиях и с учётом разных климатических условий. В процессе вождения автомобиля, инструктор разъяснит на практике типичные ситуации, с которыми вы столкнетесь при вождении автомобиля: проезд регулируемых и нерегулируемых перекрёстков, парковка, маневрирование, повороты и развороты. По желанию, дополнительно автоинструктор проведет занятия по экстремальному, а также ночному вождению автомобиля.

При сдаче практического экзамена по вождению автомобиля с АКПП этот этап проводится в городе по утверждённому маршруту, который содержит определённый набор элементов улично-дорожной сети, дорожных знаков и дорожной разметки.

Любой из маршрутов предусматривает выполнение следующих заданий:

• o проезд перекрёстков;
• o левые и правые повороты, а также разворот на перекрёстках;
• o перестроение в соседние полосы и обгон;
• o движение с максимальной разрешённой скоростью;
• o проезд пешеходных переходов и остановок наземного транспорта.

Успешно сдав экзамены в ГИБДД, Вы получите водительское удостоверение и станете полноправным членом дорожного движения. Успехов!

цены, отзывы и адреса автошкол

На портале собраны автошколы, предлагающие обучение вождению на автомобилях с АКПП. В наглядных таблицах представлены цены на программы, а отзывы учеников позволят оценить подход инструкторов и эффективность обучения в целом.

Появление в автошколах курсов вождения автомобиля на АКПП (автоматической коробке переключения передач) существенно облегчило жизнь желающим ездить на «автомате», поскольку отпала необходимость учиться езде на «механике».

Стоимость автокурсов на АКПП

В автошколах цена на курсы по вождению транспортных средств с автоматической трансмиссией несколько ниже, чем на курсы МКПП. Однако тем, кто хочет сэкономить и выбрал обучение вождению на автомобиле с АКПП, следует помнить, что после получения водительских прав они смогут водить только «автомат». Обучение на АКПП – это наиболее подходящий вариант только для тех, кто даже не планирует когда-либо ездить на «механике».

Интересуясь ценами в автошколах, необходимо уточнять, входят ли в стоимость обучения расходы на бензин для практических занятий, учебная литература и прочие обучающие материалы, а также подготовка пакета документов для ГИБДД. В некоторых автошколах час езды на автомобиле равен не 60 минутам, а академическому часу, то есть 45 минутам, за счет чего итоговая стоимость может отличаться от предложений других компаний.

Есть ли преимущества у АКПП?

Большинство из тех, кто водил автомобили с МКПП и АКПП убеждены, что АКПП комфортнее, особенно в условиях города с его напряженным движением. К плюсам «автомата» можно отнести следующие факторы:

• Автомобиль не заглохнет, как в случае неправильного переключения передачи на МКПП.
• Внимание водителя сконцентрировано на окружающей обстановке, ему не приходится отвлекаться на переключение передач.
• В начале движения через возвышение автомобиль не откатывается назад.

Несмотря на это, многие инструкторы считают, что уроки вождения на автомобиле с автоматической коробкой передач менее эффективны для водителей, чем обучение на МКПП, так как знание принципов функционирования мотора помогает «чувствовать» автомобиль и делает вождение более безопасным, а умение ездить на автомобиле с «механикой» придает водителю уверенности.

Как проходит обучение на АКПП?

Программа обучения езде на транспортном средстве с автоматической трансмиссией идентична курсам по вождению на АКПП и состоит из двух частей: теории и практики. На теоретических занятиях учащиеся помимо правил дорожного движения изучают строение автомобиля и основные правила оказания первой медицинской помощи.

Практическая часть начинается с езды на автодроме, где происходит отрабатывание следующих элементов:

• остановки и начала движения, в том числе на подъеме;
• змейки;
• заезда в бокс;
• разворота;
• параллельной парковки.

Следующим шагом в практическом курсе является вождение в городе. В процессе обучения ученики на практике отрабатывают различные ситуации, ежедневно возникающие в условиях городской езды:

• проезд регулируемых и нерегулируемых перекрестков;
• перестроение в соседнюю полосу;
• проезд пешеходных переходов;
• разворот на перекрестке и многие другие ситуации.

По желанию учащегося автоинструктор может провести дополнительные уроки по обучению ночному и экстремальному вождению. После окончания курса ученики сдают в автошколе экзамен, и в случае успешной сдачи допускаются к экзамену в ГИБДД.

оборудования для автошкол, Поставщики и производители оборудования для автошкол на Alibaba.com

Alibaba.com предлагает широкий ассортимент. оборудование для автошкол , которое включает интеллектуальные устройства и научную аппаратуру для объяснения фундаментальных понятий в предметах для школ и профессиональных лабораторий. Это оборудование доступно для разных уровней опыта преподавания и обучения, от простого до сложного. Наиболее. оборудование для автошкол содержит инструкции и процедуру обработки результатов для всех применимых экспериментов.Вы также можете использовать их. оборудование для автошкол для продолжения ваших исследований в различных областях.

Некоторые. Оборудование для автошкол моделирует явления и условия из реальной среды для систематического анализа и сравнения тенденций. В них используются надежные датчики и качественные компоненты, обеспечивающие достаточную точность. Файл. Оборудование для автошкол обеспечивает лучшую основу знаний о поведении системы с помощью различных экспериментов и параметров.Более сложный и технический. Оборудование для автошколы может включать подробное руководство по эксплуатации или сборке компонентов.

Alibaba.com также предоставляет. оборудование для автошкол , такое как интерактивные экраны и проекторы, которые облегчают совместное обучение и управление виртуальным классом. Эти устройства позволяют студентам обмениваться документами и проводить групповые обсуждения в разных удаленных местах. Другой. Оборудование для автошкол включает проекты «сделай сам» и развивающие игровые игрушки для детей и молодежи. Наиболее. оборудование для автошкол для обучения электротехнике поставляется со специальными кабелями и приспособлениями для подключения к источнику питания.

