यह लेख ध्यान केंद्रित Netease स्मार्ट उत्पादित ऐ स्टूडियो, एक महान युग :! प्रोफेसर आमोन Shashua के अगले पढ़ने, इंटेल कॉर्पोरेशन और इंटेल सहायक Mobileye सीईओ और मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी के वरिष्ठ उपाध्यक्ष है।
सार्वजनिक के लिए, वे आशा करते हैं, स्वायत्त वाहनों अधिक कड़े मानकों मानव चालक से पालन करने के लिए। बस पिछले हफ्ते, एरिजोना में सुश्री ऐलेन Herzberg एक दुर्भाग्यपूर्ण ऑटोपायलट मोड उबेर कार नीचे गिरा दिया है, अंत में, इस त्रासदी के बाद, यह सुरक्षा के लिए संवेदन और निर्णय लेने के महत्व पर प्रतिबिंबित करने का समय था।
सबसे पहले, एक बड़ी चुनौती हम आज चेहरा सेंसर जानकारी व्याख्या करने के लिए है। यह क्षमता का पता लगाने और वर्गीकृत वस्तुओं भी स्वायत्त वाहनों प्रणाली का सबसे बुनियादी निर्माण घटक है, पुलिस द्वारा जारी वीडियो से प्रकट होता है, लेकिन वास्तव में, यह है एक बहुत ही चुनौतीपूर्ण कार्य। बहरहाल, यह मौजूदा उन्नत चालक सहायता प्रणालियों (adas) की मूल है, प्रणाली स्वचालित आपातकालीन ब्रेक लगाना (ए ई बी) और लेन रखते हुए कार्यों में शामिल हैं। अरबों मील लाभ को सत्यापित करने के लिए पर्याप्त एडीएएस में उच्च परिशुद्धता वाली संवेदन प्रणाली, जीवन को बचा रही है। इसी तरह, इससे भी अधिक चुनौतियों का सामना करने से पहले, यह तकनीक भविष्य में कारों को पूरी तरह से स्वचालित ड्राइविंग के लिए भी एक आवश्यक तत्व है।
आदेश साबित होता है कि वर्तमान क्षमता और ADAS प्रौद्योगिकी के बारीकियों, हम Mobileye सॉफ्टवेयर में एक टीवी मॉनिटर, जो नज़र रखता है खराब हालत के बावजूद पुलिस द्वारा प्रदान की दुर्घटना का एक टुकड़ा खेलने में वीडियो चलाने में - वहाँ दुर्घटना स्थल का एक बहुत हो सकता है उच्च गतिशील रेंज डेटा खो दिया गया है, लेकिन मोबाइलए के सॉफ्टवेयर को अभी भी प्रभाव से पहले एक दूसरे के बारे में स्पष्ट रूप से पता चला था। नीचे की तस्वीर ऊपर दिखाए गए बाइक बाउंडिंग बॉक्स के तीन स्नैपशॉट और सुश्री हर्ज़बर्ग दिखाती है। दो स्रोतों स्वतंत्र ऑपरेशन: पैटर्न मान्यता (उत्पन्न बाउंडिंग बॉक्स) और एक 'मुक्त अंतरिक्ष' का पता लगाने मॉड्यूल (अंजीर पीढ़ी के स्तर है, जो एक लाल रेखा 'passerby' का लाल हिस्सा के शीर्ष प्रतिनिधित्व करता है) आंदोलन व्यवस्था (तकनीकी शब्दावली का उपयोग करते हुए '। विमान + लंबन '), तीसरा मॉड्यूल सड़क के बीच भेद कर सकते हैं और इस तरह सत्यापित करने के लिए वस्तु का पता चला वस्तु 3 डी है, लेकिन विश्वसनीयता कम है, तो यह रूप में वर्णित है' fcvValid: कम ', ऊपरी बाएँ स्क्रीन पर प्रदर्शित किया जाता है फेंग। कम विश्वसनीयता इस तथ्य के कारण है कि उत्पादन वाहनों के लिए सामान्य रूप से उपलब्ध जानकारी यहां गायब है, और छवि की गुणवत्ता खराब है। आखिरकार, ड्राइविंग रिकॉर्डर द्वारा ली गई छवि शूटिंग पर फिर से आधार पर, वहाँ कुछ अज्ञात downsampling हो सकता है।
