Как ехать по кольцу правильно: Как правильно въезжать на кольцо и съезжать с него

Как использовать петлю эффектов на вашем усилителе

Если вы играете столько, сколько себя помните, используя бесчисленное количество усилителей и педалей в своей установке, то вы, вероятно, в курсе того, как каждая педаль взаимодействует друг с другом и как получить « лучшую педаль». закажите «, чтобы ваш тон звучал хорошо.

Однако, даже если вы играете какое-то время и определенно разбираетесь в гитаре и своем оборудовании, вы, вероятно, посмотрели на заднюю часть усилителя и вздрогнули при мысли о попытке выяснить, что это за дополнительные разъемы. предназначены для, особенно тех, которые обозначены ‘Send’ и ‘Return’ над / под ‘FX Loop’ , как у меня. «Что он делает? Если я что-нибудь воткну, оно взорвется? Что такое петля эффектов? » — это все вопросы, которые вы задаете себе из-за дивана в страхе — ну, я знаю, что задал!

Возможно, вас заинтересует …

Я знаю, что посмотрел на заднюю часть усилителя и подумал «Нет, не попробую это сегодня» но, увы, время пришло, и сегодня мы собираемся выяснить, что именно представляет собой петля эффектов / FX. как работает цикл эффектов и как использовать цикл эффектов! Некоторые люди любят их использовать, в то время как другие никогда не используют их, независимо от того, сколько у них педалей, поэтому давайте вместе рассмотрим более мелкие детали, и вы увидите, может ли использование одной из них лучше для вашего звука.

1. Что такое петля эффектов?

Рад, что вы спросили. Петля эффектов — это вход / выход, который позволяет вам размещать эффекты между секцией предварительного усилителя гитары, где он получает свой тон, и секцией мощности усилителя, где он усиливает звук. Это означает, что ваш предусилитель может идти куда угодно в сигнальной цепи, а не быть последней остановкой.

Его также лучше всего использовать, когда вы используете канал усиления или запускаете усилитель в режим искажения и хотите сохранить звук усилителя до того, как его захватит модуляция.Когда вы запускаете модуляцию, задержку или реверберацию прямо на переднюю часть усилителя, это влияет на предварительный усилитель (или тон усилителя), и некоторые гитаристы чувствуют, что это иногда делает их звук мутным.

Например, если вы играете искаженные риффы на гитаре в огромной пещере, вы получаете тонны реверберации, отражающиеся от вас, что может звучать великолепно. Однако, если вы возьмете эту реверберацию и пропустите ее через усилитель, усилитель сжимает звук (как и должно) и, таким образом, теряет все великолепные нюансы пещеры, оставляя вам искаженный сигнал.Это, конечно, может вам понравиться, но не каждому гитаристу нужен такой звук.

2. Зачем мне нужен цикл эффектов?

На самом деле вам не нужна петля эффектов на вашем усилителе, так как многие гитаристы не беспокоятся об их использовании, особенно если вы используете только педали искажения, фузза или усиления. Но если вы хотите добиться большей ясности при использовании таких эффектов, как модуляция, задержка и реверберация, вам может понравиться цикл эффектов.

Вплоть до конца 70-х годов усилители не имели петли эффектов, так как вы, по сути, получали большее усиление, увеличивая громкость усилителя.Однако с тех пор, как в 80-х годах был изобретен канал усиления в качестве дополнительной функции и его использование для получения овердрайва, гитаристы часто помещали эффекты модуляции после того, как усилитель был перегружен, чтобы получить более чистый звук.

Когда вы помещаете эффект перед предусилителем, вы окрашиваете тон, тогда как, помещая эффект после предварительного усилителя, вы получаете все богатство своего тона, а педали используют и вместо того, чтобы диктовать, что происходит. Если вы используете эффекты, смонтированные в стойке, это также может помочь уменьшить потерю сигнала.Это подводит меня к следующему пункту …

3. Что делает петля эффектов?

Когда задержка, реверберация или модуляция идут перед усилителем (или предусилителем) или перед ним, иногда эффект может казаться тусклым. Если вы используете задержку, вы можете обнаружить, что эффект в конечном итоге становится менее эффективным, и тон меняется к концу повторов. Петля эффектов в основном сохраняет овердрайв усилителя нетронутым.

Blackstar HT-Club 40 MKII — это выдающийся усилитель с восхитительной универсальностью.

