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特斯拉AI总监公布自动驾驶数据 解释视觉策略如何实现全自动驾驶

发布日期:2020-04-23

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2020-04-23 16:35:15

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据外媒报道,特斯拉人工智能(AI)总监Andrej Karpathy在今年2月举行的Scaled Machine Learning 大会上,公布了Autopilot及其功能的一组新数据。




  与大多数从事自动驾驶研究的汽车制造商和科技公司不同,特斯拉不仅仅依赖内部测试车队或仿真,而是利用其拥有庞大客户群的电动汽车车队来收集数据。此类车辆配备了大量的传感器阵列,可用于收集数据并改进其驾驶辅助功能。特斯拉希望此类数据不仅可用于改进其Autopilot,还能够帮助监管机构确认其系统可以改善道路安全。


  目前来看,特斯拉车队采用Autopilot完成了30亿英里,而其中10亿英里都由Navigate on Autopilot功能完成,该功能还完成了20万次自动变道。此外,自从去年特斯拉发布智能召唤功能(Smart Summon)以来,特斯拉车主已经使用了该功能120万次。


  众所周知,特斯拉致力于采用高度依赖视觉的方式以实现全自动驾驶,即利用其汽车上的摄像头套件和人工智能技术,以训练其神经网络,让车辆能够对道路上的情况做出反应。而其他主流的自动驾驶汽车公司,如自动驾驶领域的***Waymo和Cruise等,都依赖于激光雷达和高精地图,预先绘制好地图,再让自动驾驶汽车在地图区域内行驶。虽然方法合理,但也有很多限制。例如,Waymo进行自动驾驶汽车研究已经多年,但是迄今为止,也只能在少数几个地点运营。这也是为什么基于激光雷达实现全自动驾驶(FSD)不可行的原因。无论是在高速公路还是市中心街道,道路上都有太多不确定性,因而可能会导致预先制定的解决方案无效。


  因此,特斯拉不采用高精地图,而主要依靠车辆摄像头和人工智能。该方法与人类驾驶的方式非常类似,因为人也是用眼睛观察道路,利用大脑决定开车时的行为。Karpathy指出,此种方法启发了特斯拉改进Autopilot和FSD,并高效应用于整个车队。改进版本的Autopilot软件完全不会受预先绘制的地图数据的限制。


摘自:盖世汽车



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