При каком зрении нельзя водить машину
Не каждый человек может похвастаться стопроцентным зрением, но водить машину хотят многие. Низкое зрение не всегда является противопоказанием к вождению, но за вождение без очков или линз вполне могут оштрафовать – и на довольно ощутимую сумму.
Какими документами регламентируется наличие очков у водителя
Федеральный Закон «О безопасности дорожного движения» содержит отдельную статью, которая закрепляет медицинские ограничения, противопоказания и показания к управлению транспортными средствами. Она допускает вождение при ряде заболеваний, но с условием, что водитель использует специальные изделия, приспособления, в том числе оборудует ими машину, чтобы компенсировать ограничения, вызванные болезнью.
Исходя из этих общих положений, можно сделать заключение, что при плохом зрении, которое не может обеспечить водителю безопасную езду, он обязан использовать линзы или очки. Поэтому при прохождении медицинской комиссии проводится и проверка зрения на права.
Интересный факт! В правилах дорожного движения вы не найдете прямой нормы, запрещающей вождение без очков или линз. Нарушение устанавливается косвенными нормам, и штраф применяется по совершенно другим статьям административного кодекса.
Выявление нарушения функций зрения не является прямым запретом на вождение. Очки и линзы призваны повысить остроту зрения до максимально допустимого уровня, при котором вождение считается безопасным. Формально это закрепляется в заключении медицинской комиссии, которая допускает вождение при ношении очков или линз, о чем ставится соответствующая отметка на водительском удостоверении.
Что же получается? Прямой нормы, запрещающей вождение без очков и линз нет, но на практике существует норма зрения для водителей, и за отсутствие предписанных очков могут оштрафовать. Все дело в том, что водительское удостоверение выдается при условии ношения очков, о чем на нем делается соответствующая отметка.
Обратите внимание! Медицинская справка с указанием вождения в очках не является нормативным документом, на основе которого водителю выставляется требование уплатить штраф, если он ездит без очков. К тому же водитель не обязан предъявлять ее при проверке документов.
А это условие уже закреплено соответствующей нормой права. В главе 4 Федерального Закона «О безопасности дорожного движения» говорится, что если на водительском удостоверении есть отметка, что оно действительно при наличии определенных условий, то их отсутствие автоматически делает водительские права недействительными, что и ведет за собой соответствующее наказание. Проще говоря, нет на водителе очков или линз - удостоверение недействительно.
Какой предусмотрен штраф за вождение без очков или линз
Исходя из вышеописанной нормативной коллизии, если водитель ездит без очков, хотя на его водительском удостоверении есть соответствующая
Наличие хорошего зрения абсолютно необходимо для управления автомобилем. Я знаю, о чем вы думаете - le duh - но именно поэтому вам потребовалось для прохождения проверок зрения в DMV, когда вы получите разрешение на учебу или водительские права или даже CDL (коммерческое водительское удостоверение) , Если вы не видите дорожные знаки, сигналы и другие автомобили, то вам не следует ехать. Давайте посмотрим на некоторые важные способы, которыми ваше зрение может помочь вам во время вождения.
Central Vision
Центральное зрение - это то, что вы видите передним лобовым стеклом, если смотреть прямо перед собой. Именно здесь вы увидите прекрасные достопримечательности, такие как мусор на шоссе, знаки АЗС и рекламные щиты, подобные этой:
Ваше центральное поле зрения - это то, откуда берется большая часть визуальной информации, которую вы получаете во время вождения. Например, центральное зрение позволяет узнать, когда машины перед вами затормозили, когда есть стоп-сигнал, когда ограничение скорости снижается или когда вы должны выехать из автомагистрали.Все очень важные вещи.
Держите этих пиперов бдительными во время вождения!
Периферийное зрение
Периферийное зрение немного менее очевидно, но оно очень важно для вождения. По сути, периферийное зрение - это то, что вы видите краем глаза, когда смотрите прямо перед собой. Периферийное зрение позволяет видеть, когда другие автомобили проезжают мимо вас, и в то же время позволяет вам сосредоточиться на том, что находится перед вами. Вы видите, что я имею в виду? (Примечание: периферическое зрение не заменяет проверку вашего слепого пятна!)