Стоит отметить, что если вы используете свой усилитель только в качестве чистого сигнала и получаете весь свой хруст от педалей дисторшна, вам, вероятно, действительно не нужно использовать петлю эффектов, и вы получите действительно хороший звук, просто поместив все перед усилителем, то есть Гитара> Педали> Усилитель .

5. Как настроить петлю эффектов?

Если у вас есть петля эффектов на задней панели усилителя, вы увидите два гнезда с названиями «Send» и «Return», которые обычно выглядят так, как показано на рисунке ниже.

Чтобы установить педали в правильном порядке, взгляните на схему ниже, так как это рекомендуемый способ настройки. Для этого вам понадобятся 2 дополнительных гитарных соло.

Как вы можете видеть, педали Drive, Distortion и Fuzz находятся перед предусилителем, поскольку вы хотите, чтобы они влияли на звук, тогда как педали EQ, Modulation, Delay и Reverb устанавливаются после предварительного усилителя, так как вы хотите использовать тон предусилителя и слышите его правильно, не окрашивая его. Опять же, стоит упомянуть, что это чисто рекомендуемый способ их настройки, но вы можете обнаружить, что вам лучше подойдет другой метод.

Возьмем, к примеру, педаль Boost — если вы поместите ее перед усилителем, она будет управлять только предусилителем, но поместите ее в петлю эффектов до того, как она попадет в усилитель мощности, и она, вероятно, усилит весь сигнал, создав общую громкость. громче, а это именно то, что вам нужно, чтобы выделить эти соло! Определенно не существует правильного метода « One Size Fits All », так что все зависит от личного вкуса.

Надеюсь, это небольшое руководство дало вам представление о том, как работает цикл эффектов.Поэкспериментируйте и создайте нужный звук — больше не нужно прятаться за диваном!

Dawsons Music & Sound Online

Если вы только начинаете или ищете обновление, в Dawsons Music & Sound онлайн есть все необходимое.

Музыкальные магазины Dawsons

Посетите ближайший к вам магазин музыки и звука Dawsons, где наши штатные специалисты помогут вам принять решение.

Нужна помощь?

Если вам нужна помощь или совет, наша служба поддержки клиентов будет рада помочь.

Вы можете:

Возьми и играй!

Независимо от того, начинаете ли вы свое музыкальное путешествие или имеете значительный игровой опыт за плечами, мы хотим воодушевить и вдохновить всех на позитивные действия в отношении своих музыкальных устремлений.

Если вам всегда нравилось играть на музыкальном инструменте, заниматься диджеингом или совершенствовать свои знания о выбранном вами инструменте, у нас есть все, от наборов инструментов и аксессуаров до блогов и обучающих видео, в которых есть все необходимое для повышения уровня!

Нажмите Pick Up & Play , чтобы вдохновиться!

Возможно, вас заинтересует…

Что такое петлевые детекторы: ответы на ваши вопросы

Когда вы едете в машине, и ворота автоматически открываются для вас, вероятно, вам следует поблагодарить петлевой детектор. Эта скромная подземная магнитная катушка чувствует металл вашего автомобиля, вызывая электромагнитный импульс на открыватель ворот. И вуаля, вы прошли через ворота, как VIP, которого вы заслуживаете.

Как туда попасть?

Если петлевой детектор является частью общего плана нового дома или нового предприятия, строительная бригада выкапывает траншею глубиной от одного до шести дюймов и помещает преформную петлю (также известную как петля для захоронения) перед укладкой бетона или асфальта.Петля прикрепляется к арматуре перед заливкой бетона.
Но хорошие новости для тех, кто не смог спланировать: модель с врезкой или пропиленной петлей позволяет врезать петлю в существующие дороги.

Как именно это работает?

Петлевой детектор подключается к основной плате привода ворот. Петля, представляющая собой непрерывный отрезок проволоки, резонирует с постоянной частотой. Но когда что-то большое и металлическое перекатывается по петле, частота увеличивается. Как только это изменение будет обнаружено, реле, которое обычно разомкнуто, закроется и останется замкнутым, пока автомобиль не скатится с него.Эта же идея используется для других целей, включая светофоры и системы внутренней связи.
Конечно, это простая версия. На обнаружение влияют многие факторы, в том числе высота петли в зависимости от высоты транспортного средства. Как правило, петля может определять транспортное средство, которое находится примерно на две трети выше самой короткой части петли. Например, пятифутовая петля может обнаружить большой кусок металла на высоте примерно трех с половиной футов над ним. Так что, если к вам приезжает много монстр-траков или других транспортных средств с высокой платформой, вам понадобится петля побольше.

