Tesla Autopilot ora consente all’auto di percepire lo spazio circostante grazie allo sviluppo delle sue griglie di occupazione. Il direttore dei programmi di pilota automatico di Tesla, Ashok Elluswamy, ha condiviso un thread dettagliato su Twitter A proposito di un’officina moderna Contratto di squadra di pilota automatico. Ha anche condiviso il workshop su Twitter.
Presentato alcuni lavori recenti del team Tesla Autopilot al CVPR di quest’anno, in particolare sulle “reti di occupazione”, il nostro approccio alla risoluzione e all’utilizzo del rilevamento delle barriere pubbliche per consentire una prevenzione avanzata delle collisioni. Il discorso completo è qui: https://t.co/wpGXlNHaWl (1/12)
– Aelluswamy 21 agosto 2022
Nel video e nel thread di Twitter, Ashok spiega come Tesla abbia sviluppato griglie di occupazione per dare letteralmente all’auto un senso dell’ambiente circostante. Gli esseri umani hanno la capacità di capire le cose che li circondano in qualsiasi momento. Questa macchina sta viaggiando su strada a velocità lenta o veloce? Come pedone, ho abbastanza tempo per attraversare la strada prima di essere colpito? Cos’è questo in mezzo alla strada? Cos’è questo caduto dal cielo? Devo togliermi di mezzo.
Queste reazioni agli scenari e alle decisioni rapide vengono naturalmente per gli esseri umani. Il team di pilota automatico di Tesla sta lavorando alla programmazione dei veicoli per fare lo stesso e questo dovrebbe salvare vite umane. Immagina che l’auto sia in grado di rilevare correttamente l’ambiente circostante mentre il conducente non sta nemmeno prestando attenzione. Un esempio è l’accelerazione involontaria improvvisa (SUA). Ashok ha osservato che il pilota automatico previene circa 40 di questi tipi di incidenti al giorno.
Il workshop si è svolto a giugno di quest’anno Conferenza su Computer Vision e Pattern Recognition (CVPR.) a New Orleans. Ashok ha spiegato che il team ha sviluppato griglie di occupazione che consentono all’auto di anticipare l’occupazione volumetrica di tutto ciò che la circonda.
Ashok ha spiegato che metodi tipici come la segmentazione dello spazio dell’immagine per lo spazio libero o la profondità dei pixel hanno molti problemi. La soluzione a questi problemi sono le reti di occupazione.
In altre parole, le reti di occupazione consentono a un veicolo di essere consapevole dello spazio che lo circonda e di determinare se può guidare o meno in quello spazio. Ad esempio, se un UFO si schianta improvvisamente davanti a te mentre stai guidando, reagirai rapidamente e nel modo più sicuro possibile. Questo è ciò che il team di Autopilot addestra il software a fare.
Ashok ha condiviso i dettagli su come le reti di occupazione utilizzano i campi di radiazione neurale (NeRF). “La rappresentazione dell’occupazione di queste reti consente il rendering differenziale delle immagini (basato sull’azione dei campi di radiazione neurale). Tuttavia, a differenza dei tipici NeRF, che sono presenti in ogni scena, queste reti di occupazione sono generalizzate tra le scene”.
Queste previsioni sono già state utilizzate per prevenire molte collisioni. Ad esempio, il pilota automatico previene circa 40 incidenti al giorno in cui i conducenti premono accidentalmente il pedale dell’acceleratore al 100% invece dei freni. Nel video, l’autopilota frena automaticamente, salvando le gambe di questo ragazzo (7/12) pic.twitter.com/XtMssPT9cM
– Aelluswamy 21 agosto 2022
Puoi leggere il libro di Ashok Il thread completo di Twitter è qui E tu puoi Guardalo qui. noi Poco più di un mese In vista del Tesla AI Day, sono sicuro che Tesla condividerà di più sulla tecnologia salvavita su cui stanno lavorando e sul bot Optimus.
Scoprili tutti di recente Pubblica un video A proposito del nuovo aggiornamento 10.69 e condividi i suoi pensieri sulla griglia di occupazione.
Lee ha detto in un messaggio su Twitter: “Il bello delle reti di occupazione è che l’auto non deve saperlo cosa o cosa Le cose che vede, deve solo sapere che lo sono essere Lì per evitarli! “
Nota: Johnna contribuisce a Tesla e sostiene la sua missione.
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