Периферийное зрение похоже на наш встроенный боковой глаз.
Периферийное зрение дополняет центральное зрение, помогая вам принимать обоснованные решения о вождении - например, когда безопасно передвигаться по полосе движения, когда пешеход пытается пересечь дорогу или когда вам нужно ехать на автомойку, потому что птица просто выскочила у вашего окна (тьфу, худшее) Периферийное зрение позволяет вам увидеть потенциальные опасности, прежде чем они попадут в ваше центральное зрение. Вместе два типа видения помогают сделать вас более умным водителем. Довольно круто, правда?
Вот как выглядит центральное и периферийное зрение!
"Похоже"... возьми?
Корректирующие очки
Пожилые водители - не единственные, кому требуется хороший уход за зрением. Как новый водитель собирается пройти автошколу, вы должны будете сдать глазной экзамен и пройти некоторые требования к зрению, прежде чем вы получите свое разрешение для учащихся или водительские права. Если у вас нет идеальных глаз с зрением 20/20, вам нужно надеть очки или корректирующие линзы. Наличие остроты зрения очень важно, когда вы находитесь за рулем. Если вы не видите, что происходит вокруг вас, вы в конечном итоге окажетесь в некоторых ужасных авариях.Если вы когда-либо испытывали потерю зрения, плохое качество зрения или состояние зрения, которое ухудшает вашу способность водителя к безопасности, немедленно остановитесь и вызовите поездку. В большинстве штатов, если вы носите очки или корректирующие линзы, отдел по выдаче водительских прав помещает на обратной стороне вашего удостоверения личности отметку об этом.
Обязательно ознакомьтесь с остальными нашими видеороликами о безопасном вождении, чтобы узнать больше советов, которые помогут вам контролировать дорогу!
,За последние несколько лет в автомобили было добавлено все больше и больше автономных функций. И всего пару месяцев назад Тесла выпустил следующее видео, в котором он хвастался о достижении «Полного самостоятельного вождения».
В статье Techopedia сообщалось, что даже более ранние автомобили Tesla содержали «необходимое оборудование для автономного вождения», хотя активация этой способности зависела от обновления программного обеспечения.В статье также предполагалось, что разница между тем, как автономные автомобили, построенные сегодня, будут отличаться от тех, что будут созданы в будущем.
В настоящее время автомобили Tesla оснащены необходимым оборудованием для автономного вождения, но для полного включения этой функции необходимы обновления программного обеспечения. Хотя это позволит полностью автономное вождение, оно также позволит водителю-человеку контролировать ситуацию, когда ситуация требует вмешательства.
Следующее поколение автономных транспортных средств, однако, не будет нуждаться в руле, педалях или трансмиссии.Преимущество таких автомобилей заключается в возможности снизить количество несчастных случаев и обеспечить необходимый транспорт для людей, которые не способны управлять автомобилем, как пожилые люди или люди с нарушениями зрения или физическими недостатками.
Но есть и потенциальный недостаток: необходимость в человеческом агентстве, которое настраивает программирование автомобиля, чтобы предвидеть все возможные сценарии и предписывать автомобилю делать такие суждения, которые приходится делать людям, когда сценарий требует действий, которые неизбежно причинить некоторую форму вреда.
Несмотря на то, что Tesla может быть самым известным именем на переднем плане AI для транспортных средств, это, конечно, не единственный игрок на этом растущем рынке. Некоторые намного более почтенные имена в промышленности также вошли в действие.
СВЯЗАННЫЕ: ИНТЕРЕСНАЯ ИСТОРИЯ ЭЛЕКТРОМОБИЛЕЙ
Бернард Марр недавно написал о миллиардных инвестициях Toyota в автомобили с автоматическим управлением и ИИ. Компания поставила перед собой цели, которых она хочет достичь к 2020 году:
«Благодаря инвестициям Toyota в технологические стартапы, такие как Perceptive Automata, она надеется создать технологию, позволяющую автономным транспортным средствам становиться более похожими на человека, когда они находятся на Дорога больше похожа на то, как водители-люди взаимодействуют с пешеходами.«
Стаж в области безопасности вождения
Конечно, мы еще не там. Но вопрос заключается в том, является ли это конечной целью, и следует ли нам ее преследовать, не принимая во внимание все возможные последствия полностью независимой машины.
