原创特斯拉称其自动驾驶手段难度更大

 新闻动态     |      2020-06-25

盖世汽车讯 据外媒报道,日前,特斯拉AI和计算机视觉主管Andrej Karpathy承认,特斯拉在自动驾驶方面所采用的手段比业内大无数公司更难,但他外示,这是扩展的唯一途径。

(图片来源: https://electrek.co/ )

现在业内有数十家著名公司正在致力于解决自动驾驶题目,而且有很众差别的手段,主要分为两类:主要倚赖计算机视觉的公司,以及倚赖高清地图的公司。特斯拉属于倚赖计算机视觉的公司。

本周早些时候,Karpathy分享了特斯拉自动驾驶开发柔件演示转向,以及Waymo的自动驾驶原型进走转向的视频。Karpathy强调说,固然两栽手段望首来十足相通,但其背后的决策是十足差别的。“Waymo和业内很众公司都行使高清地图。车辆上路之前,必须先驾驶车辆预先绘制环境地图,还必须配备厘米级精度的激光雷达。车辆清新如何在十字路口转曲,晓畅相有关的交通灯,以及定位等等。而吾们不做这些倘若,对吾们而言,每经过一个十字路口,吾们都是第一次望到它。”

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Karpathy承认这是一个很难明决的题目,新闻动态而特斯拉的现在的是打造一个可扩展的自动驾驶体系,可安放在道路上的数百万辆车辆中,他认为特斯拉基于视觉的体系更容易扩展。“可扩展性是一个很难明决的题目,但倘若吾们从根本上解决了这一题目,就有能够扩展到道路上的数百万辆汽车。而竖立激光雷达地图是极其腾贵的。除了创建,还要进走维护,而且检测其转折是极其难得的。”

Karpathy称基于地图的手段为“不可扩展的手段”。他外示,固然特斯拉也制作地图,并行使“视觉和地图之间的各栽融相符”,但其地图异国到达厘米级的精度,所以,不克仰仗这些地图进走导航。

特斯拉在答对一切情况时都必须像是第一次遇到。Karpathy注释了他们是如何议决几十名从事神经网络钻研的员工来实现这一现在的的。他们以一个通用的计算机视觉基础设施为基础,然后围绕该基础设施创建新的义务。固然特斯拉只有几十名从事神经网络钻研的员工,但其有一个重大的团队从事标注做事。换言之,特斯拉将中央视觉检测体系与体系必要实现的详细义务(例如检测各栽类型的停车标志)别脱离来。

就地图而言,Karpathy外示“不要以为吾们能够脱离高清激光雷达地图。吾们会行使激光雷达地图,尤其是一切车道的车流、交通等有关地图,然后思考如何在不行使激光雷达地图的情况下展望十字路口。”