Найдите то, что вам нужно, будь то фундаментальное обучение или продвижение исследований. оборудования для автошкол на Alibaba.com в рамках вашего бюджета. Эти устройства и аппараты объединяют качественные строительные материалы для долговечности. Для некоторых продуктов также доступны индивидуальные заказы и послепродажная установка.

Новый способ обучения вождению автономных транспортных средств

Пол Ши, основатель и генеральный директор Linker Networks, говорит, что его компания сейчас работает с мировыми автопроизводителями, которые пытаются создать системы искусственного интеллекта, которые могут управлять транспортными средствами с безупречной функцией распознавания изображений.Для этого системы используют машинное обучение для распознавания миллионов цифровых изображений других объектов, включая другие транспортные средства, дороги, знаки, пешеходов и множество других функций и объектов.

Для этого изображения всех этих вещей должны быть сначала идентифицированы и помечены.

Шие объясняет: «В настоящее время многие компании сталкиваются с трудностями при найме тысяч сотрудников, которые хотят вручную выполнять эту имиджевую работу. Это трудозатратно и требует много времени.

Поделиться этой историей:

«Более того, каждый работник должен неуклонно сосредотачиваться на задаче, оставляя открытой возможность естественной человеческой ошибки.Одна ошибка — это все, что нужно, чтобы повлиять на качество набора данных и снизить общую производительность и, следовательно, уровень безопасности модели ».

Ручная маркировка трудоемка и отнимает много времени. Например, маркировка одной машины занимает до 30 секунд.

В качестве примера Шие говорит, что маркировка одной машины занимает у рабочего до 30 секунд, что позволяет тысячам рабочих обработать большее количество изображений, скажем, 100 миллионов, более чем на год.

Но представьте себе возможность пометить все эти данные одним щелчком мыши. Это обещание автоматической маркировки — последнего предприятия Linker Networks в области искусственного интеллекта.

Изобретая ускоренный путь

Используя предварительно обученную модель для маркировки цифровых изображений, система распознает объекты с помощью технологии трансферного обучения — метода, который позволяет машинам применять существующие знания в различных аналогичных сценариях. Например, системы, обученные распознаванию автомобилей, могут применять тот же алгоритм для распознавания других транспортных средств, таких как автобусы или грузовики.

«Если вы введете изображение с примерно сотней автомобилей и нажмете кнопку автоматической маркировки, большинство из них будут автоматически маркированы всего за несколько секунд с очень высокой точностью», — говорит Шие. «Это экономит много времени и улучшает качество распознавания изображений».

Такие сотрудники, как Синди Чао, которая раньше занималась маркировкой вручную, получили повышенную квалификацию для контроля качества алгоритмов автоматической маркировки, также известных как машинное обучение.

Точность тоже увеличилась. В то же время все еще проводятся ручные проверки и исправления, чтобы обеспечить точность данных, близкую к 100%.

Этот процесс позволяет маркировать миллионы изображений менее чем за день, что на 70% меньше времени по сравнению с ручной маркировкой. Компания также видит экономию затрат более чем на 60 процентов.

Шие делится: «Модель автоматической маркировки Linker использует службу Microsoft Azure Machine для снижения затрат, повышения производительности и точности, позволяя клиентам вручную выбирать изображения для автоматической маркировки и хранения».

В конечном итоге цель Linker Networks с ИИ состоит в том, чтобы производители автомобилей создавали более умные и безопасные автомобили.

Сотрудники, которые раньше занимались маркировкой вручную, получили повышенную квалификацию для контроля качества алгоритмов автоматической маркировки, также известных как машинное обучение. Модель ИИ стремится получать знания от людей, а не извлекать знания из одних только данных. Поскольку люди направляют системы искусственного интеллекта на изучение того, что они уже знают, работа требует критического мышления и меньшего количества повторяющихся и монотонных задач.

«Специалисты по обработке данных Linker могут сосредоточиться на разработке ИИ, а Azure позаботиться о масштабировании их рабочих мест по обучению ИИ», — пояснил Шие.

Другие возможности

В конечном итоге с помощью ИИ цель компании состоит в том, чтобы производители автомобилей создавали более умные и безопасные автомобили. Благодаря технологии автоматической маркировки Linker Networks предполагает в ближайшем будущем возможность безопасного автономного вождения.

Помимо автономного вождения, автоматическая маркировка может использоваться на заводах для обнаружения дефектов продукции, выявления краж в розничных магазинах и профилирования транспортных средств для повышения безопасности. Шие сказал: «Система автоматической маркировки позволяет нам использовать все преимущества ИИ, давая людям возможность делать то, что они делают лучше всего, одновременно повышая эффективность и безопасность. ”

(PDF) Система учебных пособий для автошкол на основе визуального моделирования

Конструктор трехмерных сцен

Создание трехмерной сцены необходимо для

предоставления входных данных в трехмерную графику в реальном времени

Система любого моделирования приложения, но также

других типов данных, необходимых для моделирования

динамических элементов сценария, таких как автомобили

или светофоры, для которых требуется дополнительная информация

, такая как точное описание поверхности

и топология дорожной сети (какая часть

, с которым связаны другие), образуя то, что имеет

, названное «коррелированными структурами данных» (Evans

1994).

Стоимость создания такой сложной базы данных

слишком высока, если проектировщик использует

стандартных пакетов 3D-моделирования (которые в любом случае

предоставят только часть требуемого описания

). Очень немногие коммерческие инструменты

, такие как Multigen, предлагают модуль дорожного проектирования

, но их ограничения сильны, и

большинство исследователей симуляторов [9] и поставщиков

[8] разработали свои собственные инструменты. Один из

таких инструментов был создан авторами

, включая автоматическое создание зданий, ландшафта

и других элементов декора совместно

с визуальной и топологической информацией дороги

в коррелированной базе данных [6].

