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Les Californiens regrettent profondément : la fiabilité de la conduite autonome est vraiment préoccupante et la torture des taxis sans pilote est si douloureuse
Les Californiens regrettent profondément : la fiabilité de la conduite autonome est vraiment préoccupante et la torture des taxis sans pilote est si douloureuse
Le 11 août, la Californie, la région la plus conservatrice des États-Unis, a tenu une audience pour discuter de la légalité des taxis sans conducteur sur la route. Après 6 heures de débat, les partisans de la conduite autonome ont remporté une victoire écrasante avec un vote de 3 contre 1.
Kyle Vogt, PDG de Cruise Il a été annoncé à San Francisco que des milliers de taxis prenant en charge la technologie de conduite autonome L4 seraient lancés au cours des six prochains mois pour fournir aux résidents locaux des services 24 heures sur 24
Cependant, l'aéroport de Californie Une semaine après la levée de l'interdiction des taxis sans chauffeur, l'UEM a regretté sa décision et a immédiatement émis des mesures de contrôle strictes. Étonnamment, qu’ont fait les taxis sans conducteur en une semaine seulement pour mettre le Département des véhicules automobiles de Californie à ce point en colère ?
En une semaine, La conduite autonome rend fous les résidents californiens
Afin de convaincre le gouvernement californien d'autoriser la circulation des taxis sans conducteur, Cruise a fourni une grande quantité de données pour prouver la sécurité des taxis sans conducteur, mais le résultat a été... …
Une semaine après que le taxi autonome Cruise ait pris la route en Californie, de nombreux accidents se sont produits. Jetons un coup d'œil à quelques cas typiques. Tout d'abord, à dix. jeudi soir dernier, un taxi sans pilote... Un taxi est entré en collision avec un camion de pompiers à une intersection. Heureusement, l'accident n'a pas été grave. Les passagers n'ont pas été gravement blessés sous la protection des airbags et ont été envoyés à l'hôpital à temps
À cet égard, Cruise a expliqué que la voiture avait détecté et identifié le camion de pompiers et pris des mesures. Nous devons prendre des mesures d'urgence simplement parce que nous sommes à la croisée des chemins, donc l'accident ne peut pas être évité
Le même jour, un taxi sans chauffeur Cruise s'est accidentellement écrasé sur une route en construction et s'est retrouvé fermement coincé dans le ciment. Comme l'IA n'est finalement pas une personne réelle, elle ne peut pas juger si le ciment a séché, mais la compagnie de taxi est toujours impliquée dans l'affaire.
Bien sûr, la responsabilité principale devrait incomber à l'administration routière et aux entreprises de construction routière, car ils n'ont pas mis en place d'installations d'isolement sur le chantier de construction de la route. Les compagnies de taxi sont à blâmer car leurs cartes ne capturent pas les données sur la construction de routes. Vous savez, presque toutes les plateformes de cartographie en ligne en Chine peuvent fournir des données de téléphonie mobile en temps réel. En plus du personnel officiel d'arpentage et de cartographie, les utilisateurs peuvent également télécharger des informations routières
Depuis que vous avez décidé de développer la conduite autonome, vous ne devez pas l'ignorer. point
Vendredi dernier, Cruise était en difficulté Le plus gros problème s'est produit lorsque dix voitures ont soudainement calé à l'intersection, provoquant le blocage de toute la rue pendant plus de 20 minutes. L'explication donnée par Cruise est qu'un festival de musique se déroulait localement, ce qui a perturbé le signal du taxi sans conducteur, provoquant une perte de données du véhicule
Réécrit : C'est vraiment incroyable, les voitures doivent-elles rester connectées tout le temps ? Alors que faire lorsque l’on traverse un tunnel ? Qu'il s'agisse de stations de base 4G ou de stations de base 5G, la Chine a une couverture de plus de 60 %, mais la Chine ne peut pas garantir que les signaux soient partout. En comparaison, le taux de couverture des stations de base aux États-Unis est bien inférieur à celui de la Chine. Non seulement le signal est instable, mais il s'inquiète également des interférences provenant d'autres sources de signaux. Je ne sais vraiment pas ce que Cruise en pense.
