大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于马斯克自动驾驶技巧的问题,于是小编就整理了1个相关介绍马斯克自动驾驶技巧的解答,让我们一起看看吧。
赞成激光雷达的,觉得它测距跟精确,实现原理直接方便,但激光的副作用也是明显的,造价高,对人眼的损害不确定(实在要用,最好和医疗机构合作,拿动物的眼做长期实验,进行估计评价)。
图像识别,难度要大些,对处理器的速度要求也高,算法也复杂。但它也是可以预警的,比如对在路边站立的人,可以用图像分析他们的重心,判断其下一步可能发生的动作是否影响车辆通行。
从仿生学的角度分析驾驶员的习惯,首先是图形扫描全景,判断最大可能威胁,然后再判断威胁目标的位置,移动速度,移动方向,这一功能图像识别虽然原理上能做,但时间开销大,实时响应慢,可以考虑用毫米波雷达来解决即可,在图像识别的预警指导下,毫米波雷达不需要大面积扫描全景,只需针对具体方位目标测量,使发现过程简化。
【纯视觉技术自动驾驶】,好不好?当然好,为什么就马斯克做?技术难道高,国产是没能力短期做到,就不能给中国消费者画【蛋糕】,【激光雷达】就可能短期马上画【漂亮可口的蛋糕】。大家一定问,马斯克为什么一定做【纯视觉技术自动驾驶】?因为,这代表未来。马斯克做的事,都有前瞻性的,火箭,太阳能,电动车,人脑接入……。【纯视觉技术自动驾驶】是为未来【智能机器时代】准备的,特别是为智能机器人。大家想想,一个场景,未来战场,智能机器人战士加入,它如何处理辨识战场复杂环境的信息,然后处理?只能是【纯视觉技术】。
自动驾驶不是一种线性控制技术,而是一种模糊控制技术。车的行驶环境很复杂,比如路边站着一个人,如果他面向马路,那他有可能是要过马路。如果他背向马路,那他肯定是要转身之后才会过马路。将来的自动驾驶必须要具备这种预判能力,而这种能力来自于视觉分析,需要大量训练样本去训练AI。激光雷达连路边的一个人和一个垃圾桶都分辨不出来。
特斯拉牛B的不是算法,而是他拥有庞大的行驶数据。每台特斯拉,无论你是否购买了FSD,都装备了一套自动驾驶硬件,用于数据***集,这样就使得他的AI快速进化。这两年随着销量的全面铺开,FSD的版本更迭也越来越快。
别的企业不去做视觉分析,并不是技术不行算法不行,视觉分析的基础算法是开源的,可以说入门门槛并不高,他们缺的是训练数据。因为搞视觉技术的公司不做车,造车企业只是向这些公司买一套解决方案,所以他们不可能像特斯拉一样具备海量行驶数据,只有少量的训练模型实现一些基础的识别功能,像车道线交通标志之类。
自动驾驶的未来必定是AI,不单是汽车,未来所有的交通工具都会交由AI控制,统一调度。基于传感器的线性控制只是过渡技术,很快会被淘汰。
大家都不太理解自动驾驶的难点。我来说几句。自动驾驶的难点在于人工智能。而不是感知设备。摄像头也好,雷达也好都是感知外界事物的。在高速公路行车,摄像头配个主动雷达就能满足基本的自动驾驶了。无非就是感知前车的速度和距离。再加个摄像头观察白线,可以换道就差不多了。
问题的关键是普通道路,路边有个小孩,她在那没动,你怎么判断她的年纪比较小可能突然冲到马路上,提前减慢速度?而不管是否道路通畅限速80?这个没有算法,摄像头也好,激光雷达也好根本解决不了不是吗?
到此,以上就是小编对于马斯克自动驾驶技巧的问题就介绍到这了,希望介绍关于马斯克自动驾驶技巧的1点解答对大家有用。
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