Pour le grand public, ils espèrent que les voitures autonomes pourront suivre des normes plus strictes que les pilotes humains: la semaine dernière, Mme Elaine Herzberg a malheureusement été heurtée par un Uber en mode autopilote en Arizona, aux États-Unis. En fin de compte, après la tragédie, il était temps de réfléchir à l'importance de la détection et de la prise de décision pour la sécurité.
Tout d'abord, l'un des défis auxquels nous sommes confrontés aujourd'hui est d'interpréter l'information du capteur: il ressort de la vidéo publiée par la police que même si la capacité de détecter et de classer les objets est la pierre angulaire d'un système de conduite autonome, elle est également vraie. Une tâche difficile, mais cette capacité est au cœur du système ADAS (Advanced Driver Assistance System), qui comprend des fonctions telles que le freinage d'urgence automatique (AEB) et le maintien de voie. Le système de détection haute précision d'ADAS permet de sauver des vies et, avant même de relever des défis encore plus grands, cette technologie est également un élément essentiel pour la conduite entièrement automatique des voitures à l'avenir.
Afin de prouver que la capacité actuelle et les subtilités de la technologie ADAS, nous courons la vidéo dans un écran de télévision dans le logiciel Mobileye, qui surveille jouer un fragment de l'accident fourni par la police, malgré le mauvais état - Il peut y avoir beaucoup de lieux de l'accident Les données de plage dynamique élevée ont été perdues, mais le logiciel de Mobileye a été clairement détecté environ une seconde avant l'impact.La photo du bas montre trois instantanés de la boîte englobante de la moto détectés et la détection de Mme Herzberg. deux sources d'opération indépendante: reconnaissance de formes (boîte de délimitation généré) et un module de détection « de l'espace libre » (niveau de génération figure, qui représente la partie supérieure de la partie rouge d'une ligne rouge « de passants ») en utilisant le dispositif de déplacement (terminologie technique ». avion + parallaxe « ), le troisième module peut distinguer entre la route et donc de vérifier l'objet objet détecté est en 3D, mais la fiabilité est faible, de sorte qu'il est décrit comme » fcvValid: faible », en haut à gauche est affichée sur l'écran La faible crédibilité est due au fait qu'il manque ici l'information normalement disponible pour les véhicules de production et que la qualité de l'image est médiocre. Sur la base de la prise de vues, il peut y avoir un sous-échantillonnage inconnu.
L'image d'un clip vidéo sur la police du moniteur TV publié. Image superposée montre la réponse des systèmes Mobileye ADAS. Vert et boîte englobante blanc est le résultat des vélos du module de détection et piétons sortie figure horizontale montre la route et les obstacles Entre les frontières, nous l'appelons «espace libre».
Le logiciel utilisé dans cette expérience est le même que celui utilisé dans les véhicules actuels équipés de l'ADAS et a été validé en milliards de miles de miles utilisateurs.
Maintenant, le développement des technologies d'intelligence artificielle telles que les réseaux neuronaux profonds a conduit beaucoup à croire que les systèmes de détection d'objets de haute précision peuvent déjà être développés facilement, et que ces experts en vision artificielle avec plus d'une décennie d'expérience sont considérablement réduits. Bien que ces nouvelles technologies soient utiles, de nombreuses traditions ne peuvent être ignorées, notamment l'identification et l'achèvement de centaines de cas extrêmes, des annotations pour des dizaines de millions d'ensembles de données et des dizaines d'ADAS. Le projet est soumis à des tests de vérification de la production en phase de test, et l'expérience est critique, en particulier dans les domaines où la sécurité est à l'avant-garde.