Bien que Waymo, une autre compagnie de taxi, n'ait pas révélé trop d'accidents cette fois, elle a déjà eu de nombreux problèmes auparavant. , en 2018, le premier cas d'une voiture sans conducteur heurtant et tuant une personne s'est produit, et elle est entrée en collision avec des camions de pompiers des dizaines de fois. Contenu réécrit : Bien que la compagnie de taxi Waymo n'ait pas révélé trop d'accidents cette fois, de nombreux problèmes se sont déjà produits, comme le premier cas mortel d'une voiture sans conducteur heurtant une personne en 2018 et un accident avec un camion de pompiers Plusieurs collisions
. En une semaine, la technologie de conduite autonome a révélé de nombreux problèmes, dont beaucoup sont liés à la sécurité. Ces dernières années, de nombreux pays à travers le monde ont commencé à promouvoir la technologie de conduite autonome commerciale, mais face à tant de problèmes, comment pouvons-nous utiliser la conduite autonome en toute confiance ?Les voitures roulent à toute vitesse sur la route à des vitesses de plusieurs dizaines ou centaines de kilomètres par heure. Un peu d'imprudence peut provoquer un accident de voiture et. faire des victimes. Par conséquent, nous accordons naturellement plus d'attention aux problèmes de sécurité Pour parvenir à une conduite autonome, nous devons d'abord collecter des données via des capteurs, puis nous devons combiner la puce avec le processeur et émettre des instructions. Du point de vue de la sécurité, plus il y a de capteurs, mieux c'est, et plus les données collectées sont précises, mieux c'est. Cependant, un grand nombre de capteurs de haute précision exerceront une pression accrue sur la puce, sans parler des problèmes de coût Après qu'Intel, Nvidia et Qualcomm soient entrés dans l'industrie automobile, ils développent des puces hautes performances. Parmi eux, la puissance de calcul de la puce Thor lancée par NVIDIA a atteint 2000 billions de fois par seconde (2000TOPS)
La conduite autonome se dirige vers l'avenir, Il reste encore de nombreuses difficultés à surmonter
Dans le domaine du radar, les radars à ultrasons et les radars à ondes millimétriques ont devenir C'est assez courant, et certains véhicules d'un prix inférieur à 150 000 yuans seront équipés de ces radars. Le coût du lidar est relativement élevé, et actuellement seuls certains modèles milieu et haut de gamme en sont équipés. Des entreprises nationales telles que Huawei et Hesai étudient comment réduire le coût du lidar, dans l'espoir de permettre aux modèles bas de gamme d'avoir également la possibilité d'utiliser le lidar. Certains constructeurs automobiles estiment que les radars et autres capteurs sont redondants. sur les solutions de vision suffit. Par exemple, le nouveau modèle 3 de Tesla a supprimé tous les radars. Cependant, la complexité du corps humain dépasse de loin celle de n’importe quelle machine ou intelligence artificielle, et la capacité d’imagination du cerveau est inégalée par les ordinateurs. De plus, la façon dont nous collectons les informations environnementales ne se limite pas aux yeux, il existe de nombreux organes chargés de collecter l'ouïe, le toucher et d'autres informations
Certaines entreprises nationales ont réalisé qu'il est actuellement impossible d'atteindre le niveau de pilote automatique L5 en s'appuyant uniquement sur des capteurs, quelle que soit l'excellence de l'algorithme. C’est pourquoi ces entreprises ont lancé des solutions telles que des cartes de haute précision et la collaboration véhicule-route. Parmi elles, les cartes de haute précision nécessitent une cartographie continue des données routières, précises au centimètre près, sans avoir besoin de collecte d'informations routières en temps réel, réduisant ainsi la charge sur la puce
La collaboration véhicule-route consiste à ajouter des caméras. dans les zones aux conditions routières complexes et aux embouteillages, et collecter les caméras et les radars des voitures. Des informations indétectables sont ensuite envoyées à la voiture pour améliorer la sécurité de conduite.