। सुपरइम्पोज़्ड छवि जारी किया टीवी पर नजर रखने के लिए पुलिस पर एक वीडियो क्लिप से छवि प्रतिक्रिया Mobileye? ADAS प्रणाली को दर्शाता है। ग्रीन और सफेद बाउंडिंग बॉक्स का पता लगाने मॉड्यूल साइकिल और पैदल चलने वालों का परिणाम है उत्पादन क्षैतिज आंकड़ा सड़क और बाधाओं से पता चलता बीच की सीमा, हम इसे 'निशुल्क स्थान' कहते हैं
इस प्रयोग में उपयोग किए गए सॉफ़्टवेयर वही है जो कि वर्तमान ADAS से सुसज्जित वाहनों में प्रयुक्त होता है और अरबों मील के उपयोगकर्ता मील में सत्यापित किया गया है
अब, कृत्रिम खुफिया प्रौद्योगिकियों के विकास जैसे गहरे तंत्रिका नेटवर्क ने कई लोगों को विश्वास दिलाया है कि उच्च-सटीक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन सिस्टम को आसानी से आसानी से विकसित किया जा सकता है, और एक दशक से अधिक अनुभव वाले उन कंप्यूटर विजन विशेषज्ञों को बहुत कम माना जाता है। कई नए लोग इस क्षेत्र में घूम रहे हैं, हालांकि ये नई प्रौद्योगिकियों वास्तव में उपयोगी हैं, कई परंपराओं को अनदेखा नहीं किया जा सकता है, जिनमें सैकड़ों चरम मामलों की पहचान, समापन के लाखों डेटा सेट और दर्जनों एडीएएस यह परियोजना चुनौतीपूर्ण परीक्षण उत्पादन सत्यापन परीक्षणों से गुजर रहा है। अनुभव महत्वपूर्ण है, खासकर उन क्षेत्रों में जहां सुरक्षा प्राथमिकता है
हर व्यक्ति ने कहा था कि 'हम सबसे महत्वपूर्ण स्थिति में सुरक्षा रखेंगे' लेकिन हमारा मानना है कि सार्वजनिक विश्वास हासिल करने के लिए इसे और अधिक पारदर्शी होना चाहिए। जैसा कि मैंने पिछले अक्टूबर में मोबाइलइज़ में घोषणा की थी जिम्मेदार संवेदी सुरक्षा मॉडल (आरएसएस) के अनुसार, निर्णयों को मानवीय निर्णय के सामान्य ज्ञान का अनुपालन करना चाहिए। हमने गणितीय रूप से 'खतरनाक स्थितियों' और 'सही प्रतिक्रिया' जैसे सामान्य ज्ञान संकल्पनाओं को तैयार किया है और परिभाषा के लिए गणितीय रूप से आश्वासन दिया है। प्रणाली।
तीसरा अवलोकन अतिरेक है। सच्चे संवेदी पद्धति को एक निरर्थक डिजाइन की आवश्यकता है, और सूचनाओं के स्वतंत्र स्रोतों पर भरोसा करना चाहिए: कैमरे, रडार और लिडर। जानकारी के इन स्रोतों को एकीकृत करना, ड्राइविंग आराम को बेहतर बनाने में मदद करता है। हालांकि, यह सुरक्षा के लिए अनुकूल नहीं है। यह प्रदर्शित करने के लिए कि हमने व्यावहारिक अतिरेक प्राप्त कर लिया है, Mobileye ने एक स्वतंत्र, कैमरा-एंड-एंड-एंड सिस्टम विकसित किया है, साथ ही एक स्वतंत्र लिडर और रडार-केवल सिस्टम भी।
अगर पिछले हफ्ते के दुर्घटना की तरह कुछ फिर से होता है, तो उपयोगकर्ताओं के पहले ही नाजुक ट्रस्ट को और कम कर दिया जाएगा, और यह निष्क्रिय पर्यवेक्षण का कारण बन सकता है और अंततः इस महत्वपूर्ण काम को मार सकता है। जैसा मैंने कहा था कि जब जिम्मेदारी-संवेदनशील सुरक्षा मॉडल पेश किया जाता है, तो मैं हम पूरी तरह से मानते हैं कि पूरी तरह से स्वचालित ड्राइविंग कारों के लिए सुरक्षा सत्यापन ढांचे पर एक सार्थक चर्चा करने की आवश्यकता है। हम इन प्रमुख मुद्दों को हल करने के लिए कार निर्माताओं, इस क्षेत्र में तकनीकी कंपनियों, नियामक प्राधिकरणों और अन्य संबंधित पार्टियों को मिलकर काम करने के लिए आमंत्रित करते हैं।