У Теслы железо меняется, не скажу что стоит прямо сейчас. Макс декларирует подход «камеры+радары». Сейчас кмк есть фронтальный радар, ультразвук по кругу и камеры.
Проблемы не считаю решаемыми, потому что пока у отрасли нет однозначного решения для них. Примеров обратного, кстати, так и не увидел.
>У пассивных систем в видимом диапазоне полно минусов — нет прямого измерения скорости,
>И? Как человек меряет? Почему этого недостаточно?
Никак не меряет, только оценивает, этого недостаточно, потому что приводит к авариям (не успел остановиться перед впередиидущим автомобилем, не успел повернуть перед идущим навстречу автомобилем и т.п.)
>плохое разрешение по дальности
> больше, чем у человека. А с учётом взаимообмена информацией — много больше.
отличная оценка. Да, с кем и какой информацией у вас меняется камера?
> У автопилота в любом случае должно быть снижение скорости вплоть до остановки, если погодные условия не позволяют ехать.
> Что, кстати, исключит множество аварий, которые происходят сейчас.
Город засыпает, просыпается мафия. То есть ночью, в туман, в снег у нас дорожное сообщение прерывается.
>тяжелая обработка и т.п.
>вот уж это — самый слабый из возможных аргументов. Как раз в обработке — вообще весь смысл, и как раз это — основа основ.
> Это и надо развивать.
Давайте напишем в Intel с Альтерой, что им нужно повысить скорость обработки на порядок, а то они плохо стараются, мало десятков миллиардов заливают в числодробилки. NVIDIA в копию поставим. Выше уже расписали и аргументировали — скорость обработки в реальных задачах наращивать не получается.
>За приемлемые деньги ничего из этого не починить.
>Весьма голословное заявление.
То есть физическая невозможность кардинально повысить скорость обработки процессоров или например минимальный прогресс локаторов и лидаров за последние десятилетия вас не убедят.
> Когда машин будут рядом сотни — зачем нужен этот фоновый мусор? Уровень этого фона от локаторов/лидаров будет на многие
> порядки больше фона, создаваемого телефонами — при том, что его тоже довольно старательно уменьшают.
> Гораздо больше ништяков можно получить от обмена информацией, чем от активной локации.
Фон от телевышек, радио, сотовых, вайфаев и всего остального вас не пугает, а вот от активной локации да, избавиться бы.
Кстати, вы же понимаете, что локатор, который посветил на 200 метров на проехавшей мимо машине, излучает меньше чем аппаратура V2I-инфраструктуры, которая будет светить на сотни метров, причем в одном и том же месте, причем всегда?
Кстати, V2I очень слабо поможет в вопросах, для которых как раз и нужна локация — например, предотвращения столкновений — просто из-за присутствия лага.
> Главная Ваша ошибка — Вы путаете «легче» и «лучше».
> Активной локацией определиться на дороге в рамках первого этапа разработки — легче.
> А вот определить особенности поведения велосипедиста, тонкости расположения машины,
> едущей «собачьим бегом» и распознать прицеп с большим клиренсом (тот самый случай) — за счёт «зрительной» обработки — лучше.
Да это вы подгоняете реальность под свои представления. Камеры не видят скорость? Потому что не надо. Не умеют темноту или туман? Мы остановимся.
Никто в мире не разрабатывает систему, которая опирается только на пассивные датчики, у всех sensor fusion, и у всех так или иначе активные системы.
Да ладно уж. Перестроиться перед машиной, которая идет 200 — да легко, это не фуры делают а легковые.
Ремонт дороги встречается.
Торможения в пол, когда выходишь в хвост пробке из-за холма, тоже не редкость.
Вы же не 8 часов по одному и тому же бану в левой полосе двигаетесь, а съезжаете-заезжаете на них, это перестроения и все такое прочее.
А теперь все то же самое нужно отработать ночью, в дождь или в туман. Ой, не работает.
Аргументация «ну придумают же что-нибудь» от разработчика электроники меня пугает). Активные круиз-контроли появились 15 лет назад, парктроники еще раньше, камеры — совсем немолодая технология. И за последние 10 лет только камеры совершили качественный скачок. Просто появились ресурсы для обсчета в реальном времени.
В индустрию уже полтора десятилетия заливают несколько миллиардов ежегодно только на R&D, и проблем хватает. Слепые зоны остаются, проблемы с пониманием обстановки есть, и с диаграммами направленности тоже. Я 10 лет в этой теме, верьте.