Структура данных, которая используется в 3D

Scene Designer, основана на комбинации

логических узлов, представляющих перекрестки

,

и участки дороги, и визуальные узлы, которые

содержат данные, необходимые для

реального времени.

визуализация объектов сцены.Пространственные отношения

между логическими элементами также представлены в этой структуре данных, так что

объединяет иерархическую функциональность

(группирование, выбор уровня детализации), требуемую стандартными библиотеками визуализации

, такими как IRIS

Performer и дополнительные информационные уровни

, необходимые для создания коррелированной базы данных для моделирования вождения

(см. рисунок 2).

Базовая схема дорожной сети создается

и редактируется с помощью контрольных точек, но, поскольку

модуль создания дорог вставлен в универсальный 3D-инструмент

, мы также можем редактировать

детально полигон, материал или текстура

свойства, чтобы можно было добавить дополнительные детали

и объекты, не поддерживаемые напрямую функцией дороги

, могут быть интегрированы в сцену.Промежуточный этап

в проектировании сложной среды

можно увидеть на рисунке 3.

3D-проектировщик дороги предоставляет функции для

сохранения геометрических ограничений, влияющих на

сегментов дороги и перекрестков, так что когда

контрольная точка перемещается, изменяется не только непосредственно управляемый объект

, но и другие

, участвующие в этом изменении. Таким образом, пользователю

инструмента не требуется держать вручную согласованность различных элементов

.

Полигоны, которые в конечном итоге будут использоваться для

визуализации сцены, генерируются с использованием критериев выборки

(например, на основе кривизны дороги

) и выбора надлежащего уровня детализации

структура на основе диапазонов расстояний

создана.

The Driving Situation Designer

Этот программный модуль считывает описание 3D-сцены

, сгенерированное 3D Designer, а

используется для создания описания динамики

ситуации вождения, которая считается

образовательной .Каждая ситуация или анимационная последовательность

обычно включает в себя

транспортных средств, которые движутся и выполняют другие изменения

(например, в своих фарах).

Технический подход, использованный для описания

этого поведения транспортного средства, основан на поколении траекторий

и ассоциации

любого изменения транспортных средств с этими

траекториями. Понятно, что таким образом вся ситуация

полностью предопределена, и

обычное интерактивное вождение невозможно,

, поскольку поведение всех транспортных средств фиксируется, как только

их траектории определены.Это ограничение

не умаляет полезности системы SIVAS

, поскольку она предназначена не для обеспечения интерактивной среды вождения

, а для интерактивного интерфейса

для изучения предопределенной 3D-анимации

.

В этом смысле разработчик ситуаций

может рассматриваться как специальный инструмент компьютерной анимации

(Snibbe, 1995). Традиционные инструменты анимации

используют параметрические кривые (сплайны, кривые Безье

или NURBS) для описания движения

объектов.Эти кривые имеют преимущество

в том, что их можно контролировать с помощью нескольких точек.

Но недостатком этого вида параметрических кривых

является то, что они не позволяют аналитически

вычислить связь между длиной дуги

(расстояние на кривой) и временем

(Guenter, 1994), затрудняет выполнение моделирования движения объекта

.

Применение методов машинного обучения для анализа поведения водителя: концептуальная основа и систематический обзор литературы

Основные моменты

•

Поведение при вождении — это сложная концепция, определяющая различные состояния водителя.

•

Разработка концепции поведения при вождении в окружающей среде.

•

Систематический обзор моделей машинного обучения для анализа поведения водителя.

•

Производительность моделей машинного обучения способствует оценке поведения при вождении.

•

Модели машинного обучения превосходят другие традиционные подходы.

Abstract

Driving Behavior (DB) — это сложная концепция, описывающая, как водитель управляет транспортным средством в контексте сцены вождения и окружающей среды.В последнее время оценка БД стала очень важной темой. Однако, учитывая стохастический характер управления, измерения и моделирования, DB продолжает оставаться сложной темой сегодня. Таким образом, в этой статье утверждается, что для продвижения вперед в понимании индивидуальных и организационных механизмов, влияющих на БД, изложена концептуальная структура, в соответствии с которой БД рассматривается с точки зрения различных измерений, установленных в системе Водитель – Транспортное средство – Окружающая среда (DVE). Более того, к оценке БД подходили различные модели машинного обучения (ML).Тем не менее, попыток систематического анализа эмпирических данных о моделях машинного обучения не предпринималось, кроме того, модели БД на основе машинного обучения часто сталкиваются с проблемами и поднимают вопросы, которые необходимо решить. В этой статье представлен систематический обзор литературы (SLR) концепции исследования БД; На первом этапе представлена ​​структура для концептуализации целостного подхода к различным аспектам анализа БД, а также схема для руководства будущей разработкой и реализацией стратегий оценки БД.На втором этапе составляется обзор литературы по машинному обучению, который представляет собой первичный и беспристрастный обзор существующих эмпирических исследований методов машинного обучения, которые были применены к анализу БД. Результаты этого исследования определяют структуру интерпретации, включающую множество измерений, влияющих на поведение водителя, в попытке достичь полного понимания концепции БД в системе DVE, в которой работают драйверы. Кроме того, было выявлено 82 первичных исследования, опубликованных за последнее десятилетие, и восемь широко используемых моделей машинного обучения.Результаты этого обзора подтверждают работоспособность методов машинного обучения для оценки БД. Модели, использующие методы машинного обучения, превосходят другие традиционные подходы. Однако применение моделей машинного обучения в анализе БД по-прежнему ограничено, и требуется больше усилий для получения хорошо сформированных и обобщаемых результатов. С этой целью и на основе результатов, полученных в этой работе, практикующим и исследователям были предоставлены будущие руководящие принципы, позволяющие понять основной вклад и проблемы в современных исследованиях.

