Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好

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※ 引述《airforce1101 (我不宅)》之銘言: : 影像、雷達、光達不太一樣,我把影像與雷達、光達拆成兩類好了,影像對於訊號處理來 : 說屬於二維陣列,但是雷達與光達可以帶回三維的目標資訊,雷達就是低頻段的光,因頻 : 率特性不同,所以適用場景不同,光達的脈衝時間很短,所以較於雷達相比,對於相同目 : 標,可以帶回更高精度的資訊。 : 光達的領域上有關延展性目標,可以參考K. Granstrom, M. Baum, and S. Reuter 所著 : 的這篇文章 Extended object tracking: Introduction, overview, and application. : 在AI輔助下,或許環境良好下影像能做到光達能大多數能做的事,但某些判斷影像與光達 : 先天上的差距還是存在。 : 其實也好奇,傳感器與影像間的關聯是否讓AI找出並學習其特徵向量,有待高手解答了。 目前應用的雷達跟光達在量測數據上還是有些不同 [雷達] 參考這篇文章 https://reurl.cc/e9AeVW https://i.imgur.com/AInOO4D.jpg
The physical properties of the signal (the Doppler effect) enable such units to measure three parameters [R, Az, V]: distance and angle (azimuth) to the object, as well as velocity and its sign 量測距離、角度、相對速度 雷達波打到人孔蓋、標誌(金屬)因反射造成錯誤偵測問題 解法:濾掉靜止量測數據,輸出會動的物體量測
airforce1101: 動靜物體還好分,可以算多普勒頻率04/08 22:38
airforce1101: 靜態物體區別很難04/08 22:39
趨勢:4D Imaging Radar https://i.imgur.com/O5TxpCd.jpg
4D radar unit with a planar antenna array (read on to find more about it) capable of measuring range, azimuth, elevation angle and velocity [R, Az, Ev and V] 量測距離、方位角、高度角、速度 幾家發展4D Radar的廠商 Arbe: Radar Revolution. Delivered. (rumor是特斯拉可能採用他們方案) https://www.youtube.com/watch?v=Yc4MfzbbtuI
The RadSee 4D Imaging Radar https://www.youtube.com/watch?v=h7t-6_wiZKM
雖然解析度、精度還是不如光達 但就如airforce1101講的,或許是惡劣天候下的一個不錯方案
airforce1101: 毫米波比多數的物體尺寸短,也落在光學反射區04/08 22:53
airforce1101: 少了高頻光對於較差氣候的衰減影像04/08 22:54
[光達] 傳統光達(AM lidar)量測到的三維點雲,但不包含速度資訊 速度必須經由不同時間點的數據進行推算 (點雲分類、時間軸前後關聯、過濾雜訊,進而推算該物體速度) 這些都有賴演算法,但演算法100%正確只能說太樂觀XD 趨勢之一:FCMW lidar (frequency modulated continuous wave) https://reurl.cc/4ynZ3D https://i.imgur.com/i3DSwxa.jpg
FMCW lidar is more accurate for tracking objects that are moving, such as other vehicles on the road 可以直接量測速度,因此不需透過演算法推算 軟體複雜度下降是好事(系統強健性) 發展FM lidar的廠商:Blackmore(現已被Aurora收購) Blackmore Sensors and Analytics, Inc. Doppler lidar https://www.youtube.com/watch?v=Cd48BiiPgLA
