江苏龙网

  1. 首页 > 生活 > >

『盖世汽车』特斯拉 AI 总监公布自动驾驶数据 解释视觉策略如何实现全自动驾驶


在今年2月举行的一次大会上 ， 特斯拉AI总监详细介绍了特斯拉将如何实现全自动驾驶 。
盖世汽车讯据外媒报道 ， 特斯拉人工智能（AI）总监AndrejKarpathy在今年2月举行的ScaledMachineLearning大会上 ， 公布了Autopilot及其功能的一组新数据 。

『盖世汽车』特斯拉 AI 总监公布自动驾驶数据 解释视觉策略如何实现全自动驾驶
本文插图
【『盖世汽车』特斯拉 AI 总监公布自动驾驶数据 解释视觉策略如何实现全自动驾驶】

与大多数从事自动驾驶研究的汽车制造商和科技公司不同 ， 特斯拉不仅仅依赖内部测试车队或仿真 ， 而是利用其拥有庞大客户群的电动汽车车队来收集数据 。 此类车辆配备了大量的传感器阵列 ， 可用于收集数据并改进其驾驶辅助功能 。 特斯拉希望此类数据不仅可用于改进其Autopilot ， 还能够帮助监管机构确认其系统可以改善道路安全 。
目前来看 ， 特斯拉车队采用Autopilot完成了30亿英里 ， 而其中10亿英里都由NavigateonAutopilot功能完成 ， 该功能还完成了20万次自动变道 。 此外 ， 自从去年特斯拉发布智能召唤功能（SmartSummon）以来 ， 特斯拉车主已经使用了该功能120万次 。
众所周知 ， 特斯拉致力于采用高度依赖视觉的方式以实现全自动驾驶 ， 即利用其汽车上的摄像头套件和人工智能技术 ， 以训练其神经网络 ， 让车辆能够对道路上的情况做出反应 。 而其他主流的自动驾驶汽车公司 ， 如自动驾驶领域的领导者Waymo和Cruise等 ， 都依赖于激光雷达和高精地图 ， 预先绘制好地图 ， 再让自动驾驶汽车在地图区域内行驶 。 虽然方法合理 ， 但也有很多限制 。 例如 ， Waymo进行自动驾驶汽车研究已经多年 ， 但是迄今为止 ， 也只能在少数几个地点运营 。 这也是为什么基于激光雷达实现全自动驾驶（FSD）不可行的原因 。 无论是在高速公路还是市中心街道 ， 道路上都有太多不确定性 ， 因而可能会导致预先制定的解决方案无效 。
因此 ， 特斯拉不采用高精地图 ， 而主要依靠车辆摄像头和人工智能 。 该方法与人类驾驶的方式非常类似 ， 因为人也是用眼睛观察道路 ， 利用大脑决定开车时的行为 。 Karpathy指出 ， 此种方法启发了特斯拉改进Autopilot和FSD ， 并高效应用于整个车队 。 改进版本的Autopilot软件完全不会受预先绘制的地图数据的限制 。


    推荐阅读


    上一篇：【宝骏】质量稳、油耗低，5万多就可以拿下

    下一篇：『别克』别克推旗舰商务！艾维亚先埃尔法实现五屏联动，凭啥卖奔驰V级价