Куда поставить петлю?

Петлевые детекторные системы необходимо размещать правильно. Обычно они предназначены для обнаружения передней оси автомобиля. Если у вас возникла ситуация, связанная со стойкой оратора — скажем, у въездных ворот вашего особняка есть система внутренней связи, или, может быть, вы управляете фаст-фудом, разместите петлю не более чем в двух футах от стойки оратора. Длинная ось петли должна проходить перпендикулярно полосе движения. Внедорожники
могут нарушить это уравнение. Во-первых, потому что они такие высокие, а во-вторых, потому что больший радиус поворота означает, что внедорожник может оказаться слишком далеко от стойки динамика для правильного обнаружения петель.

Что делать, если моя петля неправильно определяет автомобили?

Любой достойный детектор будет иметь регулируемые настройки. Это связано с тем, что при слишком низкой чувствительности детектор пропускает автомобили. Если он установлен слишком высоко, ворота на подъездной дорожке будут открываться каждый раз, когда ваш приятель с металлическим бедром будет подниматься по вашей дороге.

Какие еще типы петель бывают?

Петлевые извещатели предназначены не только для входов. Петли выхода, обычно расположенные примерно в двадцати ярдах от ворот, заставляют ворота открываться, когда кто-то покидает вашу собственность.Петли безопасности заставляют ворота снова открываться, когда они обнаруживают препятствие. Теневые петли следят за траекторией поворота ворот, следя за тем, чтобы машина не мешала, прежде чем позволить воротам закрыться. Это важно, потому что у 12-футовых распашных ворот есть 20-футовая область, которая не обнаруживается вашим основным детектором петель.
Надеемся, вам понравилось это введение в чудесный мир петлевых детекторов. В Buzz мы любим технологию ворот и можем обсуждать ее весь день. Сообщите нам, если вы готовы обновить систему ворот.

The Solve Loop — Консорциум по инновациям в сфере услуг

1. Последнее обновление

2. Сохранить как PDF

1. Знания
2. Использование KCS в работе

В Принципе создания ценности мы говорим: «Рабочие задачи; думайте о картине в целом.«Рабочие задачи» — это цикл решения, а «большая картина» — это цикл развития. Мы хотим сосредоточиться на выполнении задач в цикле решения с пониманием потенциальных преимуществ, которые предоставляет набор задач в цикле развития. Evolve Loop отражает и извлекает уроки из набора задач Solve Loop и связанных статей базы знаний. Это процессы организационного уровня, которые анализируют шаблоны, возникающие для набора задач и использования знаний. Он работает только в том случае, если каждая задача выполнена правильно.Цикл решения и цикл развития взаимозависимы: каждый включает друг друга.

Цикл решения — это рабочий процесс запрос-ответ. Респонденты фиксируют свой опыт решения, чтобы создать коллективную память. Немного структурирования в процессе запроса-ответа очень помогает, в то время как слишком большая структура разрушительна. Использование базы знаний и структурированного рабочего процесса увеличивает скорость и точность ответа респондентов при решении запроса. Доступ к коллективному опыту через базу знаний также сокращает необходимость повторной работы, т.е.е. не тратить время на решение уже решенных запросов.

Знания (статьи) и база знаний являются результатом двойного цикла KCS.

Цикл решения и цикл развития вместе создают самокорректирующуюся систему. Петли взаимозависимы. Цикл развития зависит от людей, которые делают правильные действия в цикле решения. Это совокупность множества событий, каждое из которых обрабатывается правильно, что позволяет анализировать цикл Evolve Loop.Анализируя набор событий и связанных статей базы знаний с течением времени, Evolve Loop выявляет области для улучшения Solve Loop. И, что, возможно, наиболее важно, Evolve Loop определяет возможности для улучшения бизнеса. Анализ первопричин, выполняемый в Evolve Loop, может способствовать усовершенствованию продуктов, услуг, процессов и политик, основанных на коллективном опыте работников умственного труда и тех, кого мы обслуживаем.

