Blog TDK - Specjaliści w dziedzinie Automotive

Rozwój pojazdów autonomicznych stanowi jedno z największych wyzwań i jednocześnie największych osiągnięć współczesnej motoryzacji. Pojazdy, które potrafią samodzielnie poruszać się po drogach, są nie tylko technologicznym cudem, ale również obietnicą rewolucji w sposobie, w jaki podróżujemy. Aby urzeczywistnić tę wizję, przemysł motoryzacyjny potrzebuje wysoce wykwalifikowanych specjalistów, którzy posiadają unikalne zestawy umiejętności i wiedzę.
Jakie umiejętności są najbardziej poszukiwane wśród specjalistów ds. autonomii w pojazdach i jak przyczyniają się one do postępu w tej dziedzinie. Punktem wyjścia będzie zrozumienie i rozwój algorytmów sztucznej inteligencji (AI), która jest sercem pojazdów autonomicznych. Bez zaawansowanych algorytmów AI, pojazdy nie byłyby w stanie analizować ogromnych ilości danych zbieranych przez czujniki i podejmować decyzji w czasie rzeczywistym. Specjaliści ds. autonomii muszą posiadać głęboką wiedzę na temat uczenia maszynowego, sieci neuronowych i przetwarzania obrazów. Algorytmy AI muszą być w stanie rozpoznawać i klasyfikować obiekty, takie jak inne pojazdy, piesi, znaki drogowe i sygnalizacje świetlne. Na przykład, Waymo, pionier w dziedzinie autonomicznych pojazdów, wykorzystuje zaawansowane modele uczenia głębokiego, aby ich pojazdy mogły bezpiecznie poruszać się po złożonych środowiskach miejskich. Eksperci w tej dziedzinie muszą być biegli programowaniu w językach takich jak Python i C++, a także w korzystaniu z narzędzi i bibliotek do uczenia maszynowego, takich jak TensorFlow i PyTorch.

Nowoczesne technologie to także umiejętność przetwarzania danych z czujników. Pojazdy autonomiczne są wyposażone w różnorodne czujniki, takie jak lidary, radary, kamery i ultradźwięki, które dostarczają ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym. Specjaliści muszą być w stanie przetwarzać i integrować te dane, aby stworzyć dokładny obraz otoczenia pojazdu. Ta umiejętność wymaga zaawansowanej znajomości przetwarzania sygnałów i analizy danych. Jednym z kluczowych elementów tej umiejętności jest fuzja danych, czyli łączenie informacji z różnych źródeł, aby uzyskać bardziej kompletny i wiarygodny obraz otoczenia. Na przykład, firma Tesla używa kamer, radarów i sonarów, aby stworzyć 360-stopniowy obraz otoczenia swojego pojazdu. Specjaliści muszą być w stanie nie tylko zbierać te dane, ale także filtrować szumy, wykrywać błędy i integrować informacje w sposób umożliwiający pojazdowi podejmowanie bezpiecznych decyzji.

Jeśli mówimy o programistach, to nie można zapomnieć o rozwoju oprogramowania wbudowanego, czyli systemów komputerowych, które są zintegrowane z hardwarem pojazdu i sterują jego działaniem. Specjaliści ds. autonomii muszą być w stanie tworzyć i optymalizować oprogramowanie, które steruje wszystkimi aspektami pojazdu, od układów napędowych po systemy hamulcowe. Przykładem firmy, która z sukcesem rozwija oprogramowanie wbudowane, jest Bosch, jeden z największych dostawców technologii motoryzacyjnej. Bosch rozwija systemy wbudowane, które zarządzają wszystkim, od kontroli trakcji po zaawansowane systemy wspomagania kierowcy (ADAS). Programiści muszą być biegli w językach takich jak C i C++, a także muszą rozumieć specyfikę systemów czasu rzeczywistego oraz protokoły komunikacyjne stosowane w pojazdach, takie jak CAN bus.

Nie mniej ważnym aspektem jest testowanie i walidacja systemów autonomicznych. Proces ten obejmuje zarówno testy wirtualne, jak i testy w rzeczywistych warunkach drogowych. Testowanie musi uwzględniać szeroki zakres scenariuszy, aby upewnić się, że systemy są bezpieczne
i niezawodne w każdych warunkach.

Jednym z przykładów jest praca firmy Waymo, która przeprowadza zarówno symulacje komputerowe, jak i rzeczywiste testy na drogach publicznych. Specjaliści ds. testowania muszą być w stanie tworzyć realistyczne scenariusze testowe, analizować wyniki i wprowadzać niezbędne poprawki w systemach. Ważna jest także znajomość narzędzi do automatyzacji testów oraz metodologii takich jak testowanie na poziomie jednostkowym, integracyjnym i systemowym.

Rozwój pojazdów autonomicznych wymaga współpracy wielu zespołów, w tym inżynierów mechaników, elektryków, programistów i specjalistów od sztucznej inteligencji. Skuteczne zarządzanie projektem i umiejętność pracy w zespole są kluczowe dla sukcesu. Specjaliści muszą być w stanie zarządzać złożonymi projektami, harmonogramami i zasobami. Umiejętności komunikacyjne są również niezwykle ważne, aby móc skutecznie współpracować z innymi specjalistami i interesariuszami projektu. Przykładem firmy, która skutecznie zarządza interdyscyplinarnymi zespołami, jest Volvo. Ich projekty dotyczące autonomicznych pojazdów obejmują współpracę z różnymi partnerami, w tym firmami technologicznymi, uniwersytetami i instytucjami badawczymi.

Sektor autonomicznych pojazdów jest dynamiczny i szybko ewoluuje, co wymaga od specjalistów ciągłego doskonalenia swoich umiejętności i aktualizacji wiedzy. Szkolenia, kursy i udział w konferencjach branżowych są kluczowe dla pozostania na bieżąco z najnowszymi trendami
i technologiami. Wiele firm motoryzacyjnych oferuje programy szkoleniowe i możliwości dalszego kształcenia dla swoich pracowników. Na przykład, BMW oferuje programy szkoleniowe dla swoich inżynierów, które obejmują najnowsze technologie w dziedzinie autonomii i sztucznej inteligencji. Specjaliści muszą być gotowi inwestować czas i wysiłek w rozwój zawodowy, aby sprostać rosnącym wymaganiom branży.

Patrząc w przyszłość, umiejętności związane z autonomią w pojazdach będą coraz bardziej poszukiwane. W miarę jak technologia będzie się rozwijać, będziemy świadkami jeszcze większej integracji sztucznej inteligencji i przetwarzania danych w pojazdach. Specjaliści, którzy są
w stanie łączyć te umiejętności, będą na wagę złota.

Jakie umiejętności są najbardziej poszukiwane wśród specjalistów ds. autonomii w pojazdach?