Ключевые слова

Машинное обучение

Анализ поведения водителя

Концептуальная основа

Систематический обзор литературы

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

Полный текст

© 2019 Elsevier Ltd. Все права защищены.

Рекомендуемые статьи

Цитирование статей

Новейший ИИ, который «учится» на лету, вызывает серьезные опасения, в том числе в отношении беспилотных автомобилей

Машинное обучение AI обсуждается из-за «проблемы обновления» адаптивности.

Гетти

Обычно люди узнают что-то новое на лету.

Давайте будем использовать головоломки, чтобы исследовать процесс обучения.

Представьте, что вас просят собрать головоломку, и у вас раньше не было времени и желания решать головоломки (да, есть люди, которые клянутся, что никогда не будут собирать головоломку, как будто она ниже их или иначе бесполезное использование их разума).

Выложив на стол все части из коробки, вы, вероятно, перевернете все части лицевой стороной вверх и проведете быстрое визуальное сканирование частей и изображения, показанного на коробке, того, что вы пытаетесь решить.

Большинство людей мотивированы попытаться собрать все части вместе настолько эффективно, насколько это возможно, а это означает, что было бы необычно для кого-то намеренно находить части, которые подходят друг к другу, но не соединять их вместе. Разумные люди будут стремиться к тому, чтобы решать головоломку и делать это относительно эффективно.

Маленький ребенок обязан просто вскочить на задание и выбрать кусочки наугад, пытаясь сложить их вместе, даже если цвета не совпадают и даже если формы не соединяются друг с другом.По прошествии некоторого времени большинство детей постепенно осознают, что им следует искать соединения частей, которые будут подходить друг к другу и которые также совпадают по цвету, как показано на общей картинке, для которой решается задача.

Хорошо, у вас было время, чтобы решить головоломку, и давайте предположим, что вы смогли это сделать.

Узнали ли вы что-нибудь в процессе решения головоломки, особенно то, что можно было бы применить к решению дополнительных головоломок позже?

Возможно, вы догадались, что есть какие-то детали, которые находятся на краю головоломки.Эти предметы легко найти, так как они имеют квадратный край. Кроме того, вы можете догадаться, что если вы сначала соедините все грани, у вас будет контур решенной головоломки, и вы сможете строить его внутри.

Вроде разумная идея.

Подводя итоги, вы ловко заметили закономерность среди частей, а именно, что были некоторые с прямым или квадратным краем. Основываясь на этом шаблоне, вы сделали дополнительный мысленный шаг и решили, что вы, вероятно, сможете решить край головоломки с меньшими усилиями, чем остальная часть головоломки, плюс, завершив общую грань, казалось бы, будет способствовать вашим усилиям по завершению остальной части. головоломки.

Может быть, вы поняли это, решая головоломку, и решили сразу же попробовать этот подход, а не просто мысленно хранить обнаруженную технику, чтобы использовать ее в будущем.

Теперь я дам вам вторую головоломку.

Чем вы занимаетесь?

Вы можете решить использовать новую технику и продвигаться вперед, сначала выполняя кромки.

Предположим, что я сыграл небольшую шутку и дал вам так называемую головоломку без граней.Версия без граней — это та, у которой нет прямого или квадратного края пазла, а вместо этого «края» представляют собой простые повседневные части, которые кажутся постоянно не связанными.

Если вы настойчиво пытаетесь сначала найти все детали с прямыми или прямоугольными краями, вы будете очень разочарованы и разочарованы, потому что вам придется отказаться от разработанного вами алгоритма с ориентацией на ребро.

Некоторые головоломки без граней идут дальше, имея в составе головоломки некоторые части с квадратными или прямыми краями, что может заставить вас поверить в то, что эти части соответствуют истинному краю головоломки.

В целом, вот что произошло, когда вы научились собирать головоломки.

Скорее всего, вы начали с того, что делали что-то в некоторой степени случайным образом, особенно для первой головоломки, находя части, которые подходят друг к другу, и собирая части или куски головоломки. При этом вы заметили, что некоторые из них выглядят как края, и поэтому вы пришли к выводу, что создание краев — интересный способ более эффективного решения головоломки. Возможно, вы сразу же воспользовались этим открытием, решая загадку.

Когда вам дали вторую головоломку, вы попытались применить урок, извлеченный из первой, но это не удалось.

Оказывается, краевой подход не всегда работает, хотя вы, возможно, не осознавали этого ограничения при первоначальном открытии тактики.

Как показывает этот быстрый пример, обучение может происходить в процессе выполнения задачи и может быть полезно для выполнения задачи в будущем.

Между тем, то, что вы узнали во время выполнения данной задачи, не обязательно будет применимо к будущим задачам и временами может сбивать вас с толку или снижать эффективность, поскольку вы можете быть полны решимости применить то, что вы узнали, и все же это может сбить вас с толку. больше не применимо в других ситуациях.

Адаптивное против блокировки во время обучения

Обучение, происходящее на лету, считается адаптивным, подразумевая, что вы адаптируетесь по мере продвижения.

Напротив, если вы не стремитесь учиться на лету, вы можете попытаться заблокировать процесс обучения и попытаться продолжить, не выполняя никакого обучения. Этот вид блокировки процесса обучения включает в себя запрет любого обучения и использование только того, что было изучено ранее.

Вуаля, теперь пора обсудить искусственный интеллект (ИИ).

Сегодняшние системы искусственного интеллекта, похоже, довольно хорошо справляются с рядом задач, подобных человеку (хотя и с довольно ограниченными задачами), отчасти в результате достижений в области машинного обучения (ML).

Машинное обучение включает в себя компьютерную систему, которая пытается найти шаблоны, а затем использует эти шаблоны для повышения производительности ИИ.