Знания

Существует четыре практики KCS, которые способствуют созданию и поддержанию знаний в цикле решения:

• Capture — захват в рабочем процессе: отвечая на запрос, мы фиксируем контекст отправителя запроса (его слова и фразы), а также знания респондента.Когда неявное знание становится явным в контексте использования, оно становится частью статьи. (Неявные знания — это то, что мы знаем, но не знаем, что знаем, пока кто-нибудь не спросит.) Сбор этой неявной информации делает статью доступной для поиска и повторного использования.

• Структура — структура для повторного использования: единообразная структура, простые шаблоны и четкий стиль улучшают читаемость статьи KCS. Мы можем быстро идентифицировать существующие статьи KCS и их соответствующие элементы, чтобы сократить цикл решения и гарантировать, что новые статьи KCS основываются на существующих знаниях и интегрируются с ними.

• Повторное использование — слова и фразы, введенные для поиска, должны быть сохранены. Это ценный контент, который можно использовать и повторно использовать для улучшения существующих статей KCS. Или, если статьи KCS не существует, фразы, использованные для поиска, становятся началом новой статьи KCS. Поиск в базе знаний — это часть процесса запроса-ответа. «Поиск на ранней стадии, поиск часто» гарантирует, что мы не решаем уже решенный запрос и что мы извлекаем выгоду из коллективного опыта сети.Ранний поиск и часто также уменьшает количество повторяющихся статей базы знаний.

• Улучшение — повторное использование — это проверка: как респонденты мы берем на себя ответственность за статьи, с которыми взаимодействуем. База знаний — это наш коллективный опыт. Если мы видим что-то неправильное или непонятное, мы обязаны «отметить это или исправить». Если мы уверены в исправлении и у нас есть лицензия KCS, мы должны исправить это. Если мы не уверены или не имеем лицензии, мы должны отметить это.Если это чувство собственности развивается, повторное использование становится пересмотром. Мы постоянно пересматриваем и улучшаем используемые статьи KCS. Разрешение лицензированным пользователям редактировать статьи сокращает количество дубликатов, поддерживает актуальность статей и обеспечивает высокое качество и ценность.

Изменение значений

Для большинства организаций практика Solve Loop неестественна. Наши традиционные методы измерения эффективности не способствовали развитию сотрудничества — оценка вклада была сосредоточена на отдельном человеке.Во многих случаях индивидуальная оценка способствует конкуренции, а не сотрудничеству. Например, групповое ранжирование сотрудников поощряет конкурентное отношение, которое не способствует обмену, улучшению или повторному использованию коллективного опыта, накопленного в базе знаний.

Многие организации создают менталитет героев, когда награждают «убийц драконов» или тех, кто правильно рассчитывает «ныряющий улов». Эти организации выражают четкое ценностное предложение: вас ценят за то, что вы знаете.Если организация ценит людей за то, что они знают, надежды на успех KCS нет. Успех KCS требует, чтобы организация сместила ценностное предложение на человека: вас ценят за вашу способность учиться и за вашу способность помогать другим учиться. Если это становится ценностным предложением, мы поощряем сотрудничество, совместное использование и улучшение. Это изменение стоимости требует новой модели оценки производительности, описанной в разделе Performance Assessment .

Хорошая новость: большинство людей сотрудничают. К счастью, они поступают правильно, несмотря на традиционные организационные структуры, меры и линейные процессы. С KCS мы можем начать оценивать ценность сотрудничества через обмен знаниями. База знаний становится пространством для совместной работы.

В следующих разделах мы подробно рассмотрим восемь практик циклов решения и эволюции.

Правильно снимите поясную петлю!

• Дом >
• Инструкция >
• Правильно снимите поясную петлю! | Автор: Аластер Браун (Гольф-клуб Эмирейтс)

Это создает крутой угол атаки, заставляющий вас бить (что отлично, если вы можете идеально ударить по мячу), но не оставляет права на ошибку, и распространенной ошибкой является попадание передней кромки в землю. Даже хороший удар не контролирует вращение!

Таким образом, получение правильного наклона рукояти при ударе определяет, как подошва клюшки взаимодействует с землей, и определяет качество удара.Мне нравится думать о правильной настройке, когда верх ручки указывает на петлю для ремня слева от пряжки ремня и помещает мяч в центр моих ног. Это создает правильную и естественную величину наклона клюшки для головки клюшки и правильно регулирует отскок клюшки.

