[心得] 簡單解釋如何實現自動駕駛

iPadProPlus 03/26 23:54視覺 大數據 5G AI唯一解

focusd 03/27 00:07時常連網連asus都做的到，其他車廠一定追很快。

focusd 03/27 00:09美軍的砲兵車還不是一出門就連網，不然用望遠鏡？

shark157 03/27 00:11追很快你確定？特斯拉都出來幾年了，連網這個部分

shark157 03/27 00:11哪間車廠追上了？更何況特斯拉在被追上的過程累積

shark157 03/27 00:11多少數據了，重點是數據又不是連網能力

EBVirus 03/27 00:16我只知道用來比喻阿呆的AI阿法狗就是google開發的

EBVirus 03/27 00:17然後瞎子的waymo光達 也是google的....自駕誰比較猛

EBVirus 03/27 00:17應該不用說了

magesf 03/27 00:18攝像頭是三小？

DSAndres 03/27 00:24Mobileye現在是鏡頭以後加Lidar。個人認為要追求高

DSAndres 03/27 00:24準確度需要有影像+立體建模。結合兩種參數去判斷才

DSAndres 03/27 00:24真正安全。當然成本會是能否商業化的關鍵，Tesla在

DSAndres 03/27 00:24這方面極具優勢。

EBVirus 03/27 00:26目前的AI技術對於一些死規則的東西很有用 例如圍棋

EBVirus 03/27 00:27星海的話 也是靠完美操作贏玩家的...現在醫療AI龍頭

EBVirus 03/27 00:28IBM都快玩不下去了...醫療這種病人數據參數很單純的

EBVirus 03/27 00:28AI都有困難了

EBVirus 03/27 00:29Level5 應該還很遠吧...

focusd 03/27 00:36Mercedes me connect與蔚來都有了，有人在用石器

focusd 03/27 00:44公車也有八顆鏡頭呦

focusd 03/27 00:52http://i.imgur.com/M1rhDaw.jpg

focusd 03/27 01:15不過我認同特斯拉的數據累積，其他硬體都可以追

yaritai 03/27 01:33互聯網建立車子間的溝通渠道搭配攝像頭判讀視頻呢

lay10521 03/27 02:33garbage in garbage out

sky2001 03/27 03:09civil maps不是宣稱可以做到低成本且數據量極小的

sky2001 03/27 03:10高精度地圖(絕對精度公分等級) 而且只用Arm cortex

leaveleft 03/27 04:01就成立網路代駕公司啊！車子至少要L2以上，然後聯

leaveleft 03/27 04:01網，有人在遠端幫你操控到目的地...

kuloda 03/27 06:26現在發展自駕車的很多是光達雷達+攝影機

yytseng 03/27 06:38兩者都會輾過睡在路中的狗，然後去下跪

yytseng 03/27 06:42可見光鏡頭限制太多，尤其是高對比狀況，瞬間變瞎子

focusd 03/27 06:49沒事，現在都休旅車。把底盤做高一點，讓狗死不了

lovedog0731 03/27 08:07馬斯克開大絕:辨識waymo的車並跟在其後。不用閃過危

lovedog0731 03/27 08:07險，只要閃過撞毀的waymo就夠

asdhse 03/27 08:33視覺辨識加光達才是最佳解

MacD89 03/27 09:56所以在馬路上睡覺的橫躺白色貨車就是不講武德...

neverfly 03/27 11:04結果還是撞上靜止貨櫃了

DSAndres 03/27 11:15視覺辨識如果是AI學習後只讓單機對實時影像做局部

DSAndres 03/27 11:15特徵值判斷，難保不會有誤判情形。人類判斷是透過

DSAndres 03/27 11:15幾十年生活經驗建立物體的立體構造認識，像是立體

DSAndres 03/27 11:15圖庫，移動的裝置要做到這樣，應該不能只學習路面

DSAndres 03/27 11:15的圖像。

hg32658 03/27 12:12請一個專業司機

XXPLUS 03/27 12:15看到蔡英文或尤達大師不是都應該做一樣的反應嗎？

YJM1106 03/27 13:09說靜止物人類其實也一樣，在晚上的高速公路上 你不

YJM1106 03/27 13:09會因為隱約看到什麼東西就踩死煞車 會到真的看見物

YJM1106 03/27 13:09體輪廓才有反應

KBchen 03/27 13:11補充一下：特斯拉不用光達也因為體積大跟成本高

kazami 03/27 13:26我覺得LV5最大的問題在於自駕開啟的時候車禍賠償

kazami 03/27 13:26責任歸屬，如果歸屬於車廠，那跳脫率或車禍率要夠

kazami 03/27 13:26低，低到車廠認為能夠負擔這成本，(即便是有保險

kazami 03/27 13:26也可能導致保費大增而影響消費者購買意願), 而以

kazami 03/27 13:26特斯拉現在只靠鏡頭攝影做AI視覺辨識，技術上是不

kazami 03/27 13:26太可能讓跳脫率或車禍率低到他們認為能夠承擔LV5

kazami 03/27 13:27可能增加的成本，而這也不是說你數據一直增加就可

kazami 03/27 13:27能讓跳脫率無限的逼近0，可能等車子互相會溝通後

kazami 03/27 13:27還比較有機會

kazami 03/27 13:35在醫學診斷上也有類似的問題，今天誤診責任還是在

kazami 03/27 13:35醫院，沒有廠商敢阿沙力說他的AI誤診他負責，這樣

kazami 03/27 13:35子就注定AI只能用來輔助而已。

birdskingla 03/27 13:39目標價多少辣 講出乃

darkdogoblin03/27 15:18應該買車時就會有但書，輔助駕駛風險自負

s70160 03/27 21:08目前使用Openpilot 採用雷達+vision 做縱向處理...

s70160 03/27 21:08前方有靜止車輛確實可以100%停止！

heacoun 03/27 21:22攝影鏡頭，什麼攝像頭。

francej 03/27 22:00事實上人也分很多等級 從 三寶 到 F1職業車手

francej 03/27 22:01三寶開車 看到白色橫躺貨車 搞不好也是直直撞上去

wellkom 03/27 22:06三寶開，就算是正常行駛的也是用力幹下去啦

chandler022703/28 22:59局部範圍就不叫Lv5好嘛.....定義看清楚

chandler022703/28 23:01單一系統感知有侷限 所以主流才搞Lidar+視覺+雷達啊

chandler022703/28 23:03Tesla問題在視覺無法正確感知下沒有別套方案cover啊

chandler022703/28 23:07而且高精地圖中沒有移動人車，lidar也能夠正確感知

chandler022703/28 23:10判斷人車上，lidar是很明確知道有物體在那，vision

chandler022703/28 23:12是依每個成像再經訓練(深度學習)辨識出人車