Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好
※ 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
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
趨勢:4D Imaging Radar
https://i.imgur.com/O5TxpCd.jpg
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
[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://i.imgur.com/i3DSwxa.jpg
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?
--
現在是誰開誰負責,以後號稱全自駕,那是車廠該負責
吧?只靠目前的設備,特斯拉敢負責??我是不太信
啦
傳統車廠常會考慮 redundancy,電子業出身只求最佳
解
畢竟車出事了 在歐美日賠償都是天價
特斯拉在歐美也賣很多,不過我想他們應該有評估過。
之前一直有傳言特斯拉要採用4D雷達,
最近特斯拉在推特上說考慮把雷達整個拿掉,
應該還在評估中
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.....
我不懂,說redundancy,請問,冗余系統跟視覺有衝
突相信誰的?如果有衝突要人來接手,哪一天系統才
可以高過level2?
多個辨識系統反而會產出過多的overkill,這樣也沒
完沒了
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
可能看是冗余還是互補吧,冗余可能是為了糾錯防故障
或者防誤動作,例如特斯拉內部的神經晶片就同時兩組
這可以防故障,兩組算出的結果相同才接受,不同就..
樓上說的是車用標準要求的,但是功能上的冗餘就沒有
強制要求,有些車廠還是以vADAS作為主幹,但是會把
一些其他感測機制與vADAS結果比對來判斷功能是否可
靠。
感謝解說
錢大 優文
redundancy也是要算力運算的,不是擺在一邊供著保平
安的。資料輸入愈多,計算力要求愈大,判斷需要的AI
也更複雜,哪個方案更有機會成功不是小天才在一邊隨
便嘴嘴就行的
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?????
錢大優文
3
笑死,你又把你自己的妄想拿來當證據了,啥“初代光達”! 20年前,連名稱都還沒統一叫Lidar時,就已經在研究使用光電感測器陣列直接生成三維影像了, 一開始研究光達的時候,就有人從雷射全像技術出發,從來沒有你想像的“一維”Lidar : : : 你講的應該是 Rolling Shutter 造成的果凍效應,7
提到光達,沒有人會扯到雷射全像術吧 維基百科介紹 LiDAR 原理時附的動畫如下: Velodyne 出的,早期被用於電動車的 LiDAR ,Waymo 還在用的,結構如下:1
笑死,光達輸出的資料從來就是三維的,只有一維的叫雷射測距儀。 如果是更早之前還在用LADAR為名的時代,還有更多是利用全像原理,用相位差生成三維資料的技術。 對系統來說,不過感測器是用甚麼原理,輸出的資料格式如果是三維的,那就是三維, 有差別的只是更新率而已。 而光達輸出的一直都是三維資料,即使是平面光達,也是三維資料降維。6
我沒說光達最後的輸出資料不是三維,我只是說初代的光達是用一維的雷射測距,經巧 妙設計後得到三維的資料 : : 你講的應該是 Rolling Shutter 造成的果凍效應, : : CMOS 會採取 Rolling Shutter 有很多因素,例如為了功耗、快門速度、共用元件等 : : CMOS 後來也有 Global Shutter 的設計2
OK, 以雷達波的特性,的確如你說的,可以一個雷達波出去,同時有多組天線接收 這部分跟光達有差異。 : : 你講的 CMOS 果凍效應,不是 CMOS 的本質,而是數位化後,要將資料放在記憶體, : : 從記憶體讀取時有先後順序,這基本上是電子式的掃描,跟前面的機械式有差距。 : 這邊也是看不懂你在講三小11
這邊看完,我的感想只有“供三小?” 雷達與光達在原理上是利用掃描的方式,取得距離與向量,本質上資料的維度就是大於二維了。 是什麼時候變一維的?如果要這麼瞎扯,那鏡頭裡的CMOS一次也只能讀一個cell的資料, 一樣得要逐個掃描才能得到二維影像(這個就是所謂的果凍效應的成因), 照你的說法,鏡頭不也一樣是一維的?3
雷達基本上是機械動作在掃描 初代的光達也一樣,最新的發展小型化後,有搞陣列方式同時發射好幾組雷射,不過 解析度還是個問題 你講的 CMOS 果凍效應,不是 CMOS 的本質,而是數位化後,要將資料放在記憶體, 從記憶體讀取時有先後順序,這基本上是電子式的掃描,跟前面的機械式有差距。1
還是不曉得你在供三小 從雷達誕生以來,也從來沒出現過你口中的“一維”雷達 拿二戰裡的德國Lichtenstein雷達來說好了,雷達發射天線是固定在飛機的機首, 也沒有任何的機械機構讓天線搖動或轉動。7
直接看實際例子不就好了 在機車海的國家打開FSD 都能正常自輔駕 實際例子有什麼還能質疑的嗎18
首Po這個youtuber將FSD AI看到的畫面結合實際行車畫面 有幾個亮點, 你去觀察對向車道,或是更遠處都可以發現AI都可以清楚知道車子位置在哪 換句話說,FSD用了鏡頭就可以模擬光達的距離偵測了 這個技術已經被特斯拉提出為專利
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Re: [新聞] 特斯拉自動駕駛電腦Hardware4.0即將出爐前陣子在忙,今天得空,回一下好了 首先,LiDAR, Radar, 4D Radar 都是不同的東西,可能少數人因為翻譯混亂,沒搞清楚 傳統的雷達只有速度、平面方向、距離等三個維度的資訊,缺乏高度的判別能力, 只能知道前面有東西,但高度不知道,例如可能分不清是鋁罐還是電線竿,如果寬度都一 樣的話。24
Re: [分享] 台灣之光 特斯拉沒這個問題身為Musk粉,來回一下這篇 先問兩個問題: 1. 一定得用光達才能自駕嗎?不用光達行不行? 2. 自駕車用了光達能否增加安全係數? 針對第一個問題,26
[電車] 沒有雷達的特斯拉正式出海,為何馬斯克、標題連結: 沒有雷達的特斯拉正式出海,為何馬斯克、Toyota發展自動駕駛都押注鏡頭技術? 內文: 特斯拉宣佈捨棄雷達近一年後,沒有搭載雷達的Model 3、Model Y如今也正式出海,銷往25
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Re: [電車] 有段時間前的消息 關於 Tesla HW4.0我知道這篇很難懂 所以有人會去找這部解釋影片 獨家解密特斯拉最新高清雷達!Tesla HD Radar Explained|FMCW 4D Imaging Radar| Project Highland
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Re: [新聞] 雙北僅約2成危老建案一戶一車位7
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