При ударе я хочу вернуть рукоятку клюшки в то же положение (фокус поясной петли) и позволить подошве фиксатора клюшки пройти по рукоятке. Это обеспечивает гораздо лучший контакт, подъем, контроль вращения и, в конечном итоге, позволяет лучше контролировать дистанцию.

Я вижу гораздо более высокий уровень успеха у неглубоких учеников, использующих отскок, а не слишком крутых и копающих переднюю кромку, поэтому чрезмерный наклон вала вперед — настоящий смертельный ход, когда дело доходит до короткой игры.

Поместите руки на рукоятке так, чтобы правая рука была вверху, затем уберите большой палец с рукоятки. Положите левую руку ниже правой и сдвиньте ее вверх, пока не почувствуете, что она прижата.

Сделайте несколько небольших покачиваний этим захватом, так как это будет очень странно вначале, но он сразу даст вам обратную связь, что вы должны отпустить клюшку и не можете тянуть рукоятку к чрезмерному наклону вала.Попробуйте дать клюшке несколько ударов по земле, прежде чем нанести несколько небольших ударов. Это упражнение создаст понимание идеальных движений руки и запястья и правильной точки освобождения.

Через некоторое время вы начнете замечать, как ручка продолжает указывать на петлю для ремня даже в отделке.

Скорость, необходимая для зацикливания петли — Dr.Шон Элвидж

Криса (@ chris2306) спросили, как быстро вам нужно будет завершить цикл. Вот что у нас получилось.

Мы собираемся найти минимальную скорость , необходимую для завершения цикла, мы сделаем это с помощью аргумента энергии. Для удобства мы не будем обращать внимания на трение! Сначала нам нужно найти минимальную скорость, необходимую в верхней части цикла.

Чтобы получить минимально необходимую скорость, чтобы сделать петлю петлей, в верхней части петли мы требуем, чтобы нормальная сила (\ (N \)) была равна 0.2 & = & 5gr, \\
v_b & = & \ sqrt {5gr}.
\ end {eqnarray *}

Таким образом, мы нашли скорость, необходимую для завершения петли радиуса \ (r \). Например, если петля имела диаметр 4 метра (радиус 2 метра), то скорость, необходимая для завершения петли, была бы \ (v = \ sqrt {5 \ times g \ times 2} = \ sqrt {10g} \ приблизительно 9,9. \).

Для удобства мы можем аппроксимировать \ (\ sqrt {5gr} \) как \ [\ sqrt {5 \ times 9.81 \ times r} = \ sqrt {49.05r} \ приблизительно 7 \ sqrt {r}. \]

—
Большое спасибо Майку Барру за то, что он указал, что объяснение, откуда взялось \ (v_t = \ sqrt {gr} \), было неверным.Теперь это исправлено.

Держать водителя в курсе: динамическая обратная связь для поддержки правильного использования несовершенной системы автоматизации управления транспортным средством

Основные моменты

•

Непрерывно обратная связь о состоянии и поведении автоматизации, которая информирует операторов о развивающейся взаимосвязи между производительностью системы и рабочими пределами, разработанная с должным вниманием к визуальным и когнитивным затратам, может способствовать проактивному реагированию оператора на сбои автоматизации и точным ментальным моделям системных процессов.

•

Модальность и сложность функций являются ключевыми конструктивными решениями непрерывной обратной связи, которые определяют результирующие визуальные и когнитивные затраты, связанные с использованием этих дисплеев во время вождения.

•

Бортовые автоматизированные системы должны быть спроектированы так, чтобы информировать водителей о сбоях автоматизации, а не предупреждать их.

Реферат

Цель

В этом исследовании оцениваются преимущества и затраты, связанные с предоставлением водителям постоянной обратной связи об ограничениях и поведении несовершенной автоматизации управления транспортными средствами.

Предпосылки

Бортовые автоматизированные системы лишают водителей возможности активного управления транспортными средствами, часто за счет своевременного вмешательства при возникновении сбоев. Дискретные предупреждения как тип обратной связи для информирования водителей о поведении автоматизированной системы не позволяют водителям знать о ее приближении к рабочим пределам.