В каждой ДТП и смертельных случаях, связанных с самостоятельным вождением, перечислены девять аварий с участием автономных транспортных средств, только четыре из которых привели к гибели людей. Тем не менее, несмотря на заявления о названии, список неполон, так как после публикации статьи были несчастные случаи со смертельным исходом.
Последний погибший, о котором сообщалось, был связан с Tesla Model X 23 марта 2018 года. Водитель машины погиб, когда он столкнулся с дорожным барьером. Тесла обвинил его в том, что шлагбаум мешает автономной системе вождения автомобиля:
"Причина, по которой этот сбой был настолько серьезным, заключается в том, что аттенюатор при столкновении, дорожный барьер безопасности, предназначенный для уменьшения воздействия на бетонную полосу, имел был раздавлен в предыдущей аварии без замены ", сказал Тесла в своем заявлении.
Компания добавила: «Мы никогда не видели такого уровня повреждения Model X в любой другой аварии».
К сожалению, это не было концом фатальных аварий для самоходных автомобилей Теслы. Ряд из них произошел в этом году.
Среди инцидентов был один 1 марта 2019 года. Национальным советом по безопасности на транспорте США (NTSB) было подтверждено, что полуавтономное программное обеспечение Autopilot было задействовано на Tesla Model 3, когда его врезали в тягач, пытающийся пересечь Флоридское шоссе, и водитель машины был убит.
Хотя они все еще относительно редки, по сравнению с автомобильными авариями, вызванными водителями-людьми, тот факт, что есть какие-либо несчастные случаи и смертельные случаи, вызванные автомобилями с автоматическим управлением, заставляет людей беспокоиться о своей безопасности и программировании. Фактически, в этом году Кварц поставил под сомнение требования безопасности Теслы.
Подобно той аварии Тесла, большинство автономных автомобильных аварий приводят к смерти человека, сидящего на месте водителя. Тем не менее, были случаи, когда люди, находившиеся вне машины, были сбиты и убиты автономными автомобилями.
Самым печально известным инцидентом такого рода может быть случай с Убер в смерти Элейн Херцберг в марте 2018 года. 49-летняя женщина шла и толкала свой велосипед по проспекту Милле в Темпе, штат Аризона, когда машина Убер ударила ее.
Видеозапись инцидента, выпущенную полицией, можно посмотреть здесь:
В результате этого компания Uber приняла политику, предусматривающую включение водителей-людей в свои автомобили. История была сообщена здесь: Uber возвращает автомобили к работе, но с людьми-водителями.
Это способ для Uber обойти проблему, с которой нам придется столкнуться, если и когда полностью автономные автомобили станут нормой: как запрограммировать их на включение инстинкта сохранения человеческой жизни.
Программирование ИИ с заботой об этике
Как мы видели в другой статье, Наш Храбрый Новый Мир: почему развитие ИИ поднимает этические проблемы, поскольку великая сила ИИ несет большую ответственность, чтобы удостовериться, что технология не в конечном итоге делает ситуации хуже во имя прогресса.Изучение этики ИИ привлекло внимание людей, которые думают о том, что нужно сделать перед внедрением автоматизированных решений.
Одним из таких людей является Пол Тагард, доктор философии, канадский философ и ученый, который затронул некоторые проблемы, с которыми мы сейчас сталкиваемся в отношении программирования этики в ИИ в книге «Как построить этический искусственный интеллект».
Он поднимает следующие 3 препятствия:
- Этические теории весьма противоречивы.Некоторые люди предпочитают этические принципы, установленные религиозными текстами, такими как Библия или Коран. Философы спорят о том, должна ли этика основываться на правах и обязанностях, на величайшем благе для наибольшего числа людей или на добродетельных действиях.
- Действовать этично требует удовлетворения моральных ценностей, но нет единого мнения о том, какие ценности являются уместными или даже о том, какие ценности. Без учета соответствующих ценностей, которые люди используют, когда действуют этично, невозможно привести ценности систем ИИ в соответствие с ценностями людей.