Aurora 收購 LiDAR 公司 Blackmore,繼續向全堆疊供應商邁進 https://technews.tw/2019/05/30/aurora-is-buying-a-laser-lidar-maker/ FMCW 技術加身,Aurora 也加入自研光學雷達 https://technews.tw/2020/07/16/aurora-self-developed-lidar/ 但光達還是有一些失效模式 鏡像、玻璃材質測不到(光穿透)、黑色物體偵測距離偏短(吸收能量) 感測器各有千秋啦 期待單一系統期做到接近100%正確滿足全自駕,不切實際 況且對於"安全要求"相當要求的自駕 就算一種方案能做到接近完美,有另一個方案作為redundancy不好嗎? -- Aurora 收購 LiDAR 公司 Blackmore,繼續向全堆疊供應商邁進 https://technews.tw/2019/05/30/aurora-is-buying-a-laser-lidar-maker/ FMCW 技術加身,Aurora 也加入自研光學雷達 https://technews.tw/2020/07/16/aurora-self-developed-lidar/ 但光達還是有一些失效模式 鏡像、玻璃材質測不到(光穿透)、黑色物體偵測距離偏短(吸收能量) 感測器各有千秋啦 期待單一系統期做到接近100%正確滿足全自駕,不切實際 況且對於"安全要求"相當要求的自駕 就算一種方案能做到接近完美,有另一個方案作為redundancy不好嗎? --
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.137.8.72 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/car/M.1617938182.A.587.html
1FFAPP:04/09 11:29
2Fd8613518: 現在是誰開誰負責,以後號稱全自駕,那是車廠該負責04/09 11:31
3Fd8613518: 吧?只靠目前的設備,特斯拉敢負責??我是不太信04/09 11:31
4Fd8613518: 啦04/09 11:31
5Fbluemkevin: 傳統車廠常會考慮 redundancy,電子業出身只求最佳04/09 11:36
6Fbluemkevin: 解04/09 11:36
7Fluke2007: 畢竟車出事了 在歐美日賠償都是天價04/09 11:50
8Fbluemkevin: 特斯拉在歐美也賣很多,不過我想他們應該有評估過。04/09 12:00
9Fykjiang: 之前一直有傳言特斯拉要採用4D雷達,04/09 12:16
10Fykjiang: 最近特斯拉在推特上說考慮把雷達整個拿掉,04/09 12:17
11Fykjiang: 應該還在評估中04/09 12:17
要看是Musk還是Tesla官方講的啊 老闆這樣放話還真是苦了Tesla的RD.....
12Fbill97385: 我不懂,說redundancy,請問,冗余系統跟視覺有衝04/09 12:19
13Fbill97385: 突相信誰的?如果有衝突要人來接手,哪一天系統才04/09 12:19
14Fbill97385: 可以高過level2?04/09 12:19
15Fbill97385: 多個辨識系統反而會產出過多的overkill,這樣也沒04/09 12:20
16Fbill97385: 完沒了04/09 12:20
這就自駕跟輔助最大差異啊 自駕是車要負責,那在以安全為前提的情況只能選擇相對保守方案 舉線傳的例子,油門煞車訊號都有2組,2組不一致就變跛行模式(limp mode) infiniti的線傳轉向則是3套取2套相同 redundancy設計用在車輛、飛機上行之有年 同樣是ASIL-D層級,我是不信自駕不需要啦 擔心時常衝突,那只能說這單一方案本身根本不到可靠的地步 再來目前都是有限制條件的Lv4自駕,沒有所謂的全自駕 本來失效後到人類接管就得考量不是嗎
17Fykjiang: 可能看是冗余還是互補吧,冗余可能是為了糾錯防故障 04/09 12:36
18Fykjiang: 或者防誤動作,例如特斯拉內部的神經晶片就同時兩組 04/09 12:37
19Fykjiang: 這可以防故障,兩組算出的結果相同才接受,不同就.. 04/09 12:38
20Fbluemkevin: 樓上說的是車用標準要求的,但是功能上的冗餘就沒有 04/09 12:50
21Fbluemkevin: 強制要求,有些車廠還是以vADAS作為主幹,但是會把 04/09 12:50
22Fbluemkevin: 一些其他感測機制與vADAS結果比對來判斷功能是否可 04/09 12:50
23Fbluemkevin: 靠。 04/09 12:50
24Fairforce1101: 感謝解說 04/09 15:42
25Fjump693: 錢大 優文 04/09 16:56
26FMiralles: redundancy也是要算力運算的,不是擺在一邊供著保平 04/10 08:42
27FMiralles: 安的。資料輸入愈多,計算力要求愈大,判斷需要的AI 04/10 08:44
28FMiralles: 也更複雜,哪個方案更有機會成功不是小天才在一邊隨 04/10 08:46
29FMiralles: 便嘴嘴就行的 04/10 08:46
光達+視覺+雷達都用本來就是自駕業界普遍的做法,也被認為最可行 你是指這行業的都在隨便嘴嘴?????
30Fdarktasi: 錢大優文 04/10 15:33
※ 編輯: chandler0227 (1.171.9.161 臺灣), 04/11/2021 08:35:59

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