Метод

В симуляторе на фиксированной основе 48 водителей управляли автомобилем, используя адаптивный круиз-контроль (ACC) — форму автоматизации управления, которая поддерживает заданную скорость или заданный интервал, если транспортное средство встречает более медленно движущееся транспортное средство.Первый эксперимент сравнивал ACC с дискретными предупреждениями с ACC с непрерывной информацией, которая показывала текущее состояние ACC относительно его рабочих пределов. Во втором эксперименте оценивались три условия отображения, предназначенные для предоставления ненавязчивой экологически достоверной информации: 1) визуальный интерфейс; 2) слуховой интерфейс; и 3) комбинированный визуально-слуховой интерфейс.

Результаты

Драйверы с непрерывной обратной связью больше полагались на ACC, чем на драйверы с дискретными предупреждениями.Постоянная обратная связь увеличила частоту упреждающего реагирования на сбои автоматизации и улучшила понимание системы. Из трех дисплеев лучше всего работал комбинированный визуально-слуховой интерфейс.

Заключение

Непрерывная обратная связь помогла водителям понять развивающуюся взаимосвязь между производительностью системы и рабочими пределами.

Приложение

Дисплеи для все более автоматизированных транспортных средств должны информировать о поведении автоматизации в зависимости от конкретной ситуации, а не просто предупреждать водителей о сбоях и / или необходимости возобновления управления транспортными средствами, чтобы способствовать надлежащему пониманию и доверию.

Ключевые слова

Взаимодействие между человеком и автоматизацией

Постоянная обратная связь

Адаптивный круиз-контроль (ACC)

Поведение водителя

Автоматизированные автомобили

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

© 2018 Авторы. Опубликовано Elsevier Ltd.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

искусственный интеллект и машинное обучение

Водитель постоянно учится и со временем развивает своего рода интуицию.Например, если вы едете по быстрой полосе и видите впереди идущую по правой полосе машину, медленно движущуюся влево, вы автоматически отпускаете газ — даже если другая машина еще не включила сигнал поворота. Любой опытный водитель подозревает, что другая машина вот-вот перестроится.

Как беспилотное транспортное средство может таким же образом учиться на собственном опыте и при этом реагировать интуитивно? Porsche Engineering обратилась к этому вопросу вместе с Porsche AG и Cariad, компанией, занимающейся разработкой программного обеспечения и технологий VW Group, в рамках проверки концепции Big Data Loop.Специалисты по программному обеспечению в Cariad сейчас продолжают серийную разработку внутри Группы. Доказательство концепции было призвано продемонстрировать, как все функции, основанные на искусственном интеллекте (ИИ), могут постоянно развиваться в будущем. Решение напоминает схему: данные с автомобиля передаются по беспроводной сети в облако, где они используются для дальнейшего обучения ИИ. После этого улучшенный алгоритм тестируется и возвращается обратно.

Обнаружение смены полосы движения на более ранней стадии

Тестовый объект в этом проекте — автомобиль, оснащенный усовершенствованной системой адаптивного круиз-контроля (ACC).Эта система помощи водителю гарантирует, что всегда поддерживается безопасное расстояние от впереди идущего автомобиля, например, заранее обнаруживая, когда другие участники дорожного движения врезаются в дорогу. Теперь цель состоит в том, чтобы использовать ИИ для точного обнаружения этого поведения на более ранней стадии

В тестовом автомобиле эту задачу берет на себя разработанная внутри компании нейронная сеть, которая непрерывно обучается на реальных сценах из тестовых поездок. Это создает бесконечный цикл наблюдения и обучения, который постоянно улучшает работу ACC.«Вероятная смена полосы движения обнаруживается на полсекунды или секунду раньше — это эквивалент 30 метров движения по автомагистрали», — объясняет д-р Йоахим Шапер, старший менеджер по ИИ и большим данным в Porsche Engineering.

Каждое современное транспортное средство с вспомогательными системами производит огромное количество «больших данных», включая оцениваемые сигналы камер или информацию от радарных датчиков — так что материала для обучения нейронной сети предостаточно. Однако то, что на первый взгляд кажется простой идеей, оказывается настоящей проблемой, когда дело доходит до реализации.«Например, мы хотим записывать только те данные, которые действительно помогают системе двигаться вперед», — говорит руководитель проекта Филипп Вустманн, эксперт по продольному и поперечному управлению в Porsche Engineering. «Это непростая задача, потому что радарные датчики и камеры генерируют огромное количество данных, большая часть которых не имеет отношения к рассматриваемой функции». Например, вождение по пустой автомагистрали не дает никаких возможностей для обучения дистанционному контроллеру. Более того, оценка всех данных потребовала бы слишком много времени.