Что касается автобанов, то я и пишу, что частные случаи уже решены и ими скоро можно будет пользоваться на серийных машинах. Скоро — это ближе к 2020. И все равно ответственность останется на человеке, потому что ремонтные работы (раз вы ездили, то знаете как на в полосе сужениях по +10 см к ширине машины оставляют) или вероятность внезапного перестроения автопилот к тому времени не научится отрабатывать.
И главное. Легковые автомобили не в приоритете у тех, кто делает автобанные автопилоты. Намного выгоднее (и важнее) решить задачу автобанного автопилота для грузовиков. У них это значит прямую экономию сотен тысяч или миллионов на оплату труда водителей, а не копейки в цене новой легковушки. Но что-то пока не решена задача.
Спасибо, интересно. Не могу возразить по сути прогресса нейросетей, но не совсем понимаю как они смогут преодолеть принципиальный недостаток информации. Например, хватит места между двумя машинами или нет, если это место нельзя точно оценить.
Вероятностный подход, который я так понимаю близок нейросетям, здесь не очень применим, автопилот должен быть уверен в безопасности маневра (если только отказ от маневра не станет еще более опасным).
Смотрите, в чем проблема. Если метка=маяк, который светит вокруг свой айдишник (как это делают BLE-метки типа beacon), то она ничем не поможет с точки зрения распознавания автомобиля, его позиции, габаритов, скорости и прочей информации. Один из вариантов — поставить 4 метки по углам машины, чтобы примерно понимать ее габариты, но в свою очередь на каждую из сторон автомобиля придется поставить эдак пяток приемников. Трэш.
Чтобы был понятен масштаб проблемы: когда на базе маяков делают indoor-навигацию, для приемлемой точности приемник должен видеть примерно десяток стационарных маяков. А у автомобилей и применики, и маяки будут подвижными.
А если метка начнет передавать свои подробные данные, то это уже V2I и V2V)
Все верно. Пассивные датчики хуже всего, радары — лучше (потому что есть прямое измерение скорости), но нужен V2V или некий базовый сценарий поведения автопилота, что ли.
Говоря о динамическом корридоре, я имел в виду и другие ситуации: например, автомобиль двигается по левому ряду автобана. Перед ним резко перестраиваются. Варианта два, тормозить и бить, либо уйти налево между автомобилем и отбойником.
Так вот автопилоту пока очень сложно понять, влезет он в такое пространство или нет.
Насчет влияния V2I — правильно, оно будет ощутимым и упростит движение. Но если говорить о практике, инфраструктура очень сильно отстает от развития автомобилей. И строить ее долго.
Один из главных экономических плюсов автопилота — готовая инфраструктура, которую можно использовать. Чем больше нужно вложить в дороги, тем хуже.
Сама камера — дешевое решение, вопрос в возможности обработать информацию с нее. Чем больше камер, тем сложнее это делать. Решение для нескольких десятков камер оказывается неприемлемым для автомобилей с точки зрения стоимости, габаритов и надежности.
Воу, вы рано остановились, сама микросхема ГЛОНАСС/GPS вообще 5 баксов стоит, китайцы на ней делают 10 концов, а автопроизводители — 100!
На самом деле, конечно, нет.
Навигация в автомобиле — это как компьютер с монитором, причем в automotive-исполнении, у него техтребования чуть строже, чем у китайского смарта.
Навигация в автомобиле включает картографию. Не задумывались сколько это стоит? Автопроизводители задумались, но они тупые и им пришлось купить Nokia HERE за 2,8 ярда евро.
Ну и интеграция даже лампочки в автомобиль включает в себя очень большой объем документации, которая увеличивает полную стоимость решения. Навигация сложнее лампочки.
У пассивных систем в видимом диапазоне полно минусов — нет прямого измерения скорости, плохое разрешение по дальности, влияние погодных условий, тяжелая обработка и т.п. За приемлемые деньги ничего из этого не починить. Про военных и самолеты как единое целое давайте не будем, там дофига технологий, которые в серийное производстов и малые деньги вообще не переходят никогда.
Кстати, и проблема с помехами радаров рядом решается элементарно.
Я присутствовал на соревнованиях и знаю, с какой попытки они все это вытворяют. Так что на самом деле дело во всем :).
Что касается экранов внутри — я и не спорю, что человек поедет. Точно так же, как и автопилот, то есть медленно и аккуратно, вставая в хоть немного сложных ситуациях.
Избыточность получаемой информации, пусть его выражает разрешение, очень важна. Например, даже при сужении поля зрения при движении на высокой скорости позволяет различать вдали предметы. Позволяет видеть что-то периферическим зрением. Да много что позволяет.