Cependant, quelle que soit la solution utilisée, il y a un problème évident, c'est qu'elle nécessite beaucoup de frais.
La raison pour laquelle Tesla Model 3 veut couper tous les radars est qu'elle veut réduire les coûts. La collaboration véhicule-route et les cartes de haute précision nécessitent une amélioration continue du temps, de la main-d'œuvre et des ressources matérielles, et il est difficile d'atteindre une couverture nationale en peu de temps.L'avenir de la conduite autonome est prometteur, mais elle n'a pas encore réussi à dominer complètement l'industrie automobile
La conduite autonome,doit être remise en cageÀ en juger par la publicité en ligne, autonome. la conduite semble être très mature, elle ne nécessite qu'un mot du service concerné et elle peut être utilisée immédiatement à des fins commerciales. Cependant, ce n'est pas le cas.La conduite autonome commerciale actuelle ne traite que certains consommateurs comme sujets de test. Quant à savoir si la conduite autonome doit être ouverte à un usage commercial, Xiaotong estime qu'elle doit être promue avec prudence et ne pas être trop impatiente. À l'heure actuelle, de nombreux constructeurs automobiles ont lancé des systèmes avancés de conduite assistée, tels que Huawei ADS et Xpeng XNGP, et leurs performances sont très bonnes. Par rapport à la conduite autonome qui peut avoir une publicité exagérée, peut-être que les consommateurs d'aujourd'hui devraient s'inquiéter davantage du niveau élevé. -fin des fonctions de conduite assistée. Même si la conduite autonome offre de grandes perspectives d’avenir, il est préférable pour l’instant de la limiter au stade expérimental. Après tout, la vie de chacun est précieuse et ne devrait pas être un sujet de test pour les entreprises de conduite autonome et les constructeurs automobiles.
Les essais routiers nationaux de véhicules autonomes progressent régulièrement et de nombreuses villes, dont Pékin, Wuhan et Guangzhou, ont déjà commencé. exploitation de services de covoiturage en ligne autonomes. Bien qu’il ne puisse actuellement fonctionner que dans une petite zone, le prix est très abordable. Si vous en avez l'occasion, vous pouvez en faire l'expérience par vous-mêmeLorsque ces constructeurs automobiles collectent suffisamment de données et sont prêts à assumer la responsabilité des accidents pour assurer la sécurité des consommateurs, la technologie de conduite autonome peut véritablement entrer dans des milliers de foyers
Ce contenu provient du compte public WeChat : Dianchetong (ID : dianchetong233) , l'auteur est Lost Soul Yin
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Sujets chauds
Pourquoi le Gaussian Splatting est-il si populaire dans la conduite autonome que le NeRF commence à être abandonné ?
Jan 17, 2024 pm 02:57 PM
Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur Le Gaussiansplatting tridimensionnel (3DGS) est une technologie transformatrice qui a émergé dans les domaines des champs de rayonnement explicites et de l'infographie ces dernières années. Cette méthode innovante se caractérise par l’utilisation de millions de gaussiennes 3D, ce qui est très différent de la méthode du champ de rayonnement neuronal (NeRF), qui utilise principalement un modèle implicite basé sur les coordonnées pour mapper les coordonnées spatiales aux valeurs des pixels. Avec sa représentation explicite de scènes et ses algorithmes de rendu différenciables, 3DGS garantit non seulement des capacités de rendu en temps réel, mais introduit également un niveau de contrôle et d'édition de scène sans précédent. Cela positionne 3DGS comme un révolutionnaire potentiel pour la reconstruction et la représentation 3D de nouvelle génération. À cette fin, nous fournissons pour la première fois un aperçu systématique des derniers développements et préoccupations dans le domaine du 3DGS.
