Стоит иметь в виду сразу несколько допущений, которые сужают пространство для маневра и приведут к уже озвученному:
В радарах для adas используются два диапазона, 24 и 77 Ггц. Интерес смещается ко второму.
ФАР пытаются использовать, в первую очередь чтобы как-то привить радару достаточную разрешающую способность по углу. Но все упирается в габариты и стоимость, проще научиться измерять угол на цель с помощью фазового метода (хотя и это удорожает конструкцию).
Автомобильные радары излучают максимум 10-20 мВт, этого достаточно для дальностей до 300 метров, а больше не особо нужно.
А теперь скажите, чего ради устраивать представление, которое создаст проблемы всему движению. Зачем нужна технология с таким количеством костылей? Цель какая?
И вас вероятно удивит процент магистралей (тех самых, в несколько полос, с обочинами и разделителям) в США. Таких дорог всего 1,2% от общей протяженности.
Вряд ли нам стоит соревноваться кто смешнее сравнение придумает, мы все дальше уходим от вопроса.
Давай по-другому. Ваш прогноз, как скоро случится значимый прорыв в ИИ автопилотов, который кардинально улучшит его поведение? Человеки же не дураки, работают в этой области.
Крутой комментарий, буду добавлять в исходный пост. А лидары в интервале 5-20 Hz сохраняют одинаковые параметры по точности и разрешающей способности?
Радары — да, и еще только они допускают установку за радиопрозрачными кузовными элементами (под бампером например).
По sensor fusion, имею только общее представление о форматах данных с разных источников, на полноценную статью точно не потянет. Может у вас больше опыта?
Плюсану, напишите обзорную статью прям здесь и покажите результаты испытаний. Вы получите обратную связь, в том числе как пойти по пути коммерциализации. Даже я что-то смогу подсказать.
Я уже приводил пример — в симуляции воздушного боя ИИ уже побеждает человека. То есть как только у ИИ появляется полная информация о происходящем, он резко становятся хорошими и выносит человека.
Отрасль постоянно прогрессирует, только с учетом рыночных законов, а не просто топит за все хорошее против всего плохого)
Поймите правильно, стоимость R&D во всех популярных сейчас тематиках стоит десятки и сотни миллионов долларов, если не защищать свои разработки, умрешь. Все и защищают.
Поэтому LittleSquirrel прав, нужно чтобы лучше было все. Но развитие алгоритмов автопилотирования уже ушло дальше, чем развитие снабжающих его информацией датчиков. Отсюда и мой посыл.
До выделенных линий на фривее еще нужно будет добраться — то есть в городе, в пригороде, даже на развязках фривеев автопилоты будут стоять вместе со всеми. С тем же ограничением скорости (а автопилот пока вообще не готов к большим скоростям) решение ничего не даст с точки зрения экономии времени.
Те, кто не ездят много по фривеям, вообще ничего не почувствуют.
В качестве примера можно взять электромобили, им же разрешают ездить по полосам для общественного транспорта и парковаться бесплатно. Не слышал, чтобы это как-то всерьез работало.
Потому что возьмите карту современного города (только не Детройта, а там Парижа, Москвы, Рима или NYC) и попробуйте прикинуть, где физически будут находиться те самые скоростные выделенные линии.
Ну не будет его, не будет в обозримом будущем. Отсюда хорошие алгоритмы, которые не получается делать искуственным интеллектом. Отсюда необходимость в избыточности информации от датчиков. Отсюда проблема в датчиках.
Уже решили, что для «уверенно вести машину ТОЛЬКО по информации с камер видимого спектра» обработка должна быть уровня человеческого мозга. Чтобы вы понимали, эта задача не то, чтобы не решена, а пока в принципе ставится под сомнение возможность ее решения.
Но еще проще подумать о мыши — она же ориентируется в пространстве, управляет своей тушкой, еду находит, социализируется. Лет через 5-10 привычный компьютер догонит ее мозг по производительности, а эмулировать такую вычислительную мощь можно уже сейчас. Но что-то не получается пока воссоздать.
Так что да, пропасть, отсюда и необходимость огромной избыточности информации для принятия решения автопилоту.
В радарах для adas используются два диапазона, 24 и 77 Ггц. Интерес смещается ко второму.
ФАР пытаются использовать, в первую очередь чтобы как-то привить радару достаточную разрешающую способность по углу. Но все упирается в габариты и стоимость, проще научиться измерять угол на цель с помощью фазового метода (хотя и это удорожает конструкцию).
Автомобильные радары излучают максимум 10-20 мВт, этого достаточно для дальностей до 300 метров, а больше не особо нужно.
И вас вероятно удивит процент магистралей (тех самых, в несколько полос, с обочинами и разделителям) в США. Таких дорог всего 1,2% от общей протяженности.
Более дешевые лидары тоже используют, так их и нужно несколько штук.
Давай по-другому. Ваш прогноз, как скоро случится значимый прорыв в ИИ автопилотов, который кардинально улучшит его поведение? Человеки же не дураки, работают в этой области.
Радары — да, и еще только они допускают установку за радиопрозрачными кузовными элементами (под бампером например).
По sensor fusion, имею только общее представление о форматах данных с разных источников, на полноценную статью точно не потянет. Может у вас больше опыта?
Поймите правильно, стоимость R&D во всех популярных сейчас тематиках стоит десятки и сотни миллионов долларов, если не защищать свои разработки, умрешь. Все и защищают.
Поэтому LittleSquirrel прав, нужно чтобы лучше было все. Но развитие алгоритмов автопилотирования уже ушло дальше, чем развитие снабжающих его информацией датчиков. Отсюда и мой посыл.
Те, кто не ездят много по фривеям, вообще ничего не почувствуют.
В качестве примера можно взять электромобили, им же разрешают ездить по полосам для общественного транспорта и парковаться бесплатно. Не слышал, чтобы это как-то всерьез работало.
Автопилот до тех же пор отложим?
Но еще проще подумать о мыши — она же ориентируется в пространстве, управляет своей тушкой, еду находит, социализируется. Лет через 5-10 привычный компьютер догонит ее мозг по производительности, а эмулировать такую вычислительную мощь можно уже сейчас. Но что-то не получается пока воссоздать.
Так что да, пропасть, отсюда и необходимость огромной избыточности информации для принятия решения автопилоту.