И все это с минимальным лагом поступления картинки в мозг и обработки. Компьютерное изображение с камер пока еще процессится долго.
Вы сами придумали формулировку и сами ее опровергли. Только я писал о другом.
А именно — что при существующем уровне развития технологии часть ситуаций отрабатывается корректно, часть с проблемами. Точной статистики, конечно нет, как и методики сбора. Но тем и хорош Закон Парето, что плюс-минус справедливо описывает подобные сценарии.
По разным оценкам (и британских ученых тоже) разрешение глаза от 150 до 500 мегапикселей, то есть наш мозг умеет в реалтайме обрабатывать поток со стереокамеры 150 мегапикселей 25 кадров в секунду.
Для сравнения — железный блок, который умеет в реалтайме обрабатывать поток с 4 стереокамер, пусть даже каждая из которых Full HD, выглядит так
И это всего 8 мегапикселей получается.
Итого разница на два порядка, а на самом деле больше: человек имеет возможность сканирования, голову поворачивает.
>У пассивных систем в видимом диапазоне полно минусов — нет прямого измерения скорости,
>И? Как человек меряет? Почему этого недостаточно?
Никак не меряет, только оценивает, этого недостаточно, потому что приводит к авариям (не успел остановиться перед впередиидущим автомобилем, не успел повернуть перед идущим навстречу автомобилем и т.п.)
>плохое разрешение по дальности
> больше, чем у человека. А с учётом взаимообмена информацией — много больше.
отличная оценка. Да, с кем и какой информацией у вас меняется камера?
> У автопилота в любом случае должно быть снижение скорости вплоть до остановки, если погодные условия не позволяют ехать.
> Что, кстати, исключит множество аварий, которые происходят сейчас.
Город засыпает, просыпается мафия. То есть ночью, в туман, в снег у нас дорожное сообщение прерывается.
>тяжелая обработка и т.п.
>вот уж это — самый слабый из возможных аргументов. Как раз в обработке — вообще весь смысл, и как раз это — основа основ.
> Это и надо развивать.
Давайте напишем в Intel с Альтерой, что им нужно повысить скорость обработки на порядок, а то они плохо стараются, мало десятков миллиардов заливают в числодробилки. NVIDIA в копию поставим. Выше уже расписали и аргументировали — скорость обработки в реальных задачах наращивать не получается.
>За приемлемые деньги ничего из этого не починить.
>Весьма голословное заявление.
То есть физическая невозможность кардинально повысить скорость обработки процессоров или например минимальный прогресс локаторов и лидаров за последние десятилетия вас не убедят.
> Когда машин будут рядом сотни — зачем нужен этот фоновый мусор? Уровень этого фона от локаторов/лидаров будет на многие
> порядки больше фона, создаваемого телефонами — при том, что его тоже довольно старательно уменьшают.
> Гораздо больше ништяков можно получить от обмена информацией, чем от активной локации.
Фон от телевышек, радио, сотовых, вайфаев и всего остального вас не пугает, а вот от активной локации да, избавиться бы.
Кстати, вы же понимаете, что локатор, который посветил на 200 метров на проехавшей мимо машине, излучает меньше чем аппаратура V2I-инфраструктуры, которая будет светить на сотни метров, причем в одном и том же месте, причем всегда?
Кстати, V2I очень слабо поможет в вопросах, для которых как раз и нужна локация — например, предотвращения столкновений — просто из-за присутствия лага.
> Главная Ваша ошибка — Вы путаете «легче» и «лучше».
> Активной локацией определиться на дороге в рамках первого этапа разработки — легче.
> А вот определить особенности поведения велосипедиста, тонкости расположения машины,
> едущей «собачьим бегом» и распознать прицеп с большим клиренсом (тот самый случай) — за счёт «зрительной» обработки — лучше.
Да это вы подгоняете реальность под свои представления. Камеры не видят скорость? Потому что не надо. Не умеют темноту или туман? Мы остановимся.
Никто в мире не разрабатывает систему, которая опирается только на пассивные датчики, у всех sensor fusion, и у всех так или иначе активные системы.
Не понимаю, причем тут симулятор и крутость компа. Я же привожу ссылку выше — в нормальных симах, а не аркадах, ИИ выбивает профессионального человка.
Ремонт дороги встречается.
Торможения в пол, когда выходишь в хвост пробке из-за холма, тоже не редкость.
Вы же не 8 часов по одному и тому же бану в левой полосе двигаетесь, а съезжаете-заезжаете на них, это перестроения и все такое прочее.