- Чтобы построить систему искусственного интеллекта, которая ведет себя этично, идеи о ценностях, правильных и неправильных должны быть достаточно точными, чтобы их можно было реализовать в алгоритмах, но в современных этических соображениях катастрофически не хватает точности и алгоритмов.
Тагард действительно предлагает подход для преодоления этих трудностей, говорит он, и ссылается на свою книгу « естественная философия: от социального мозга к знаниям, реальности, нравственности и красоте» . Тем не менее, в ходе этой статьи он не предлагает решения, которое конкретно касается программирования автомобилей без водителя.
Автомобили с самостоятельным вождением и проблема с тележкой
В идеале, водители избегают столкновения с чем-либо или кем-либо. Но можно оказаться в ситуации, в которой невозможно избежать столкновения, и единственный выбор - кого или людей ударить.
Эта этическая дилемма - это так называемая проблема тележек, которая, как и сама тележка, насчитывает более ста лет. Обычно это выглядит следующим образом:
Вы видите убегающую тележку, двигающуюся к пяти связанным (или иным образом выведенным из строя) людям, лежащим на рельсах.Вы стоите рядом с рычагом, который управляет выключателем. Если вы нажмете на рычаг, тележка будет перенаправлена на боковую дорожку, и пять человек на главной дорожке будут сохранены. Однако на боковой дорожке лежит один человек.
У вас есть два варианта:
- Ничего не делать и позволить тележке убить пять человек на главной дорожке;
- Потяните рычаг, отводя тележку на боковую направляющую, где она убьет одного человека.
Конечно, здесь нет действительно хорошего выбора.Вопрос в том, какой из двух вариантов меньше. Именно эту дилемму поставил Зеленый Гоблин в фильме 2002 года «Человек-паук», пытаясь заставить его выбрать между спасением канатной дороги, полной детей, или женщиной, которую он любит:
Будучи супергероем, Человек-паук был в состоянии использовать свои способности и силу веб-вращения, чтобы спасти обоих. Но иногда даже супергерои вынуждены делать трагический выбор, как это было в фильме 2008 года « Темный рыцарь », в котором Бэтмен решил оставить женщину, которую он любил, в взорвавшемся здании.
Таким образом, даже те, кто обладает превосходными способностями, не всегда могут спасти всех, и одна и та же ситуация может применяться к автомобилям с поддержкой ИИ.
Тогда возникает вопрос: какой кодекс этики мы применяем, чтобы запрограммировать их на такой выбор?
Что должен делать автомобиль с самостоятельным вождением?
MIT Technology Review обратил внимание на некоторых исследователей, которые несколько лет назад работали над формулированием ответов в разделе «Как помочь самоходным автомобилям принимать этические решения». Среди исследователей в этой области - Крис Гердес, профессор Стэнфордского университета, который изучал «этические дилеммы, которые могут возникнуть, когда в реальном мире внедряется самостоятельное вождение автомобиля».
Он предложил более простой выбор: иметь дело с ребенком, бегущим на улицу, который заставляет машину врезаться в что-то, но позволяет ему выбирать между ребенком и фургоном на дороге. Для человека, который должен быть нет -разум, что защита ребенка важнее, чем защита фургона или самого автономного автомобиля.
Но что бы подумал ИИ? А как насчет пассажиров в транспортном средстве, которые могут получить травмы в результате такого столкновения?
Гердес заметил: «Это очень сложные решения, с которыми ежедневно сталкиваются те, кто разрабатывает алгоритмы управления для автоматизированных транспортных средств.”
В статье также цитируется Адриано Алессандрини, исследователь, работающий над автоматизированными транспортными средствами в Университете Рома-ла-Сапиенца в Италии, который возглавлял итальянскую часть европейского проекта CityMobil2 по испытанию автоматизированного транзитного транспортного средства. Смотрите видео об этом ниже:
Она суммировала проблему с тележкой для водителей и автомобилей с самостоятельным вождением в этой сумме:
«Вы можете что-то увидеть на своем пути, и вы решите сменить полосу движения, и как и вы, что-то еще находится в этом ряду.Так что это этическая дилемма ».
