Der Tesla-Autopilot-Algorithmus könnte RoboTaxi früher als gedacht bringen

von Eva Fox April 17, 2020

Tesla Autopilot Algorithm Could Bring RoboTaxi Sooner Than We Thought

Tesla ist bestrebt, allen Kunden die volle Selbstfahrfunktion zu bieten. Zu diesem Zweck entwickelt das Unternehmen ständig verbesserte Hard- und Software.

Das Unternehmen entwickelte und entwarf von Grund auf einen Full Self-Driving (FSD) -Computer für die schnelle Verarbeitung neuronaler Netze. Derzeit sind Tesla-Fahrzeuge nicht vollständig autonom und erfordern eine aktive Steuerung durch den Fahrer. Der FSD-Computer kann intelligente Leistung und Steuerung bereitstellen und ein neues Maß an Sicherheit und Autonomie bieten.



Im Gegensatz zu Lidar, das Infrarotstrahlung verwendet (die vom Wasserdampf gut absorbiert wird), verwenden Tesla-Autos 8 Standardkameras, mit denen sie einen Computer, Radar und Ultraschallsensoren trainieren. Natürlich sehen sie nicht, was eine Person sieht, und können Objekte nicht so leicht erkennen. Deshalb entwickelt Tesla Lehrmethoden und -systeme.

Um komplexe Objekte zuverlässig unterscheiden zu können, benötigt der Computer Daten darüber, wie ein komplexes Objekt aus jeder Perspektive aussehen kann. Tesla kann einem Computer nicht das Denken beibringen, aber es kann seinen Computern genügend Bilder geben, damit sie komplexe Objekte in jeder denkbaren Umgebung unterscheiden können.

Im März veröffentlichte Tesla ein Patent "System und Methode zur Erlangung von Trainingsdaten", in dem Teslas Leiter der KI- und Autopilot-Software Andrej Karpathy über Verbesserungen im Prozess des Computertrainings beschreibt.



Gestern hat Tesla ein neues Patent veröffentlicht, "System und Methoden zum Trainieren von Maschinenmodellen mit erweiterten Daten", in denen DeepScale-Startup-Mitglieder (Matthew Cooper, Paras Jain und Harsimran Singh Sidhu) über Systeme und Methoden zum Lernen von Daten in einer maschinellen Lernumgebung sprechen und insbesondere über das Erhöhen von Trainingsdaten durch Hinzufügen zusätzlicher Daten, wie z. B. Sensoreigenschaften, im Trainingsdatensatz.

Diese Erfindung beinhaltet das Trainieren eines neuronalen Netzwerks unter Verwendung von Daten von mehreren verschiedenen Sensoren, die Szenen beobachten, beispielsweise acht Kameras in einem Tesla Autopilot-Sensorarray.

Wie wir sehen können, strebt der kalifornische Autohersteller aktiv nach vollem Selbstfahren, ohne dass der Fahrer eingreifen muss. Laut Elon Musk, CEO von Tesla, tDie Robotaxi-Flotte soll bis Ende 2020 erscheinen (wenn die Aufsichtsbehörden dies zulassen), was bedeutet, dass alle Autos des Unternehmens bis Ende dieses Jahres funktionsfähig sein sollten.




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