Vollständige Verbesserungen der selbstfahrenden Visualisierung von Tesla, die in kreativen "Traffic Cone" -Tests bewertet wurden

von Ma. Claribelle Deveza April 09, 2020

Tesla-Full-Self-Driving-Visualization-Test

Teslas Verbesserungen der Visualisierung von Self-Driving wurden von einem Enthusiasten in der Sicherheit seines Zuhauses auf die Probe gestellt. Visualisierungsverbesserungen gehören zu den Hauptkomponenten, die anzeigen, ob Tesla sein neuronales Netz ausreichend verfeinert hat, um FSD freizugeben.

Tesla-Fahrer haben einen kreativen Weg gefunden, um einen lustigen Neural Net-Test in Quarantäne durchzuführen. Der Erfolg der Robotaxi-Flotte von FSD und Tesla hängt hauptsächlich von der Genauigkeit des neuronalen Netzes. Daher führte der Tesla-Besitzer ein kleines Experiment durch, um festzustellen, ob das neuronale Netzwerk seines Modells 3 Objekte genau identifizieren kann, auf die es eventuell auf der Straße stoßen würde.

Im ersten Test wollte Tesla Driver sehen, ob sein Auto fünf korrekt identifizieren konnte Leitkegel er hatte davor gestellt. Es gab zwei kleine leuchtend orangefarbene Kegel, einen mittelgroßen Kegel, einen großen faltbaren Kegel und schließlich einen leuchtend roten Verkehrspfosten.

Tesla-FSD-Neural-Net-3D-Beschriftung
Bildnachweis: Tesla-Fahrer

Der Tesla konnte alle orangefarbenen Verkehrskegel identifizieren, nicht jedoch den roten Verkehrspol. Auf dem mittleren Display des Autos wurde der Verkehrspol auch als orangefarbener Verkehrskegel dargestellt. Manchmal wurde es korrekt als roter Verkehrspol dargestellt, aber das Bild war nicht konsistent. Der Tesla würde von einem Verkehrspol und einem Verkehrskegel auf seinem Display wechseln.

Der Test des Tesla-Fahrers ergab auch, dass die Kameras einige Probleme hatten, den Abstand der Kegel zu anderen zu messen. Die gleichen Herausforderungen waren vorhanden, wenn ein Mensch anwesend war. Manchmal hat das Auto nicht genau visualisiert, wie das Objekt oder die Person in Beziehung zueinander gesetzt wurden.

Basierend auf den Ergebnissen scheint es, dass Teslas neuronales Netz immer noch Schwierigkeiten mit der Tiefenwahrnehmung hat, was auch ein Grund sein kann, warum Elon Musk sagt, dass Kurven so schwierig sind. Während eines Interviews mit Podcast der dritten Reihe, ein ehemaliger Tesla Autopilot EngineerEshak Mir sprach über die Schwierigkeit des Neuronalen Netzes mit Kurven.


Mir erklärte, dass das Neural Net vor dem Umschreiben des Autopiloten von Tesla nur die Repeater und Rückfahrkameras auf der rechten Seite des Fahrzeugs verwendete, um über eine Bordsteinkante zu navigieren. Infolgedessen hatte Teslas einige Schwierigkeiten, den Anflugwinkel zu beurteilen, der erforderlich war, um eine Bordsteinkante richtig zu navigieren.

"Sie sehen zu 80% die tatsächliche Kurve, den Rest raten Sie. Weil die Entfernung [vom Bordstein], wie hoch der Bordstein ist und alles, was ins Spiel kommt “, sagte Mir.

Basierend auf dem Test von Tesla Driver muss die Art und Weise, wie das Neuronale Netz seine Umgebung visualisiert, noch bearbeitet werden, insbesondere wenn es darum geht, die Welt in 3D zu sehen. Es gab jedoch eine signifikante Verbesserung, die durch den Test des Enthusiasten bewiesen wurde.

Noch vor ein paar Monaten, im Dezember 2019, bezeichnete Teslas Neuronales Netz einen Jungen in einem leuchtend orangefarbenen Hemd fälschlicherweise als Verkehrskegel. Es war ein ziemlich unterhaltsamer Fehler. Tesla Driver erhöhte den Einsatz, als er seine Verlobte Holly bat, ein leuchtend orangefarbenes Verkehrskegelkostüm zu tragen und sich vor das Auto zu stellen.

Das Tesla-Fahrzeug schien von der Frau, die ein Verkehrskegelkostüm trug, nicht verwirrt zu sein. Es identifizierte sie als einen Menschen mit einem Verkehrskegel hinter sich. Die Visualisierung ergab, dass Neural Net wusste, dass es sowohl eine Frau als auch einen Verkehrskegel davor „sah“.

Es hatte jedoch Schwierigkeiten, die feineren Details zu verstehen, wen es sah. Das Neuronale Netz konnte die Person nicht vom Kostüm trennen. Leider konnte das Neuronale Netz Holly nicht richtig als Person darstellen, als sie ihre Arme in das Kostüm legte und sich wie ein Verkehrskegel näher an den Boden hockte.

Im Allgemeinen haben die unterhaltsamen Tests von Tesla Driver ergeben, dass sich das neuronale Netz des Unternehmens tatsächlich verbessert hat. Tesla hat sein neuronales Netz so weit verfeinert, dass voraussichtlich Ende des Jahres ein FSD mit allen Funktionen veröffentlicht wird. Es ist jedoch noch ein langer Weg, bis Tesla seine Robotaxi-Flotte entfesseln oder in dieser Angelegenheit die volle Autonomie anstreben kann.

Ausgewählte Bildquelle: Tesla Driver / YouTube




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