Разработчик ИИ обычно предпочитает опробовать различные виды методов машинного обучения при сборке системы ИИ (см. Мою статью об ансамблевом машинном обучении) и обычно выбирает конкретное машинное обучение, которое затем встраивает в свою систему ИИ.

Надвигающаяся проблема, которую общество постепенно обнаруживает, заключается в том, должно ли машинное обучение ИИ быть адаптивным при выполнении своих усилий или лучше ограничить адаптивность, пока машинное обучение выполняет задачу.

Давайте посмотрим, почему это важный момент.

Такая проблема была особенно поднята в области MedTech, связанной с медицинскими устройствами и системами на основе искусственного интеллекта, которые используются в медицине и здравоохранении.

Предположим, что изобретатель создает новое медицинское устройство, которое исследует образцы крови, и устройство при использовании ИИ пытается сделать прогнозы о состоянии здоровья пациента, который предоставил кровь.

Обычно такие устройства требуют одобрения федеральных регулирующих органов, прежде чем они могут быть размещены на рынке для использования.

Если это медицинское устройство использует машинное обучение искусственного интеллекта, это означает, что система может использовать адаптивные методы и, следовательно, будет пытаться улучшить свои прогностические возможности при исследовании образцов крови.

Любое федеральное агентство, которое первоначально протестировало медицинское устройство, чтобы попытаться убедиться, что оно было надежным и точным до его выпуска, должно было сделать это в момент времени до тех адаптивных действий, которые будут происходить, пока AI ML находится в повседневное использование.

Таким образом, медицинское устройство, использующее AI ML, неизбежно изменит то, что оно делает, вероятно, выйдя за рамки того, что, по мнению агентства, оно одобряло.

С другой стороны, ML потенциально собирается «изучать» вещи, которые не обязательно применимы, и, тем не менее, не осознавать, что эти аспекты не всегда актуальны, и приступать к ложной оценке данного образца крови (вспомните историю о том, как кромку лобзика можно сделать, просто найдя прямые или прямоугольные части, что оказалось не во всех случаях правильным подходом).

С другой стороны, ML может выявлять ценные нюансы, будучи адаптивным и самосовершенствующимся в отношении оценки образцов крови, повышения качества своей работы и улучшения ухода за пациентами.

Да, некоторые утверждают, что есть шанс роста, но при оценке потенциальной жизни или смерти, хотим ли мы, чтобы алгоритм машинного обучения ИИ был «запущен» таким образом, чтобы он мог адаптироваться нежелательными и нежелательными способами. действительно ли это может быть опасно?

Вот в чем загвоздка.

Некоторые утверждают, что нельзя позволять адаптивным аспектам на лету настраивать то, что делает система ИИ, и вместо этого в режиме блокировки просто собирают и идентифицируют потенциальные изменения, которые они будут проверены и одобрены человеком, например как разработчиков ИИ, которые собрали систему.

Кроме того, в нормативной ситуации разработчики ИИ должны будут вернуться в регулирующий орган и предложить, чтобы система ИИ теперь была недавно предложенной обновленной версией, и получить одобрение агентства до того, как эти адаптации будут использованы в реальных действиях система.

Этот острый вопрос об автономной или заблокированной адаптивности часто называют «проблемой обновления» и вызывает споры.

Если вы думаете, что ответ прост, всегда взаперти, к сожалению, жизнь не всегда так проста.

Те, кто не хочет блокировки, склонны говорить, что это подорвет машинное обучение ИИ, которое, по-видимому, имеет то преимущество, что оно может саморегулироваться и улучшаться по мере того, как оно предпринимает свои усилия.

Если вы заставляете AI ML работать в режиме блокировки, вы можете с таким же успехом выбросить AI ML, поскольку он больше не может настраивать и улучшать то, что он делает.

Пытаясь найти подходящую золотую середину, некоторые предполагают, что могут быть ограждения, которые не позволят AI ML зайти слишком далеко в заблуждение.

Установив границы или ограничения на виды корректировок или адаптивности, вы могли бы, возможно, получить лучшее из обоих миров, а именно форму адаптивных возможностей, которая способствует развитию системы и при этом удерживает ее в подходящем диапазоне, который не приведет к сбоям системы. казалось бы, становится сомнительным.

Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) разработало нормативную базу для искусственного интеллекта и медицинских устройств (см. Ссылку здесь) и пытается внести свой вклад в обсуждение этой «проблемы обновления».

В целом, этот элемент AI ML по-прежнему обсуждается во всех областях применения, а не только в области медицины, и выдвигает на первый план компромиссы, связанные с развертыванием систем AI ML.

Вот интересный вопрос: Хотим ли мы, чтобы настоящих беспилотных автомобилей могли использовать машинное обучение ИИ в адаптивной или ограниченной манере?

Это своего рода вопрос с подвохом или, по крайней мере, каверзный вопрос.

Распаковываем дело.

Уровни самоуправляемых машин

Важно прояснить, что я имею в виду, когда говорю об истинно беспилотных автомобилях.

Настоящие беспилотные автомобили — это автомобили, в которых ИИ управляет автомобилем самостоятельно, и во время вождения не требуется никакой помощи человека.

Эти беспилотные автомобили относятся к Уровню 4 и Уровню 5, в то время как автомобиль, для которого водитель должен участвовать в совместных усилиях, обычно считается Уровнем 2 или Уровнем 3.Автомобили, которые совместно выполняют задачу вождения, описываются как полуавтономные и обычно содержат множество автоматизированных надстроек, которые называются ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems).

На уровне 5 еще нет настоящего беспилотного автомобиля, и мы еще даже не знаем, удастся ли этого достичь и сколько времени потребуется, чтобы добраться до него.

Между тем, усилия уровня 4 постепенно пытаются набрать обороты путем проведения очень узких и избирательных испытаний на дорогах общего пользования, хотя существуют разногласия по поводу того, следует ли разрешать это испытание как таковое (мы все — подопытные кролики жизни и смерти в Эксперимент, происходящий на наших шоссе и переулках, отмечают некоторые).

