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日期: 2021-08-21 | 來源: 電動知家 | 有0人參與評論 | 專欄: 特斯拉 | 字體: 小 中 大
從中可以清楚的看到,特斯拉會通過自身傳感器和攝像頭,繪制出當前車輛周邊的路況信息,並且會上傳到特斯拉自己的地圖信息數據庫中。
看到這樣一幕,也有網友感慨,難怪之前一些單位,會禁止特斯拉入內,你是不是也明白了點呢。
事實上,特斯拉雖然沒有依賴數據服務商提供的高精地圖,但是特斯拉也有自己的“高精地圖”。 之前特斯拉官方曾表示,自己不需要高精地圖、不需要激光雷達。 但是他們展示出的自動駕駛行駛地圖,疑似也為高精地圖。
而我們常規意義上的高精地圖,是指高精度、精細化定義的地圖,其精度需要達到分米級。 而特斯拉的“高精地圖”,是一種基於它自己車上傳感器,和攝像頭自己搞出來的一套地圖數據。
相當於道路上行駛的特斯拉車輛,都是特斯拉的道路“測繪車”,采集到周邊路況信息後,上傳到特斯拉“高精地圖”信息數據庫中,為全球特斯拉車輛提供實時采集的路況“高精地圖”信息。
不過,由於我國嚴格的法規限制,特斯拉無法直接在國內用車上的傳感器收集數據。因此,特斯拉的自動測繪功能,很可能在國內無法被允許使用。
特斯拉是如何實現的呢?
AI可以視作一種生物,這種「生物」是從頭開始構建的,包含了合成視覺皮層。而這就是應用在特斯拉汽車中的視覺組件。
特斯拉在設計汽車中的視覺時,是按照人眼感知生物視覺的方式進行建模。在特斯拉汽車中,每輛車都裝有8個攝像頭,攝像頭的數據會輸入到一個三維的矢量空間裡。
每個相機獲取原始輸入後能創建不同的分辨率,以用於各種功能和目的。這些信息會輸入到一個復雜的神經網絡中,以生成對自動駕駛套件有用的附加信息。
特斯拉展示了過去如何處理其圖像數據的視頻。
在過去曾分享過的FSD的視頻中可以看出,雖然每個攝像頭的檢測很好,但事實證明矢量空間是不夠的。
如今,特斯拉已經能夠在矢量空間進行自動標注,就算行駛過程中視野被遮擋,根據標注的數據,也能夠安全、准確地導航。
除此之外,Karpathy還討論了特斯拉神經網絡學習的設計,包括相機校准、緩存、隊列和優化,以簡化所有任務。
他表示,與超級巡航和Waymo等競爭對手不同,現在特斯拉的FSD戰略能讓特斯拉汽車在行駛過程中實時繪制地圖。
通過結合多個車輛經過同一地點的繪制,就可以得到一個完整的地圖。
這些策略最終幫助特斯拉從其FSD和自動駕駛套件中退出雷達,采用純視覺模型。- 新聞來源於其它媒體,內容不代表本站立場!
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