https://home.roboticlab.eu/ 2026-05-20T14:14:11+00:00 https://home.roboticlab.eu/ https://home.roboticlab.eu/_media/wiki/logo.png text/html 2026-04-28T11:07:12+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://home.roboticlab.eu/et/safeav/maps/ai?rev=1777374432&do=diff AI-põhine taju ja stseeni mõistmine AI edusammud, eriti konvolutsiooniline närvivõrk, võimaldavad meil töödelda toores sensoorset teavet ja tuvastada objekte ning liigitada need kõrgema abstraktsioonitasemega klassidesse (jalakäijad, autod, puud jne). Nende kategooriate arvessevõtmine võimaldab autonoomsetel sõidukitel mõista nii sõiduki tulevase tegevuse kui ka teiste liikluses osalejate stseeni ja põhjuseid ning teha oletusi/ennustusi nende võimaliku koostoime kohta. Selles jaotises võrreldak… text/html 2026-04-28T11:06:39+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://home.roboticlab.eu/et/safeav/maps/detection?rev=1777374399&do=diff Objekti tuvastamine, andurite liitmine, kaardistamine ja positsioneerimine Objekti tuvastamine Objektide tuvastamine on põhiline tajufunktsioon, mis võimaldab autonoomsel sõidukil tuvastada ja lokaliseerida asjakohaseid üksusi oma ümbruses. See teisendab anduri töötlemata sisendid struktureeritud semantiliseks ja geomeetriliseks teabeks, mis on aluseks kõrgema taseme ülesannetele, nagu jälgimine, ennustamine ja planeerimine. Säilitades teadlikkust kõigist oma töökeskkonnas olevatest objektid… text/html 2026-04-28T11:07:15+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://home.roboticlab.eu/et/safeav/maps/instability?rev=1777374435&do=diff Disaini väljakutsed Usaldusväärsete autonoomsete süsteemide projekteerimisel on palju disainiprobleeme. Selles peatükis käsitletud AV-konveieri esiotsa puhul keskenduvad väljakutsed elegantsele tööle mitmesugustes töötingimustes (ODD), andurite jõudlusnäitajates ja tarneahela probleemides. text/html 2026-04-28T11:07:29+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://home.roboticlab.eu/et/safeav/maps/summary?rev=1777374449&do=diff Kokkuvõte Peatükis arendatakse terviklik ülevaade tajust, kaardistamisest ja lokaliseerimisest kui autonoomsete süsteemide alusest, rõhutades, kuidas kaasaegne autonoomia toetub nii ajaloolisele automatiseerimisele (nt valdkondadevahelised autopiloodid) kui ka AI hiljutistele edusammudele. See selgitab, kuidas taju muudab töötlemata anduriandmed (kaamerate, LiDAR-i, radari ja akustiliste süsteemide vahel) objekti tuvastamise, andurite liitmise ja stseeni tõlgendamise kaudu struktureeritud mõist… text/html 2026-05-14T12:35:06+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://home.roboticlab.eu/et/safeav/maps/validation?rev=1778762106&do=diff Valideerimismeetodid Olles loonud anduri, objektituvastuse ja asukohateenuste jaotise, kuidas neid komponente testida. Põhialused on kooskõlas 2. peatüki aruteludega. Üks defineerib ODD, ehitab selle alla testid, rakendab neid teste ja määrab õigsuse. Testide rakendus võib olla virtuaalne (simulatsioon), füüsiline (testrada) või isegi komponentidel põhinev segu (riistvara loopis või tarkvara loopis). Testide populatsioon peab olema piisavalt täielik, et näidata piisavat katvust. Andurite ja …