為識別周圍各種車型 特斯拉升級自動駕駛可視化技術
據electrek報道,特斯拉正在改進自動駕駛可視化技術,以識別車身周圍的其他各種車型。過去一年,特斯拉在改善駕駛可視化方面投入了大量精力。在 Autopilot套件的傳感器和計算機視覺系統的驅動下,特斯拉能夠將汽車周圍的環境呈現在屏幕上。
特斯拉的可視化技術已經有所改善,能夠越來越準確地展示更多車輛周圍的環境,其中包括行駛的卡車、SUV、摩托車和行人。
最近,特斯拉的自動駕駛軟件對交通信號燈和停車標志技術進行了重大升級。不過,這項功能仍處于測試階段,將使特斯拉汽車有能力識別交通信號燈,即使在交通信號燈關閉時,也能在十字路口自動減速。當汽車打算減速時,司機會收到通知,并且車輛會停在屏幕上駕駛視頻顯示的紅線處。
現在特斯拉還增加了幾個新的渲染,以區分道路上的車型和類型。特斯拉正在經歷“自動駕駛系統的重大基礎改寫”。作為重寫的一部分,特斯拉CEO埃隆·馬斯克曾表示,“神經網絡正在吸收越來越多的問題。”
這還將包括一個更深入的標簽系統。馬斯克稱,這將“顯著改善”自動駕駛可視化,特斯拉將能夠迅速推出更好的迭代。
可視化技術對特斯拉的駕駛輔助系統以及特斯拉的自動駕駛系統都很有幫助。如果它能準確地反映它所處的環境,就意味著它能準確地探測到環境——現在它是否能對環境做出適當的反應是另一回事,但特斯拉正在是朝著正確方向邁出的一步。檢測到一輛特定的車型可能沒有什么,但它確實顯示了特斯拉自動駕駛計算機視覺系統的能力在改善。
目前,特斯拉正在使用8個攝像頭來運行。這樣,它們可以覆蓋車輛周圍的所有區域,因此不會出現盲區。
但是,在車輛,車道線,路緣,人行橫道以及所有其他特定的環境變量之間,特斯拉還有很多工作要做。
實際上,他們必須至少同時運行50個神經網絡才能使其工作。這在標準計算機上是不可能的。
特斯拉使用稱為HydraNets 的特定架構,在該架構中共享主干。
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