Поскольку для полуавтономных автомобилей требуется водитель-человек, внедрение этих типов автомобилей не будет заметно отличаться от вождения обычных транспортных средств, поэтому я не собираюсь включать их в обсуждение AI ML (хотя для пояснения см. Уровень 2 и уровень 3 действительно могут включать AI ML в свои системы, и, таким образом, это обсуждение в целом актуально даже для полуавтономных автомобилей).

Для полуавтономных автомобилей не менее важно упомянуть возникающий тревожный аспект, а именно то, что, несмотря на то, что водители-люди продолжают выкладывать видео, на которых они засыпают за рулем автомобиля уровня 2 или уровня 3, мы все должны избегать заблуждения, полагая, что водитель может отвлечь их внимание от вождения, управляя полуавтономным автомобилем.

Вы несете ответственность за управление транспортным средством, независимо от того, насколько автоматизация может быть добавлена ​​на Уровень 2 или Уровень 3.

Самоходные автомобили и проблема обновления

Для истинно самоуправляемых транспортных средств уровня 4 и 5 не должен участвовать водитель-человек.

Все пассажиры.

Управляет ИИ.

Программное обеспечение AI для вождения разработано, протестировано и загружено в процессоры бортового компьютера, находящегося в автомобиле без водителя.Чтобы программное обеспечение AI могло обновляться с течением времени, беспилотный автомобиль имеет возможность электронной связи OTA (Over-The-Air).

Когда разработчики ИИ решат, что пришло время сделать обновление, они выпустят последнюю версию программного обеспечения ИИ для управления автомобилем. Обычно это происходит, когда беспилотный автомобиль припаркован, например, в вашем гараже, возможно, заряжается, если это электромобиль, и затем происходит OTA.

В настоящее время обновление OTA редко происходит, когда автомобиль находится в движении, хотя предпринимаются усилия по включению OTA такого рода (есть разногласия по поводу этого, см. Ссылку здесь).

Не только обновления могут быть загружены в беспилотный автомобиль, OTA можно использовать для получения информации о характеристиках беспилотного автомобиля. Например, датчики на беспилотном автомобиле будут собирать множество изображений, видео, данных радаров и LIDAR, делая это во время поездки. Эти данные могут быть отправлены в облако, используемое автопроизводителем или фирмой, занимающейся технологиями самоуправления.

Теперь мы готовы обсудить тему машинного обучения искусственного интеллекта, поскольку она связана с адаптивностью по сравнению с блокировкой в ​​случае использования беспилотных автомобилей.

Следует ли разрешить AI ML, находящемуся на борту беспилотного автомобиля, обновляться, будучи адаптивным, или обновления должны выполняться только через OTA из облака и, предположительно, на основе последних обновлений, установленных и одобренных разработчиками AI?

Это может показаться довольно абстрактным, поэтому давайте рассмотрим этот вопрос на простом примере.

Рассмотрим случай, когда автомобиль без водителя встречает собаку на проезжей части.

Возможно, AI ML на борту беспилотного автомобиля обнаруживает собаку и решает посигналить клаксоном автомобиля, чтобы попытаться подтолкнуть собаку, чтобы она не мешала.Представим, что гудок удачен, и собака убегает.

В адаптивном режиме AI ML может теперь включать то, что гудок успешно побуждает животное съехать с дороги.

Предположим, некоторое время спустя на дороге появляется кошка. Система искусственного интеллекта решает сигналить в рог, и кошка убегает (хотя эта кошка сильно испарилась!).

Пока что этот гудок вроде работает хорошо.

На следующий день на проезжей части водится лось.

Система ИИ подает звуковой сигнал, поскольку раньше это работало, и ИИ предполагает, что лось собирается убежать.

Ой, оказывается, что лось решает броситься на беспилотный автомобиль, испуганный звуковым сигналом, и решает, что он должен атаковать грозного механического зверя.

Теперь я понимаю, что этот пример немного надуманный, но я пытаюсь быстро проиллюстрировать, что AI ML адаптивного стиля может настраиваться таким образом, который не обязательно будет правильным во всех случаях (опять же, вспомните более раннюю головоломку история).

Вместо настройки встроенного AI ML, возможно, было бы безопаснее держать его в заблокированном состоянии.

Но, вы говорите, бортовой ИИ всегда будет в статическом состоянии и не будет улучшаться.

Ну, напомним, есть возможность обновления по OTA.

Предположительно, беспилотный автомобиль мог предоставить данные о первом случае собаки и гудка в облаке, и разработчики ИИ могли изучить этот вопрос. Затем, после тщательной настройки системы искусственного интеллекта, разработчики искусственного интеллекта могут позже внедрить новейшую программу защиты от животных в автомобиль без водителя.

Дело в том, что остается открытым вопрос о том, хотим ли мы, чтобы на наших дорогах были многотонные автомобили жизни или смерти, которыми управляет искусственный интеллект, способный подстраиваться под себя, или же нам нужен бортовой ИИ. быть заблокированным и разрешать обновления только через OTA (которые предположительно будут явно получены и утверждены человеческими руками и разумом).

В этом суть «проблемы обновления» для беспилотных автомобилей.

Заключение

Существует множество компромиссов, связанных с дилеммой адаптивности беспилотного автомобиля.

Если беспилотный автомобиль не адаптируется на лету, он может не справиться с любыми возникающими новыми ситуациями и, возможно, не сможет сделать срочный выбор надлежащим образом. Необходимость ждать, может быть, часы, дни или недели, чтобы получить обновление OTA, может продлить время, в течение которого ИИ по-прежнему не может адекватно справляться с определенными дорожными ситуациями.