А теперь все то же самое нужно отработать ночью, в дождь или в туман. Ой, не работает.
В индустрию уже полтора десятилетия заливают несколько миллиардов ежегодно только на R&D, и проблем хватает. Слепые зоны остаются, проблемы с пониманием обстановки есть, и с диаграммами направленности тоже. Я 10 лет в этой теме, верьте.
Что касается автобанов, то я и пишу, что частные случаи уже решены и ими скоро можно будет пользоваться на серийных машинах. Скоро — это ближе к 2020. И все равно ответственность останется на человеке, потому что ремонтные работы (раз вы ездили, то знаете как на в полосе сужениях по +10 см к ширине машины оставляют) или вероятность внезапного перестроения автопилот к тому времени не научится отрабатывать.
И главное. Легковые автомобили не в приоритете у тех, кто делает автобанные автопилоты. Намного выгоднее (и важнее) решить задачу автобанного автопилота для грузовиков. У них это значит прямую экономию сотен тысяч или миллионов на оплату труда водителей, а не копейки в цене новой легковушки. Но что-то пока не решена задача.
Вероятностный подход, который я так понимаю близок нейросетям, здесь не очень применим, автопилот должен быть уверен в безопасности маневра (если только отказ от маневра не станет еще более опасным).
Чтобы был понятен масштаб проблемы: когда на базе маяков делают indoor-навигацию, для приемлемой точности приемник должен видеть примерно десяток стационарных маяков. А у автомобилей и применики, и маяки будут подвижными.
А если метка начнет передавать свои подробные данные, то это уже V2I и V2V)
Говоря о динамическом корридоре, я имел в виду и другие ситуации: например, автомобиль двигается по левому ряду автобана. Перед ним резко перестраиваются. Варианта два, тормозить и бить, либо уйти налево между автомобилем и отбойником.
Так вот автопилоту пока очень сложно понять, влезет он в такое пространство или нет.
Один из главных экономических плюсов автопилота — готовая инфраструктура, которую можно использовать. Чем больше нужно вложить в дороги, тем хуже.
На самом деле, конечно, нет.
Навигация в автомобиле — это как компьютер с монитором, причем в automotive-исполнении, у него техтребования чуть строже, чем у китайского смарта.
Навигация в автомобиле включает картографию. Не задумывались сколько это стоит? Автопроизводители задумались, но они тупые и им пришлось купить Nokia HERE за 2,8 ярда евро.
Ну и интеграция даже лампочки в автомобиль включает в себя очень большой объем документации, которая увеличивает полную стоимость решения. Навигация сложнее лампочки.
Но в предельном же случае для этого придется создать ИИ уровня человека, в чем пока есть принципиальные сомнения :).
У пассивных систем в видимом диапазоне полно минусов — нет прямого измерения скорости, плохое разрешение по дальности, влияние погодных условий, тяжелая обработка и т.п. За приемлемые деньги ничего из этого не починить. Про военных и самолеты как единое целое давайте не будем, там дофига технологий, которые в серийное производстов и малые деньги вообще не переходят никогда.
Кстати, и проблема с помехами радаров рядом решается элементарно.
Что касается экранов внутри — я и не спорю, что человек поедет. Точно так же, как и автопилот, то есть медленно и аккуратно, вставая в хоть немного сложных ситуациях.
Избыточность получаемой информации, пусть его выражает разрешение, очень важна. Например, даже при сужении поля зрения при движении на высокой скорости позволяет различать вдали предметы. Позволяет видеть что-то периферическим зрением. Да много что позволяет.
И все это с минимальным лагом поступления картинки в мозг и обработки. Компьютерное изображение с камер пока еще процессится долго.
А именно — что при существующем уровне развития технологии часть ситуаций отрабатывается корректно, часть с проблемами. Точной статистики, конечно нет, как и методики сбора. Но тем и хорош Закон Парето, что плюс-минус справедливо описывает подобные сценарии.
По разным оценкам (и британских ученых тоже) разрешение глаза от 150 до 500 мегапикселей, то есть наш мозг умеет в реалтайме обрабатывать поток со стереокамеры 150 мегапикселей 25 кадров в секунду.
Для сравнения — железный блок, который умеет в реалтайме обрабатывать поток с 4 стереокамер, пусть даже каждая из которых Full HD, выглядит так
И это всего 8 мегапикселей получается.
Итого разница на два порядка, а на самом деле больше: человек имеет возможность сканирования, голову поворачивает.