Comment résoudre le problème de la longue traîne dans les scénarios de conduite autonome ?
Jun 02, 2024 pm 02:44 PM
Hier, lors de l'entretien, on m'a demandé si j'avais posé des questions à longue traîne, j'ai donc pensé faire un bref résumé. Le problème à longue traîne de la conduite autonome fait référence aux cas extrêmes dans les véhicules autonomes, c'est-à-dire à des scénarios possibles avec une faible probabilité d'occurrence. Le problème perçu de la longue traîne est l’une des principales raisons limitant actuellement le domaine de conception opérationnelle des véhicules autonomes intelligents à véhicule unique. L'architecture sous-jacente et la plupart des problèmes techniques de la conduite autonome ont été résolus, et les 5 % restants des problèmes à longue traîne sont progressivement devenus la clé pour restreindre le développement de la conduite autonome. Ces problèmes incluent une variété de scénarios fragmentés, de situations extrêmes et de comportements humains imprévisibles. La « longue traîne » des scénarios limites dans la conduite autonome fait référence aux cas limites dans les véhicules autonomes (VA). Les cas limites sont des scénarios possibles avec une faible probabilité d'occurrence. ces événements rares
Cet article vous suffit pour en savoir plus sur la conduite autonome et la prédiction de trajectoire !
Feb 28, 2024 pm 07:20 PM
La prédiction de trajectoire joue un rôle important dans la conduite autonome. La prédiction de trajectoire de conduite autonome fait référence à la prédiction de la trajectoire de conduite future du véhicule en analysant diverses données pendant le processus de conduite du véhicule. En tant que module central de la conduite autonome, la qualité de la prédiction de trajectoire est cruciale pour le contrôle de la planification en aval. La tâche de prédiction de trajectoire dispose d'une riche pile technologique et nécessite une connaissance de la perception dynamique/statique de la conduite autonome, des cartes de haute précision, des lignes de voie, des compétences en architecture de réseau neuronal (CNN&GNN&Transformer), etc. Il est très difficile de démarrer ! De nombreux fans espèrent se lancer dans la prédiction de trajectoire le plus tôt possible et éviter les pièges. Aujourd'hui, je vais faire le point sur quelques problèmes courants et des méthodes d'apprentissage introductives pour la prédiction de trajectoire ! Connaissances introductives 1. Existe-t-il un ordre d'entrée pour les épreuves de prévisualisation ? R : Regardez d’abord l’enquête, p
Choisir une caméra ou un lidar ? Une étude récente sur la détection robuste d'objets 3D
Jan 26, 2024 am 11:18 AM
0. Écrit à l'avant&& Compréhension personnelle que les systèmes de conduite autonome s'appuient sur des technologies avancées de perception, de prise de décision et de contrôle, en utilisant divers capteurs (tels que caméras, lidar, radar, etc.) pour percevoir l'environnement et en utilisant des algorithmes et des modèles pour une analyse et une prise de décision en temps réel. Cela permet aux véhicules de reconnaître les panneaux de signalisation, de détecter et de suivre d'autres véhicules, de prédire le comportement des piétons, etc., permettant ainsi de fonctionner en toute sécurité et de s'adapter à des environnements de circulation complexes. Cette technologie attire actuellement une grande attention et est considérée comme un domaine de développement important pour l'avenir des transports. . un. Mais ce qui rend la conduite autonome difficile, c'est de trouver comment faire comprendre à la voiture ce qui se passe autour d'elle. Cela nécessite que l'algorithme de détection d'objets tridimensionnels du système de conduite autonome puisse percevoir et décrire avec précision les objets dans l'environnement, y compris leur emplacement,
Avez-vous vraiment maîtrisé la conversion des systèmes de coordonnées ? Des enjeux multi-capteurs indispensables à la conduite autonome
Oct 12, 2023 am 11:21 AM