Человеческие водители адаптируются на лету, и если мы стремимся к тому, чтобы система вождения ИИ была такой же или, возможно, лучше, чем человеческие водители, разве мы не хотели бы и не должны были бы, чтобы AI ML был адаптируемым на лету? ?

Можно ли установить подходящие ограждения, связанные с системой, чтобы AI ML не приспосабливался каким-либо диким или нежелательным образом?

Хотя мы обычно высмеиваем человеческих водителей за их недостатки и слабости, способность людей учиться и корректировать свое поведение — настоящее чудо, которое по-прежнему остается неуловимым, когда дело доходит до достижения того же в искусственном интеллекте и машинном обучении.

Некоторые считают, что нам нужно разгадать головоломку человеческого разума и понять, как он работает, прежде чем у нас появится AI ML в любой высшей форме.

Это не просто крайняя проблема, она лежит в основе достижения настоящего ИИ.

Реабилитация и обучение водителей

Цель программы

Цель программы оценки и обучения водителей в ОМС — помочь людям с ограниченными возможностями обучения, физическим недугам и пожилым людям обрести или сохранить свою независимость посредством безопасного вождения, когда это возможно.Доступны как клиническая, так и индивидуальная оценка и обучение. Для участия в программе необходимо направление врача. Кандидаты также должны быть не моложе 15 лет и соответствовать требованиям, необходимым для получения государственных водительских прав или разрешения.

Наша команда

Нашу команду по реабилитации водителей возглавляет зарегистрированный специалист по трудотерапии, который является специалистом по реабилитации водителей. Она также признана Департаментом транспортных средств Небраски сертифицированным инструктором по обучению водителей.Дополнительные сертифицированные инструкторы по обучению водителей из Небраски также проводят обучение за рулем. Наша команда тесно сотрудничает с врачами, семьями и, при необходимости, с другими общественными ресурсами, чтобы обеспечить предоставление наиболее подходящих услуг для человека

Клиенты

Пожилые, взрослые водители
Навыки вождения часто ухудшаются с возрастом. Необходимо осознавать ограничения, чтобы взрослые водители старшего возраста могли соответственно компенсировать это. Доступны рекомендации и обучение для улучшения имеющихся навыков, определения необходимых ограничений, в том числе скорости движения по времени суток или места, где водитель должен находиться на дороге) или потенциального выхода на пенсию из вождения.Если будет рекомендовано прекращение вождения, будут обсуждены альтернативные варианты транспортировки.

Водители с ограниченными физическими возможностями
Реабилитационный центр Иммануила предлагает программу, разработанную для удовлетворения потребностей людей, у которых изменилось состояние здоровья. Примеры этого могут включать: инсульт, травму головы, повреждение спинного мозга, невропатию, ампутации, слабость, рассеянный склероз, мышечную дистрофию, болезнь Паркинсона и другие состояния.

Новые водители с физическими или умственными способностями
Программа была разработана для удовлетворения потребностей новых водителей всех возрастов, у которых есть особые соображения относительно их способности научиться водить машину.Это могут быть физические препятствия или когнитивные проблемы. Обучение доступно как в классе, так и за рулем, чтобы соответствовать требованиям к образованию водителей в штате Небраска, если это необходимо. Обучение за рулем доступно для всех новых водителей, прошедших квалификацию. Примером этого могут быть, помимо прочего, люди со спинальной расщелиной, аутизмом, синдромом Аспергера, неспособностью к обучению, травмой спинного мозга, черепно-мозговой травмой, церебральным параличом и т. Д.

Предупреждающие знаки, указывающие на необходимость проверки вождения автомобиля

• Сложность управления задачами, которые когда-то были им знакомы
• Проблемы с лекарствами или финансами
• Чувство нервозности или страха за рулем
• Вмятины и потертости на автомобиле (гараж, заборы, почтовый ящик и т. Д.))
• Друзья или родственники не хотят с ними кататься
• Другие драйверы гудка
• Не видит знаков, сигналов и других транспортных средств
• Требуется инструкция от пассажиров
• Медленное или неправильное принятие решений
• Легко отвлекается
• Легко разочаровывать или сбивать с толку
• Часто теряется даже в знакомых местах
• Несоответствующая скорость движения (слишком высокая или медленная)
• Плохое положение полосы движения или широкие повороты
• Замедленное время реакции
• Два или более столкновений или близких к неудачам, даже если «виноват другой человек.«
• Дрейф через разметку полосы движения, поворот на полосе движения или отсутствие сигнала
• Путаница между педалью газа и тормоза
• Взгляд вниз при переключении между газом и тормозом
• Забыть пристегнуться
• Проблемы с выездом на межштатную автомагистраль или оживленные улицы
• Невозможность проверить слепые зоны через плечо

С чего начать

Для прохождения программы оценки водителя требуется назначение врача.В день оценки завершается тщательная оценка вождения для проверки конкретных способностей, необходимых для безопасного управления транспортным средством. Рекомендации по статусу вождения будут обсуждены по завершении оценки. Подробный отчет будет предоставлен пациенту, лечащему врачу и другим лицам по запросу.

Клиническая оценка

Эта часть состоит из оценки всех или некоторых из следующих областей по мере необходимости: история болезни, причина направления, индивидуальные цели вождения, навыки зрительного восприятия, основные правила вождения, познание памяти, способность удерживать внимание и многозадачная информация, дальность движения, силы, времени реакции, способности переноса и адаптивного оборудования.

За рулем

Это продолжение оценки навыков и того, как они влияют на способность безопасно управлять транспортным средством, соблюдая основные правила дорожного движения, время реакции и правила безопасного вождения. Будет предпринята попытка проехать в областях, которые наиболее точно соответствуют целям вождения человека.

