


Le Royaume-Uni propose de nouvelles réglementations, Tesla pourrait se voir interdire la vente de voitures autonomes
Selon l'actualité, le Royaume-Uni va introduire la loi sur les véhicules autonomes et Tesla pourrait se voir interdire de vendre des voitures autonomes au Royaume-Uni. Cette décision apportera un revers majeur à Elon Musk et Tesla
Le ministère britannique des Transports prévoit de publier l'année prochaine des réglementations interdisant aux constructeurs automobiles non agréés de commercialiser leurs véhicules comme étant des véhicules « à conduite autonome » ou « sans pilote » »
Tesla fait face multiples procès et enquêtes, le dernier coup dur porté à l'entreprise. Ces litiges et enquêtes juridiques sont dus à des problèmes de sécurité liés à la technologie avancée de conduite assistée de Tesla.
Pendant des années, Tesla a facturé aux propriétaires de Tesla du monde entier des frais élevés pour ce qu'elle appelle les mises à niveau de « conduite entièrement autonome », mais seule la technologie a été testée en Amérique du Nord.
Bien qu'elle soit qualifiée de "entièrement autonome", cette fonctionnalité nécessite actuellement une surveillance constante de la part du conducteur et est décrite comme un système "d'assistant" qui ne répondra probablement pas aux normes britanniques élevées à venir.
La semaine dernière, le gouvernement britannique a déclaré qu'il le ferait réglementer des termes tels que « conduite autonome », « conduite autonome », « conduite autonome », « conduite autonome » et « véhicules autonomes » afin d'éviter le « marketing trompeur » lié à la technologie.
Le gouvernement britannique a annoncé que restreindre les descriptions des systèmes de conduite autonome par les constructeurs automobiles est la première mesure pour que le nouveau système entre en vigueur. Il devrait être mis en œuvre après que la loi sur les véhicules autonomes soit officiellement entrée en vigueur en 2024 ou 2025
Senior de Tesla. Le système d'aide à la conduite Autopilot dispose de fonctions telles que la croisière adaptative, le suivi de voiture et le changement automatique de voie, mais il ne répond pas aux « conditions marketing » stipulées dans le projet de loi.
Les experts juridiques ont déclaré que le prochain projet de loi signifie que le gouvernement britannique réglementera plus strictement les voitures sans conducteur et qu'il sera plus difficile pour Tesla de promouvoir cette technologie au Royaume-Uni.
Tesla est actuellement valorisée à 742 milliards de dollars, ce qui en fait le constructeur automobile le plus valorisé au monde, mais cela repose en partie sur la promesse de longue date de Musk selon laquelle les voitures électriques Tesla peuvent rouler sans intervention humaine.
Musk a déclaré plus tôt cette année : "C'est la clé pour savoir si Tesla en vaut la peine ou non."
Tesla fait la promotion de véhicules électriques dotés de "capacités de conduite entièrement autonomes" depuis 2016 et les propriétaires britanniques doivent payer 6 800 £ (environ 8 572 $). Tesla a déclaré que la fonctionnalité pourrait ne pas être activée tant qu'elle n'aura pas obtenu l'approbation des régulateurs locaux.
Brian Wang, avocat spécialisé dans les transports au sein du cabinet d'avocats Burges Salmon, a déclaré : « Si le véhicule n'est pas considéré comme autonome, lorsqu'il s'agit de conduire une voiture, Utiliser des termes tels que « conduite entièrement autonome » est problématique, c'est pourquoi Tesla et les autres constructeurs automobiles doivent y prêter attention. Parmi les préoccupations : la confusion du public concernant les fonctionnalités qui ne sont pas considérées comme des véhicules autonomes. Tesla a embauché des conducteurs au Royaume-Uni et en Europe pour tester des systèmes de conduite autonome plus sophistiqués, ce qui semble être le signe d'un déploiement mondial de ce système. technologie.
Depuis 2020, les propriétaires américains et canadiens de Tesla peuvent utiliser la version bêta du système « Full Self-Driving ». Cependant, Musk a rencontré des difficultés pour introduire la technologie sur d'autres marchés
L'année dernière, Musk a déclaré : "Aux États-Unis, beaucoup de choses sont légales par défaut. En Europe, ces choses sont illégales par défaut. Nous devons donc d'abord Obtenez le feu vert. Mais aux États-Unis, vous pouvez plus ou moins compter sur vos propres connaissances.
Musk a fait à plusieurs reprises des promesses ambitieuses concernant la technologie des voitures autonomes. Cela remonte à l'époque où il avait déclaré en 2017 que les véhicules électriques Tesla pouvaient rouler de manière autonome sans intervention humaine sur les routes des États-Unis.
Musk a déclaré aux investisseurs le mois dernier : « De toute évidence, j'ai été trop optimiste à ce sujet dans le passé. »
Tesla fait face à une série d'enquêtes menées par les régulateurs américains sur les systèmes de pilote automatique et de « conduite entièrement autonome ». Le mois dernier, Tesla a remporté le premier procès aux États-Unis concernant un accident de la route mortel causé par le système de pilote automatique de Tesla.
Tesla n'a pas répondu à une demande de commentaire
Selon un porte-parole du ministère britannique des Transports, "la sécurité est au Le cœur du projet de loi sur la conduite autonome, nous avons donc introduit de nouvelles réglementations interdisant les pratiques marketing trompeuses, suite aux conseils de la Commission des lois. « Cela contribuera à protéger les consommateurs et le public, en garantissant que seuls les véhicules qui répondent à des normes strictes sont éligibles à de telles promotions. .»
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