Le premier article pilote et clé présente principalement plusieurs systèmes de coordonnées couramment utilisés dans la technologie de conduite autonome, et comment compléter la corrélation et la conversion entre eux, et enfin construire un modèle d'environnement unifié. L'objectif ici est de comprendre la conversion du véhicule en corps rigide de caméra (paramètres externes), la conversion de caméra en image (paramètres internes) et la conversion d'image en unité de pixel. La conversion de 3D en 2D aura une distorsion, une traduction, etc. Points clés : Le système de coordonnées du véhicule et le système de coordonnées du corps de la caméra doivent être réécrits : le système de coordonnées planes et le système de coordonnées des pixels Difficulté : la distorsion de l'image doit être prise en compte. La dé-distorsion et l'ajout de distorsion sont compensés sur le plan de l'image. 2. Introduction Il existe quatre systèmes de vision au total : système de coordonnées du plan de pixels (u, v), système de coordonnées d'image (x, y), système de coordonnées de caméra () et système de coordonnées mondiales (). Il existe une relation entre chaque système de coordonnées,
SIMPL : un benchmark de prédiction de mouvement multi-agents simple et efficace pour la conduite autonome
Feb 20, 2024 am 11:48 AM
Titre original : SIMPL : ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving Lien article : https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf Lien code : https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL Affiliation de l'auteur : Université des sciences de Hong Kong et technologie Idée DJI Paper : cet article propose une base de référence de prédiction de mouvement (SIMPL) simple et efficace pour les véhicules autonomes. Par rapport au cent agent traditionnel
NuScenes dernier SOTA SparseAD : les requêtes clairsemées contribuent à une conduite autonome efficace de bout en bout !
Apr 17, 2024 pm 06:22 PM
Écrit à l'avant et point de départ Le paradigme de bout en bout utilise un cadre unifié pour réaliser plusieurs tâches dans les systèmes de conduite autonome. Malgré la simplicité et la clarté de ce paradigme, les performances des méthodes de conduite autonome de bout en bout sur les sous-tâches sont encore loin derrière les méthodes à tâche unique. Dans le même temps, les fonctionnalités de vue à vol d'oiseau (BEV) denses, largement utilisées dans les méthodes de bout en bout précédentes, rendent difficile l'adaptation à davantage de modalités ou de tâches. Un paradigme de conduite autonome de bout en bout (SparseAD) centré sur la recherche clairsemée est proposé ici, dans lequel la recherche clairsemée représente entièrement l'ensemble du scénario de conduite, y compris l'espace, le temps et les tâches, sans aucune représentation BEV dense. Plus précisément, une architecture clairsemée unifiée est conçue pour la connaissance des tâches, notamment la détection, le suivi et la cartographie en ligne. De plus, lourd
Parlons des systèmes de conduite autonome de bout en bout et de nouvelle génération, ainsi que de quelques malentendus sur la conduite autonome de bout en bout ?
Apr 15, 2024 pm 04:13 PM
Au cours du mois dernier, pour des raisons bien connues, j'ai eu des échanges très intensifs avec divers professeurs et camarades de classe du secteur. Un sujet inévitable dans l'échange est naturellement le populaire Tesla FSDV12 de bout en bout. Je voudrais profiter de cette occasion pour trier certaines de mes pensées et opinions en ce moment pour votre référence et votre discussion. Comment définir un système de conduite autonome de bout en bout et quels problèmes devraient être résolus de bout en bout ? Selon la définition la plus traditionnelle, un système de bout en bout fait référence à un système qui saisit les informations brutes des capteurs et génère directement les variables pertinentes pour la tâche. Par exemple, en reconnaissance d'images, CNN peut être appelé de bout en bout par rapport à la méthode traditionnelle d'extraction de caractéristiques + classificateur. Dans les tâches de conduite autonome, saisir les données de divers capteurs (caméra/LiDAR
