Что может, что не может AI. Обсуждаем возможности, делимся опытом, спорим, но в рамках приличия.

Тут некоторые удивляются, как форд умеет сам ездить по полосе. Вот небольшое обьяснение

Системы удержания автомобиля в полосе (по-английски Lane Keeping Assist, LKA или Lane Centering Assist) — это часть современных ADAS (Advanced Driver Assistance Systems). 

---

🚗💡:

Система использует камеры и датчики, чтобы:

1. Распознать дорожную разметку.

2. Определить положение автомобиля в полосе.

3. Если автомобиль начинает "уезжать", система:

   • либо предупреждает водителя (звуком/вибрацией),

   • либо автоматически корректирует траекторию (легкий поворот руля).

---

🔍 Как это реализовано

1. 📷 Камера перед лобовым стеклом

• Чаще всего — одна моно-камера в районе зеркала заднего вида.

• Смотрит на дорогу впереди и фиксирует:

  • линии разметки (белые/желтые),

  • края дороги (в некоторых системах — даже обочину/бордюры).

2. 🧠 Обработка изображения

• Камера передаёт изображение в встроенный вычислительный блок (ECU).

• Запускаются алгоритмы компьютерного зрения (OpenCV-подобные + нейросети):

  • Определение полосы — часто через Hough Transform, CNN, Segmentation.

  • Определение смещения автомобиля от центра полосы.

  • Расчет угла отклонения и предполагаемой траектории.

3. 📐 Контроль положения

• Если авто смещается вбок без включенного поворотника — система считает, что это непреднамеренное отклонение.

• Тогда система:

  • 🔔 Предупреждает (если включен Lane Departure Warning),

  • 🔄 Аккуратно корректирует (если включен Lane Keeping Assist),

  • 🤖 Или удерживает в центре полосы (если активен Lane Centering Assist — более продвинутый уровень).

---

⚙️ Как корректируется движение?

Зависит от конструкции авто:

• Электроусилитель руля (EPS) — рулевое колесо может немного подрулить в нужную сторону.

• Тормозные модули — некоторые системы слегка подтормаживают одно из колес, чтобы подправить курс (например, на малых скоростях).

• Система может взаимодействовать с другими модулями: ESP/ESC, радаром, GPS.

---

🎮 Уровни помощи:

---

🧠 Пример софта в таких системах:

• OpenCV + C++/Python: для базовой обработки линий.

• TensorFlow Lite или ONNX: для лёгких моделей сегментации дороги.

• Используются архитектуры типа U-Net, ENet и др. для распознавания дорожных границ.

Считается, что  системы работают хорошо, только если есть разметка. Если её нет — ИИ может "потеряться", но современные нейросети (как в Tesla, Mobileye, NVIDIA Drive) учатся распознавать даже контекст дороги.

У меня далеко не Тесла, но система неплохо понимяет, например, если есть разметка только с одной стороны а со второй стороны - бордюр. Обочину обычную тоже неплохо понимает. 

Кайф, когда вечером едешь в тумане, сам разметку почти не видишь, но машина на удивление понимает.

Непонятно почему только эта система помогает на скорости только свыше 60 км/час. Вот адаптивный круиз делает тоже самое, но с 0 так же держит полосу, но еще и контролирует расстояние до впереди идущего автомобиля - может сам останавливаться и трогаться. Жаль, не умеет различать сигналы светофора и норовит  проскочить за впереди идущим авто. Видел что в китайских авто уже научили и на светофор смотреть.

---

В тумане вообще по правилам останавливаться нужно. Что-то у фанатиков ИИ совсем плохо с интеллектом стало.

У меня автобус форд. Но я ему даже парковаться самостоятельно не разрешаю. 😀 Вроде работаю с ИИ вплотную каждый день, техническое образование. А вот этой технике не доверяю. Не знаю почему.  На интуитивном уровне все противится. Поэтому по старинке ищу места на парковке, где автобус легко влезет. И за полосой и расстоянием на автобане сама слежу. А если муж включает, то мне тревожно. 

Ну, в автопаркинге ИИ особо и не нужен. Система датчиков, система управления и алгоритм. 

Если  система считает, что авто не смоежет запарковаться, она и не будет пробовать, тут как раз надежнее чем человек.

Вообще-то в форде нет автопилота хотя бы уровня 2+, это ассистент, помогающий, но не заменяющий.  Следить все равно надо.

Скоро их скайнет, как леммингов, поведет на убой, а они будут рады стараться, еще и других сами подгонять будут 😎 

Прокомментируйте пожалуйста этот довод, надеюсь у вас все норм с интеллектом.

Sly32 никогда интеллектом своим и не пользуется, живёт по всяким инструкциям и методичкам, теперь ещё ИИ за него думает 😂

Зачем нам это. Ты так теорию усваиваешь?

Страшно подумать что там за машины такие которые ездят с использованием TensorFlow Lite.

Тут в онлайн игры подключали TensorFlow, всё очень кривое и глючное, определение очертаний плохое.

Если игрок убирал цвет с аватара то вообще проблема.

Т.е. не играбельно. Даже карта мощная не тянет от 4 аватаров, а на дорогах больше машин.

Опять выдумки, не стоят в автомобилях по 4 видеокарты RTX а стоит в них радеон и процессор AMD. 

Причём TensorFlow только на RTX картах работает сносно. Не думай, что вокруг тебя непонимающие и незнающие люди.

Так ты ещё TensorFlow Lite в пример привёл, причём любой человек который с этим имел дело и реально подключал его, то ради уважения своего поста не упоминал бы про Lite.

P.S. В Tesla S устанавливают GeForce GTX 1060 (2 GPU GP106) т.е. получается 256 ядер CUDA. Удачи на дорогах. 🤣

А там где в новых машинах AMD процессор, считай машиной управляет PlayStation 5. Страшно, очень страшно.. 😂

Славу выдающегося программиста нужно искать не хамством и скандалами а достижениями.

Я бы ещё добавил, не ссылаясь на достижения других и выдавая типа что это лучшее, хотя сам на этом ничего сам и не реализовал..