Другим выдающимся экспертом в этой области является Патрик Лин, профессор философии в Cal Poly, с которым работал Гердес. TED-Ed Лина, посвященный этическим проблемам в программировании автономных автомобилей для принятия решений о жизни или смерти, представлен в виде мысленного эксперимента в этом видео:
Если бы мы ехали в машине в ручном режиме, Как бы мы ни отреагировали, мы будем понимать, что это просто реакция, а не обдуманное решение », - говорит Линь на видео.Соответственно, следует понимать, что это «инстинктивное паническое движение без предрассудков и злого умысла».
Очень реальная вероятность смерти в результате не неисправности, а в результате того, что автомобили следуют за их программированием, - вот почему так важно подумать о том, как справиться с тем, что Лин называет «своего рода алгоритмом нацеливания». "
Он объясняет, что такие программы будут «систематически отдавать предпочтение или различать определенный тип объекта, в который врезаться.«
В результате те, кто находится в« целевых транспортных средствах, пострадают от негативных последствий этого алгоритма не по своей вине ».
Он не предлагает решения этой проблемы, но это предупреждение, что мы должны подумать о том, как мы собираемся справиться с этим:
«Обнаружение этих моральных поворотов шпилек сейчас поможет нам маневрировать незнакомым путем технологической этики и позволит нам уверенно и добросовестно отправиться в наше смелое новое будущее».
Это, вероятно, докажет еще более сложная навигация, чем на дорогах, по которым должны ездить автономные транспортные средства.
Компьютерное зрение для обнаружения объектов
Самодвижущиеся автомобили - это будущее. В течение следующих нескольких десятилетий мы сможем запрыгнуть в наши машины и сделать это:
Хорошо, возможно, не будем играть в Pokemon Go, но мы по существу сможем делать с машиной все, что захотим, будь она с вздремнуть, читать новости или вести видеочат с друзьями. Автомобиль делает все для нас , что позволяет нам экономить время на дороге.
Самостоятельные автомобили также спасут жизни. Более 33000 американцев погибают в автомобильных авариях каждый год. Внедрение автономных транспортных средств позволит осуществлять точную и безопасную транспортировку, уменьшая эти ненужные смерти.
Так как же автомобили продвинулись так далеко в этой удивительной технологической области? И как далеко они еще ушли? Это то, что я расскажу в следующих нескольких статьях.
Автономному транспортному средству нужны сенсорные устройства ввода, такие как камеры, радар и лазеры, чтобы позволить автомобилю воспринимать окружающий мир, создавая цифровую карту.Мы сосредоточимся на том, как автомобили обнаруживают объекты. Вот пример:
Как в мире автомобили делают это? Используя компьютерного зрения, поле машинного обучения и AI !
Обнаружение объектов - это фактически процесс, состоящий из двух частей: классификация изображений и затем локализация изображений. Классификация изображений определяет, какие объекты на изображении, например, автомобиль или человек, в то время как локализация изображения обеспечивает конкретное местоположение этих объектов, как видно из ограничивающих рамок выше.
Чтобы выполнить классификацию изображений, сверточная нейронная сеть обучается распознавать различные объекты, такие как светофоры и пешеходы. Сверточная нейронная сеть выполняет операции свертки на изображениях для их классификации. Проверьте мою другую статью, чтобы узнать, как построить свой собственный CNN!
Сверточная нейронная сеть
Однако такие CNN обычно могут классифицировать изображения только с одним объектом, который занимает значительную его часть. Чтобы решить эту проблему, мы можем использовать раздвижные окна!
Алгоритм скользящих оконКогда мы скользим окном по изображению, мы берем патч полученного изображения и запускаем его через сверточную нейронную сеть, чтобы проверить, соответствует ли оно какому-либо возможному объекту.Если это просто изображение дороги или неба, это будет ложное предсказание. Если это изображение автомобиля или человека, оно вернулось бы как истинное предсказание.
Но что, если есть объект, который намного больше или меньше размера окна? Это не будет обнаружено! Поэтому нам придется использовать окна нескольких размеров и перемещать их по изображению. Поскольку это может быть очень дорогим в вычислительном отношении и занимать много времени, мы представим другой алгоритм: YOLO.