Вот почему мы выбираем определенные сцены, из которых ИИ может чему-то научиться. Эта задача выполняется так называемым SceneDetector в тестовом автомобиле Taycan: этот алгоритм использует интерпретированные сигналы камеры на автомобильной шине — системе, которая передает данные. Это не сырые видеоизображения, а информация о том, какие объекты на каком расстоянии от автомобиля. SceneDetector отфильтровывает те сцены из текущей дорожной ситуации, в которых ACC еще не реагирует оптимально — например, когда врезанный автомобиль обнаружен слишком поздно или неправильно.Кроме того, технически возможно, чтобы программа записывала так называемые угловые ситуации — пограничные ситуации, которые редко возникают при повседневном вождении. Например, если впереди идущий автомобиль сворачивает на своей полосе, фактически не меняя ее, алгоритм может отметить эту сцену. То же самое относится к ситуации, когда камера не обнаруживает разметку полосы движения. Это обнаружение конкретных сцен обрабатывается специальным программным обеспечением, которое называется Automated Measurement Data Analytics (AMDA).

Распространение данных путем моделирования

После того, как SceneDetector обнаружил пять потенциально поучительных событий включения, он передает связанные данные на сервер по мобильной радиосвязи.В облаке количество иллюстративного материала увеличивается: для этого данные сначала вводятся в моделирование, использующее игровой движок — ту же технологию, которую компьютерные игры используют для создания своих изображений. С помощью виртуального испытательного центра ADAS Porsche Engineering (PEVATeC) можно создавать виртуальные тест-драйвы, в которых автомобили в компьютере физически ведут себя так же, как их настоящие аналоги на земле. Моделирование приводит к измерениям, которые соответствуют измерениям реальной автомобильной шины.

Примеры кейсов

Истинный положительный сигнал (слева): система обнаружения включения должна правильно предсказать, собирается ли другой автомобиль сменить полосу движения. В этом случае адаптивный круиз-контроль (ACC) может тормозить плавно и раньше.

Ложное срабатывание (справа): обнаружение включения должно также определять, что автомобиль смещается вправо, но по-прежнему не врезается. Это помогает избежать ненужных маневров при торможении.

В среде моделирования PEVATeC различные варианты записанного процесса включения создаются снова автоматически на основе реальных измерений — другими словами, происходит повторное моделирование реальной ситуации.В каждом случае моделируемые процессы включения различаются лишь минимально: в одном варианте другой участник дорожного движения тянет влево быстрее, в другом он едет на большее расстояние. Эти варианты генерируют больше обучающих данных за очень короткое время без дополнительных тестовых поездок. Это также улучшает обобщаемость модели ИИ. Он распознает не только стандартные ситуации, но и те, которые встречаются реже. В этом суть технологии: нейронные сети приобретают новые навыки исключительно посредством наблюдения.Чем больше примеров они видят, тем лучше становятся. Среда моделирования также позволяет воссоздавать критические или нетипичные ситуации, чтобы расширить диапазон обучающих данных.

«Вероятная смена полосы движения обнаруживается на полсекунды или секунду раньше, что эквивалентно 30 метрам пути по автомагистрали». Д-р Йоахим Шапер, старший менеджер по искусственному интеллекту и большим данным в Porsche Engineering

После создания всех визуальных сценариев начинается фактическое обучение: все реальные и смоделированные события включения используются для обучения нейронной сети в облаке.Наблюдая, он учится распознавать признаки приближающейся смены полосы движения так же, как водитель-человек. Это позволяет ACC плавно тормозить, почти как настоящий человек. Или, как выразился эксперт Шапер: «Мы копируем интуицию в ИИ». В долгосрочной перспективе автомобиль может буквально развить чувство поведения других участников дорожного движения и, например, распознавать агрессивный стиль вождения, предполагающий рискованную смену полосы движения. Porsche Engineering использует облачную платформу GroupMDM от Volkswagen Group (MDM означает «Управление измеренными данными») для хранения и обработки данных.

