Comments 20
Кажется, проблема гарантирования безаварийности робомобилей лежит не совсем в сфере математики, а в сфере проецирования математики на физику. Грубо говоря, в полноте физических данных для мат-модели, скорости и надёжности сенсоров, приводов и вычислителей, статистики наработки на отказ и прочих чисто инженерных аспектах. То, что виртуальный космический кораблик научился оптимизировать своё ускорение для оптимального обтекания траекторией движения материальных точек, не гарантирует, конечно, что реальный автомобиль с триллионом степеней свободы (в каждом узле) не собьёт пешехода (слегка отличающегося от материальной точки).
Не то, чтобы я был против робомобилей или не верил в прогресс технологий в этом направлении, но таки описанное в статье — не про гарантии безопасности участников движения в бытовом смысле, а, скорее, про экономию бензина/аккумуляторов (и про возможность вообще строить маршрут в сложных ситуациях, а не останавливаться для обеспечения безопасности).
вот да — основная проблема робомобиля не проложить траекторию, а определить — где встречка, есть ли рядом пешеход\велосипедист. Как только «будка» обозначена — то там множество способов ее объехать.
Взять то же ДТП с убером и велосипедисткой — и приборы ее видели, и мощности компьютера вполне бы хватило для маневра уклонения\торможения. Но т.к. это место осталось в списке «точки, через которые можно ехать» — алгоритм рассчитал траекторию через нее.
Взять то же ДТП с убером и велосипедисткой — и приборы ее видели, и мощности компьютера вполне бы хватило для маневра уклонения\торможения. Но т.к. это место осталось в списке «точки, через которые можно ехать» — алгоритм рассчитал траекторию через нее.
Как же, однако, избирательна память.
Задачи такого типа называют «линейными», и они были разработаны в 1940-х для решения проблем оптимизации, связанных с военными вопросами.Выдающиеся результаты, много улыбающихся лиц. Прямо гордость берет за торжество науки. Упомянули десяток фамилий, но почему-то, Канторовича упомянуть забыли. Или посчитали очень неудобным, ограничившись скромными «военными вопросами», как бы намекая, что подробности тут неуместны.
Когда выражение является суммой квадратов, вам известно, что оно всегда положительное<ЗанудаМоде>И всё-таки, оно всегда неотрицательное</Занудамоде>
Это мне напоминает доказательство, что корабли не будут тонуть по тому что есть закон Архимеда. Но, как известно, иногда они всё же тонут. По тому, что есть ещё много всяких других законов.
скомбинировать результаты для того, чтобы получить нечто, почти настолько же хорошее, как и ответ
качество получаемых решений оказывается полезным для практического использования
Даётся полная, 100% доказуемая гарантия
Хм…
История с автомобилями похожа на пиар, чтобы создать шум вокруг исследований и привлечь финансирование. Насколько я знаю, проблема в том чтобы верно детектировать то, что находится вокруг автомобиля. Веб камеры плохо работают в темноте, а лидар датчики слишком дороги и могут ослепить пешеходов, если они будут на каждом автомобиле. Про полиномы любопытно то, что это на самом деле NP сложная задача, поэтому решать ее для полиномов больше 10 на практике не получалось. Интересно, какая сложность у алгоритмов, которые были предложены в качестве альтернативы?
Это ж какой многочлен надо соорудить, что бы оценить трезвость велосипедиста и соответственно объехать бедолагу хоть по встрече? Или заметить заметил ли тачку чел который подошел к краю дороги, что бы перейти.
Хулиганы — что пешеходы, что водители будут тролить роботов: перебегать дорогу, безнаказанно подрезать будучи в полной уверености, что умный робот оттормозит даже лучше обычной АБС.
Хотя, на водителей-хулиганов можно автоматически жаловаться в страховую.
А вот пешодов прийдется чипировать. Шутка.
Хулиганы — что пешеходы, что водители будут тролить роботов: перебегать дорогу, безнаказанно подрезать будучи в полной уверености, что умный робот оттормозит даже лучше обычной АБС.
Хотя, на водителей-хулиганов можно автоматически жаловаться в страховую.
А вот пешодов прийдется чипировать. Шутка.
Очень халтурный перевод. Ну, то есть, либо довольно неплохой машинный перевод, и тут стоит радоваться, что ИИ пока позволяет себя обнаружить, либо просто халтура от человека. Не, в самом деле, ребята, давайте любить язык, на котором говорим, этот текст весьма плох. И было бы неплохо разбираться в теме и владеть ее лексикой.
Но как только вы покажете, что этот многочлен можно выразить через сумму квадратов, то неотрицательность просто станет следствием этого. «Сумма квадратов даёт вам красивый сертификат положительности», — сказал Пабло Паррило
сказал Капитан Очевидность. 17-ая проблема Гильберта задаёт нетривиальный вопрос, можно ли функции определённого класса свести к сумме квадратов функций другого определённого класса.
Нам же пользу положительного ответа на этот вопрос иллюстрируют трюизмом, что сумма квадратов действительных функций всюду неотрицательна. Спасибо, но хотелось бы всё-таки понять практическую пользу обратного утверждения — 17-ой проблемы Гильберта.
Было бы круто, если бы кто-нибудь написал статью о том, как именно найти тот самый наилучший маршрут для пути на работу, как те самые сценарии можно свести к многочленам, как решать или «оптимизировать» сценарий, находя минимальное значение, которое принимает многочлен. Или как делать все эти вещи для робомобиля: накладывать координатную сетку, делать многочлен, в качестве входа принимающий точки на сетке и т.д. Просто очень интересная эта тема, но я в ней ничего не смыслю, а хотя бы что-то понять хочется. Или укажите пожалуйста на источники, в которых нечто подобное делается. Спасибо.
Скорее всего, эта задача применяется везде и всюду. Просто формашлепы из Эпам ничего этого не знают.
Ожидал здесь увидеть хоть немного математики. Не описаны ни старое решение проблемы, ни новое.
Интересный факт — фразы «Даётся полная, 100% доказуемая гарантия того, что ваша система» (дословная цитата) оказалось достаточно для включения фотографии Джорджины в статью. Надо сказать, что это весьма оживило статью. :)
Sign up to leave a comment.
Классическая математическая задача проявляет себя в реальном мире