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

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

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

La détection de cibles est un problème relativement mature dans les systèmes de conduite autonome, parmi lesquels la détection des piétons est l'un des premiers algorithmes à être déployés. Des recherches très complètes ont été menées dans la plupart des articles. Cependant, la perception de la distance à l’aide de caméras fisheye pour une vue panoramique est relativement moins étudiée. En raison de la distorsion radiale importante, la représentation standard du cadre de délimitation est difficile à mettre en œuvre dans les caméras fisheye. Pour alléger la description ci-dessus, nous explorons les conceptions étendues de boîtes englobantes, d'ellipses et de polygones généraux dans des représentations polaires/angulaires et définissons une métrique de segmentation d'instance mIOU pour analyser ces représentations. Le modèle fisheyeDetNet proposé avec une forme polygonale surpasse les autres modèles et atteint simultanément 49,5 % de mAP sur l'ensemble de données de la caméra fisheye Valeo pour la conduite autonome.

Selon les informations de ce site du 24 juillet, le PDG de Tesla, Elon Musk, a déclaré aujourd'hui lors d'une conférence téléphonique sur les résultats que la société était sur le point d'achever le plus grand cluster de formation en intelligence artificielle à ce jour, qui sera équipé de 2 000 GPU NVIDIA H100. Musk a également déclaré aux investisseurs lors de la conférence téléphonique sur les résultats de la société que Tesla travaillerait au développement de son supercalculateur Dojo, car les GPU de Nvidia sont chers. Ce site traduit une partie du discours de Musk comme suit : Le chemin pour rivaliser avec NVIDIA via Dojo est difficile, mais je pense que nous n'avons pas le choix. Nous dépendons désormais trop de NVIDIA. Du point de vue de NVIDIA, ils augmenteront inévitablement le prix des GPU à un niveau que le marché peut supporter, mais

Comme indiqué ci-dessus, l'un des algorithmes utilisés par les systèmes de conduite autonome actuels pour se débarrasser de la dépendance aux cartes de haute précision consiste à tirer parti du fait que les performances de perception sur de longues distances sont encore médiocres. À cette fin, nous proposons P-MapNet, où le « P » se concentre sur la fusion des cartes a priori pour améliorer les performances du modèle. Plus précisément, nous exploitons les informations préalables dans SDMap et HDMap : d'une part, nous extrayons les données SDMap faiblement alignées d'OpenStreetMap et les encodons en termes indépendants pour prendre en charge l'entrée. Il existe un problème de faible alignement entre l'entrée strictement modifiée et la carte HD+ réelle. Notre structure basée sur le mécanisme d'attention croisée peut se concentrer de manière adaptative sur le squelette SDMap et apporter des améliorations significatives des performances ;

Selon les informations du 8 avril, le PDG de Tesla, Elon Musk, a récemment révélé que Tesla s'était engagé à développer pleinement la technologie des voitures autonomes. Le très attendu taxi autonome sans pilote Robotaxi sera lancé le 8 août. L'éditeur de données a appris que la déclaration de Musk sur Auparavant, Reuters avait rapporté que le projet de Tesla de conduire des voitures se concentrerait sur la production de Robotaxi. Cependant, Musk a réfuté cette affirmation, accusant Reuters d'avoir annulé les projets de développement de voitures à bas prix et de publier à nouveau de faux rapports, tout en précisant que les voitures à bas prix Model 2 et Robotax

Une solution d'annotation purement visuelle utilise principalement la vision ainsi que certaines données du GPS, de l'IMU et des capteurs de vitesse de roue pour l'annotation dynamique. Bien entendu, pour les scénarios de production de masse, il n’est pas nécessaire qu’il s’agisse d’une vision pure. Certains véhicules produits en série seront équipés de capteurs comme le radar à semi-conducteurs (AT128). Si nous créons une boucle fermée de données dans la perspective d'une production de masse et utilisons tous ces capteurs, nous pouvons résoudre efficacement le problème de l'étiquetage des objets dynamiques. Mais notre plan ne prévoit pas de radar à semi-conducteurs. Par conséquent, nous présenterons cette solution d’étiquetage de production de masse la plus courante. Le cœur d’une solution d’annotation purement visuelle réside dans la reconstruction de pose de haute précision. Nous utilisons le schéma de reconstruction de pose de Structure from Motion (SFM) pour garantir la précision de la reconstruction. Mais passe