Драйвер может активировать новую версию

После завершения обучения новое программное обеспечение для адаптивной системы круиз-контроля создается и проверяется автоматически. Это означает, что он должен уметь надежно распознавать врезки в большом количестве неизвестных тестовых сценариев. Только если программное обеспечение однозначно зарекомендовало себя, оно переносится на автомобиль. Затем драйвер видит диалоговое окно с текстом: «Доступна новая версия. Вы хотите активировать его? »Если водитель нажимает« ОК », улучшенный адаптивный круиз-контроль начинает работать.

Обучение и проверка новых моделей искусственного интеллекта

Новая модель ИИ автоматически обучается с использованием улучшенного набора данных и проверяется с помощью существующего набора данных проверки. Если он лучше предыдущей модели, его используют для дальнейших испытаний в автомобиле.

Также можно сначала протестировать новый модуль ACC в фоновом режиме (ShadowMode) в автомобиле: во время движения улучшенная модель получает те же данные датчиков, что и существующая бортовая система, и должна реагировать соответствующим образом.Однако старый ACC продолжает управлять акселератором и тормозом. Между тем, программное обеспечение контролирует качество прогнозов. Если, например, «продвинутый» ИИ предсказывает, что процесс включения не происходит («ложное срабатывание»), он будет дисквалифицирован. Только когда становится ясно, что нейронная сеть, обученная в облаке, действительно превосходит свои прогнозы, она начинает работать в реальном времени.

В этом испытании концепции единственный ручной шаг в цикле обучения заключается в том, что водитель нажимает кнопку, чтобы активировать новую версию ACC.«Что нового, так это то, что все автоматизировано, — говорит Шапер. Распознавание соответствующих сцен в транспортном средстве происходит без вмешательства человека, как и распространение обучающих сцен в среде моделирования. Компьютер также управляет обучением нейронной сети в облаке и обновлением данных до транспортного средства. Разработчики только что-то проверяют. «Автомобиль сам себя оптимизирует, — говорит Вустманн.

Проверка концепции всего за четыре месяца

Porsche Engineering смогла внедрить самообучающуюся адаптивную систему круиз-контроля всего за четыре месяца.На часть технологии была подана заявка на патент. Проверка концепции продемонстрировала, что технический подход работает. Архитектура, используемая здесь, уже используется в других проектах разработки, например, для тестирования и проверки нового поколения датчиков в качестве замены существующих датчиков. Следующим шагом будет внедрение Big Data Loop в серийное производство. Здесь еще предстоит решить несколько задач, например, обнаружение крайних случаев или полностью автоматизированная оптимизация функций.Cariad в настоящее время работает над серией приложений Big Data Loop в общем контексте автоматизированного вождения для брендов VW Group. Это доказательство концепции предоставит ценную информацию.

Как только необходимая технология станет стандартной для всех поставляемых транспортных средств, обучение также будет происходить быстрее, потому что будет больше цифрового визуального материала. В конце концов, в то время как сегодня единственный тестовый автомобиль находится на шоссе и собирает данные о маневрах, в будущем каждое транспортное средство сможет отправлять данные обратно производителю, если заказчик согласится.Руководитель проекта Вустманн воодушевлен этой перспективой: «Получение прямой обратной связи от парка клиентов в разных странах позволит сэкономить огромное количество времени, денег и испытаний».

«Технология также может быть интересна для бокового наведения, например, для системы удержания полосы движения». Филипп Вустманн, руководитель проекта по продольному и поперечному регулированию в Porsche Engineering

Распознавание врезки — это лишь часть пути к автомобилю непрерывного обучения.В будущем нейронные сети будут использоваться во многих местах в автомобиле, и все они могут быть улучшены с помощью автоматических контуров обратной связи. «Эта технология также может быть интересна для бокового наведения, например, для системы удержания полосы движения», — говорит Вустманн.

Вкратце

Цикл больших данных позволяет непрерывно развивать функции транспортных средств на основе искусственного интеллекта. Этот подход зарекомендовал себя в качестве доказательства концепции и уже используется в других проектах развития. Это может стать важным шагом на пути к непрерывному обучению.

Кариад

Основой для наилучшей оптимизации в Big Loop является обширная база данных. Здесь Porsche имеет преимущество благодаря сотрудничеству с другими брендами Volkswagen Group: огромная общая база для разработки программного обеспечения для обработки данных централизованно объединена в специально созданной компании Cariad (I Am Digital). На основе этих данных инженеры Porsche разрабатывают системы и функции, которым инженеры Porsche придали свою особую ДНК: вспомогательные системы повышают безопасность и удобство.