На основании оценки водителя даются рекомендации по выбору транспортного средства и адаптируемого оборудования, которое может потребоваться. Мы тесно сотрудничаем с поставщиками специализированного оборудования, чтобы обеспечить внесение необходимых модификаций в автомобиль.Доступное адаптивное оборудование включает в себя систему ручного управления «толкать / под прямым углом», «толкать / тянуть», «толкать / качать» и «толкать / крутить», вращающиеся ручки для управления одной рукой, педаль газа с левой стороны, указатель поворота с правой стороны и рулевое управление с уменьшенным усилием. Будут даны рекомендации относительно помощи при перемещении, вторичного контроля и необходимости более высокотехнологичного оборудования.

Платеж

Услуги по реабилитации водителей являются кассовыми, плата за услугу. Ожидается, что оплата во время обслуживания и оплата может быть произведена наличными, чеком, кредитной или дебетовой картой.Плата составляет 210 долларов за клиническую часть и 140 долларов за оценку за рулем. Если рекомендуется, дополнительное обучение доступно по цене 80 долларов в час. Внешнее финансирование, такое как профессиональная реабилитация и компенсация работникам, будет приниматься с предварительного разрешения.

Как машинное обучение в автомобилестроении делает самоуправляемые автомобили реальностью

Автомобильный искусственный интеллект быстро вытесняет людей-водителей, позволяя беспилотным автомобилям, использующим датчики, собирать данные о своем окружении.Но как беспилотные автомобили интерпретируют эти данные? Это самый распространенный вариант использования машинного обучения в автомобилестроении.

Как беспилотные автомобили принимают решения

Беспилотные автомобили могут идентифицировать объекты, интерпретировать ситуации и принимать решения на основе алгоритмов обнаружения и классификации объектов. Они делают это, обнаруживая объекты, классифицируя их и интерпретируя, что они собой представляют. Mindy Support предоставляет комплексные услуги аннотации данных, чтобы помочь обучить алгоритм машинного обучения принимать правильные решения при навигации по дорогам

Разнообразие и избыточность

Машинное обучение достигается за счет объединения множества алгоритмов, которые перекрываются для минимизации сбоев и обеспечения безопасности .Эти алгоритмы интерпретируют дорожные знаки, идентифицируют полосы движения и распознают перекрестки.

Как выглядит беспилотный автомобиль?

Три основных датчика, используемых в беспилотных автомобилях, работают вместе как глаза и мозг человека. Эти датчики — камеры, радар и лидар. Вместе они дают автомобилю четкое представление об окружающей среде. Они помогают автомобилю определять местоположение , скорость и трехмерные формы объектов, которые находятся рядом с ним. Кроме того, в настоящее время в беспилотных автомобилях используются инерциальные измерительные устройства, которые отслеживают и контролируют как ускорение, так и местоположение.

Надежные камеры

В беспилотных автомобилях есть несколько камер, установленных под любым углом для идеального обзора окружающей обстановки. В то время как некоторые камеры имеют более широкое поле зрения, составляющее около 120 градусов, другие имеют более узкое поле зрения для зрения на большие расстояния. Камеры «рыбий глаз» обеспечивают обширную визуализацию при парковке.

Детекторы радаров

Детекторы радаров усиливают действие датчиков камеры ночью или в условиях плохой видимости. Они посылают импульсы радиоволн, чтобы определить местонахождение объекта, и посылают обратно сигналы о скорости и местонахождении этого объекта.

Лазерная фокусировка

Лидарные датчики рассчитывают расстояние с помощью импульсных лазеров, предоставляя беспилотным автомобилям возможность 3D-визуализации их окружения, добавляя более подробную информацию о форме и глубине.

Все эти детекторы предоставляют автомобилям данные, необходимые для четкого обзора окружающей обстановки.

Как автомобильные алгоритмы искусственного интеллекта используются для беспилотных автомобилей

Чтобы позволить беспилотным автомобилям принимать решения, алгоритмы машинного обучения обучаются на основе реальных наборов данных.

Контролируемое и неконтролируемое обучение

Машинное обучение имеет две модели обучения: контролируемое и неконтролируемое. При неконтролируемом обучении алгоритм машинного обучения получает немаркированные данные и не получает инструкций по их обработке, поэтому ему приходится решать, что делать самостоятельно.

В контролируемой модели алгоритм получает инструкции о том, как интерпретировать входные данные. Это предпочтительный подход к обучению для беспилотных автомобилей. Это позволяет алгоритму оценивать данные обучения на основе полностью размеченного набора данных, что делает контролируемое обучение более полезным, когда речь идет о классификации.

Алгоритмы машинного обучения, используемые беспилотными автомобилями

SIFT (масштабно-инвариантное преобразование признаков) для извлечения признаков

Алгоритмы SIFT обнаруживают объекты и интерпретируют изображения. Например, для треугольного знака три точки знака вводятся как функции. Тогда автомобиль может легко идентифицировать знак по этим точкам.

AdaBoost для классификации данных

Этот алгоритм собирает данные и классифицирует их для ускорения процесса обучения и повышения производительности транспортных средств.Он группирует разные низкоэффективные классификаторы, чтобы получить один высокопроизводительный классификатор для лучшего принятия решений.

TextonBoost для распознавания объектов

Алгоритм TextonBoost выполняет ту же работу, что и AdaBoost, только он получает данные из формы, контекста и внешнего вида, чтобы улучшить обучение с помощью текстонов (микроструктуры в изображениях). Он объединяет визуальные данные с общими характеристиками.

Гистограмма ориентированных градиентов (HOG)

HOG облегчает анализ местоположения объекта, называемого ячейкой, для определения того, как объект изменяется или перемещается.

YOLO (You Only Look Once)

Этот алгоритм обнаруживает и группирует такие объекты, как люди, деревья и транспортные средства. Он присваивает определенные характеристики каждому классу объектов, которые он группирует, чтобы помочь автомобилю легко их идентифицировать. YOLO лучше всего подходит для идентификации и группировки объектов.