Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好
※ 引述《ewings (火星人當研究生)》之銘言:
: ※ 引述《ykjiang (York)》之銘言:
: : 維資料的技術。
: : 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
: 笑死,你又把你自己的妄想拿來當證據了,啥“初代光達”!
: https://www.researchgate.net/publication/250192756_Three-Dimensional_Imaging_Laser_Radars_with_Geiger-Mode_Avalanche_Photodiode_Arrays
: 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
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:
https://0rz.tw/mGPEV
Velodyne 出的,早期被用於電動車的 LiDAR ,Waymo 還在用的,結構如下:
https://0rz.tw/xMUYJ
比較後來發展的 flash LiDAR ,的確有用到你說的感測器陣列,相關介紹可以參考
維基百科 https://en.wikipedia.org/wiki/Lidar
: : 這部分也是,我一開始表達的也是 camera 的感測元件一開始就是二維的 cell 陣列: : 一個 cell 一個 cell 讀是你要抬槓,才提出來的,然後你還提了果凍效應佐證。
: : 另外,camera 一般內部有 buffer 儲存完整的 2D data
: : 輸出時才用你說的 NTSC 序列輸出,NTSC 基本上是舊時 TV 格式,高解析度的 camera: : 不用這種輸出格式了。而且 NTSC 還有奇偶交錯的問題,在處理上容易碰到另一種跟果: : 凍效應有點類似的問題,不過這也扯遠了。
: : 其餘的輸出格式還有很多,也是各種取捨,不再贅述。
: 總歸來說,就是你自己鬼扯說啥“一維”的鬼東西,結果,CMOS的工作原理打你的臉罷了。
: CMOS要在每一個cell就將電荷轉換為電壓,就注定只能逐個掃描讀取,
CMOS 將累積的電荷轉為電壓,因為每個 cell 有單獨的轉換開關,所以允許逐個轉換
實務上是採用 rolling shutter 的方式,大多一次轉換一排,造成你說的果凍效應
實際上 global shutter 的 CMOS 也發展出來了,只是現在主流還是 rolling shutter
(global shutter CMOS sensor 就沒有你說的果凍效應了)
: 就剛好打臉你所謂“光達是一維,而攝影機不是”的蠢說法
: : 都要消耗不少演算力了,
: : 機會構成2.5D
: : 癡才要額外用Lidar了。
: : 我不確定你說的 2.5D 多出的那 0.5D 指的是什麼
: 笑死,連2.5D都沒聽過,那你是要啥資格在前面鬼扯深度視覺的東西?
: 第三維的資料精度只能當參考用,統計學上達不到七成的可靠度,就只配用0.5D
就一個 2.5D 各自解讀囉,
我是因為還聽過另一種 2.5D 的說法,所以才想確認你的說法
: : 不過前面推文中也有人給連結了,證明一個攝像頭就能測得深度,多個攝像頭更準確。: 證明啥?證明用Lidar的apple公司是傻子,你才是天才?
: 要用偽測距騙這種傻瓜特教教徒還不簡單?
: 直接假設路人的身高是170公分,再用攝影機焦距和像素高度換算,就得到偽測距了,: 這個方式在100年前就出現了,像狙擊鏡上面就有刻度讓射手可以用人當參考物,粗略的估算距離。
: 但是如果路人身高不到150,又恰巧特別瘦,或是行進間突然彎腰,使像素高度變化率大幅改變,
: 讓偽測距出現很高的誤差怎麼辦?
: 你以為特斯拉之前出包,撞上橫躺地上的貨車、撞上等等紅燈的機車的事件是怎麼來的?: AI再怎麼訓練,還是會有大數據資料沒涵蓋到的少數情況。當自駕車數量增加至上千萬輛時
: 就算這些少數情況發生機率再低,在這麼大的母體數量下,發生次數也會變得很高。
: 所以對自駕系統真正負責任的公司,才會用光達等可以真測距的感測器來設計。
你覺得特斯拉的 FSD 是用這種判斷方式嗎?或者只是單張照片的判斷方式?
之前附的連結就有說它是利用多張照片綜合判斷的,人家都出專利了,
深度方面的準確度沒有 LiDAR 高,但 Tesla 覺得夠用了。
專利連結如下:
https://www.teslarati.com/tesla-pure-vision-fsd-patent-elon-musk/
: : 因為車子行進間可以拍很多個對同一物體不同距離下的 frame
: : 至於特斯拉是怎麼辦到的細節部分,我不知道,唯一確定的要耗費很多算力,
: : 連結如下:
: : 《Autopilot》AK談論AP開發細節 (2020/02)
: : https://www.mobile01.com/topicdetail.php?f=741&t=6137451
: : 《Autopilot》FSD初探25-遮住鏡頭還能在路口轉彎嗎?
: : https://www.mobile01.com/topicdetail.php?f=741&t=6246238
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別白費力氣了 他不了解軟體的威力
我以為果凍效應是你提的,沒有理解你和他討論的來龍
去脈,不過,我覺得在車用領域中,果凍效應或許沒那
麼嚴重,因為軟體看到的圖和一般人眼是不一樣的。
一直用硬體的思維永遠沒辦法了解
軟體再怎麼強,還是有硬傷,不然即使是人眼辨認駕駛
,雷達類感測為什麼助益很大
我是感覺還是要結合光達去確定距離啦,純影像的話高
速不小心推估慢了一點會不會就出事了阿
開車的時候是不在意前方距離你十公分還是一公分吧..
Software1.0時代,原理可行,也寫不出可行的
以影像為基礎的立體視覺程式。現在過渡到SW2.0了
再輔以快速發展的平行運算硬體,一切才可行起來
而且現成的馬路主要是設計給人類開車用的,突發狀況
已經比沒有馬路的時代好很多了
要真的遇到濃霧等路況不好的情況,我期待將來AI懂得
放慢車速,甚至自己自動路邊停車了
有LiDAR甚至加上4D Radar再加超強CPU,神經運算器
等等是不是更好?這就各車廠取捨的問題了
期待跟實際能做到有很大的差距 我也期待有人能發明
出可用的arc reactor,這樣全球暖化就可以得到大幅
度的緩合...
超強cpu你要不要想想耗電的問題
回二樓:車用領域一般都是用Global shutter
回樓上:爬爬文應該不困難,特斯拉目前的AP HW3算力
約144Tops,功耗約100W,對比PS5約13.3Tops。
樓上在搞笑嗎?FLOPS和TOPs傻傻搞不清楚?PS5的單位
是TFLOPS,不是TOPs
用2080 Ti顯卡來當基準,FP32浮點計算的性能約 13.4
TFLOPS,而INT4性能會是430TOPS。
未公開文件來看 HW2.5 camera 是 rolling shutter
現在已經量產的HW3 不確定是不是 global shutter
as6633208, Musk說法,FSD立體視覺比radar,lidar快
radar又易受雜訊干擾,誤判率高,
所以等FSD立體視覺穩定後,radar會拿掉,降低複雜度
重點是能省錢,省下的成本可以加強其餘更重要的部分
工程就是這樣,錢花在刀口,不要求最好,但要夠用
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,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9
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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