И нет, это не означает, что вы живете только один раз, это , вы смотрите только один раз , так как изображение проходит только через CNN один раз ! Для YOLO мы разбиваем изображение на сетку и запускаем полное изображение через сверточную нейронную сеть.
Разделение изображения на сетку и получение карты вероятностей классов в качестве выходных данныхВ итоге мы получаем карту вероятностей классов, которая дает нам вероятности для каждой ячейки сетки, являющейся конкретным объектом. YOLO работает, потому что он возвращает предсказания небольших частей всего изображения, поэтому ему не нужны окна нескольких размеров и прогоны.
Теперь, когда мы знаем, что содержится в каждой ячейке сетки (или если она ничего не содержит), как мы можем точно определить, где каждый объект использует ограничительные рамки?
Мы используем алгоритм без максимального подавления .Во время обучения сети мы сравниваем результаты нашей ограничительной рамки из CNN с фактической ограничительной рамкой. Наша функция стоимости - это площадь пересечения, разделенная на область объединения двух ограничительных рамок. Чем ближе это число, также называемое IoU (пересечение по объединению), к 1, тем лучше наш прогноз.
Расчет IoUПосле обучения нашей сети прогнозированию ограничивающих рамок для нашего обучающего набора и при начале его тестирования мы также должны учитывать, что части одного и того же объекта могут находиться в нескольких ячейках сетки, что приводит к нескольким ограничивающим прямоугольникам ,Это требует не максимального подавления.
При не максимальном подавлении мы сначала отбрасываем ограничивающие рамки из ячеек сетки, которые имеют вероятность присутствия объекта ниже определенного порога, обычно 0,5 или 0,6. Затем мы берем блок с самым высоким значением прогнозирования и отбрасываем или подавляем блоков, у которых IoU больше другого порога с этим блоком, который также обычно обычно составляет 0,5 или 0,6.
Легко понять, почему он называется алгоритмом не максимального подавления, мы берем блоки, которые не имеют максимальной вероятности, и подавляем их!
После выполнения обнаружения и локализации объекта мы получаем наш результат!
Автомобили могут использовать YOLO или другие алгоритмы, чтобы обнаруживать объекты в его окружении и принимать решения на основе того, что он видит.Они смогут «видеть» людей, другие автомобили, светофоры и все остальное, чтобы решить, идти им, останавливаться или поворачивать. Используя обнаружение объектов, автомобили смогут видеть мир так же, как люди.
Но как это сдерживает автомобили с автоматическим управлением?
Прежде всего, автомобили должны обнаруживать объекты в режиме реального времени, чтобы быстро обнаруживать приближающиеся объекты и избегать их. Для высокой точности должно быть очень малое время ожидания, а это означает, что требуется очень высокая вычислительная и графическая мощность.Нам необходимо повысить мощность наших процессорных блоков, чтобы безопасно реализовать компьютерное зрение для автономных транспортных средств.
Однако нам также нужна очень точная модель свыше 99,9%, поскольку любые допущенные ошибки могут иметь катастрофические последствия и стоить человеческих жизней. Наши текущие модели еще не достигли такой высокой точности, и мы должны генерировать больше данных для обучения или разрабатывать даже лучшие модели. Существуют и другие лучшие модели обнаружения объектов, такие как R-FCN и SSD, но они все еще далеки от той точности, которая нам нужна.Если мы сможем значительно улучшить обнаружение объектов, мы станем на один шаг ближе к автомобилям с самостоятельным вождением и станем безопаснее и удобнее в будущем .
- Автомобили нуждаются в обнаружении объекта, чтобы воспринимать его окружение
- Обнаружение объекта = классификация объекта + локализация объекта
- Алгоритм YOLO должен только один раз прогнать все изображение через CNN, в то время как алгоритм скользящего окна намного дороже в вычислительном отношении
- Подавление не макс. Используется для определения того, какую ограничивающую рамку использовать.
- Мы все еще далеки от идеального обнаружения объектов, но все мы будем усердно работать, чтобы туда добраться!
Спасибо за чтение моей статьи! Пожалуйста, следуйте за мной или свяжитесь со мной на LinkedIn, если вам понравилось!