La deuxième observation de l'incident a été la transparence: tout le monde a dit «nous mettons la sécurité dans la position la plus importante», mais nous pensons que pour gagner la confiance du public, il faut être plus transparent, comme je l'ai annoncé à Mobileye en octobre dernier. Selon le modèle de sécurité sensible (RSS), les décisions doivent répondre au sens commun du jugement humain, nous avons formulé mathématiquement des concepts de bon sens tels que «situation dangereuse» et «réponse correcte» et établi une conformité mathématiquement garantie à la définition. Système
La troisième observation est la redondance: le vrai système sensoriel a besoin d'un design redondant, il doit s'appuyer sur des sources d'informations indépendantes: caméras, radars, lidars ... L'intégration de ces sources d'information contribue à améliorer le confort de conduite. Cependant, afin de démontrer que nous avons réalisé une redondance pratique, Mobileye a développé un système de bout en bout indépendant, avec caméra uniquement, ainsi qu'un système indépendant Lidar et radar uniquement.
Si les utilisateurs ont été très fragile confiance sera encore réduite, et peut conduire à une surveillance passive, et finalement étouffer cet important travail. La semaine dernière, des incidents similaires ne se reproduise plus, comme je l'ai dit dans la responsabilité d'introduction pour le modèle de sécurité sensible, je croient fermement que maintenant il est nécessaire de faire une discussion significative du cadre automatique au volant d'une validation de la sécurité automobile. nous invitons les constructeurs automobiles dans le domaine des entreprises technologiques pour répondre à ces questions importantes avec les autorités de réglementation et d'autres parties concernées.
Pour le grand public, ils espèrent, les véhicules autonomes à suivre des normes plus strictes que le pilote humain. La semaine dernière, Mme Elaine Herzberg en Arizona est un mode de pilotage automatique malheureux Uber voiture renversé, En fin de compte, après la tragédie, il était temps de réfléchir à l'importance de la détection et de la prise de décision pour la sécurité.
Tout d'abord, un grand défi auquel nous sommes confrontés aujourd'hui est d'interpréter les informations du capteur. Il ressort de la vidéo diffusée par la police, la capacité de détecter et classer les objets même les véhicules autonomes sont les blocs de construction les plus élémentaires du système, mais en fait, cela est une tâche extrêmement difficile. Cependant, c'est au cœur des systèmes actuels d'aide à la conduite (ADAS), le système comprend un freinage d'urgence automatique (AEB) et les fonctions de maintien de la voie. kilométrage de plusieurs milliards de mile suffisant pour vérifier Le système de détection haute précision d'ADAS permet de sauver des vies et, avant même de relever des défis encore plus grands, cette technologie est également un élément essentiel pour la conduite entièrement automatique des voitures à l'avenir.
Afin de prouver que la capacité actuelle et les subtilités de la technologie ADAS, nous courons la vidéo dans un écran de télévision dans le logiciel Mobileye, qui surveille jouer un fragment de l'accident fourni par la police, malgré le mauvais état - Il peut y avoir beaucoup de lieux de l'accident Les données de plage dynamique élevée ont été perdues, mais le logiciel de Mobileye a été clairement détecté environ une seconde avant l'impact.La photo du bas montre trois instantanés de la boîte englobante de la moto détectés et la détection de Mme Herzberg. deux sources d'opération indépendante: reconnaissance de formes (boîte de délimitation généré) et un module de détection « de l'espace libre » (niveau de génération figure, qui représente la partie supérieure de la partie rouge d'une ligne rouge « de passants ») en utilisant le dispositif de déplacement (terminologie technique ». avion + parallaxe « ), le troisième module peut distinguer entre la route et donc de vérifier l'objet objet détecté est en 3D, mais la fiabilité est faible, de sorte qu'il est décrit comme » fcvValid: faible », en haut à gauche est affichée sur l'écran La faible crédibilité est due au fait qu'il manque ici l'information normalement disponible pour les véhicules de production et que la qualité de l'image est médiocre. Sur la base de la prise de vues, il peut y avoir un sous-échantillonnage inconnu.
L'image d'un clip vidéo sur la police du moniteur TV publié. Image superposée montre la réponse des systèmes Mobileye ADAS. Vert et boîte englobante blanc est le résultat des vélos du module de détection et piétons sortie figure horizontale montre la route et les obstacles Entre les frontières, nous l'appelons «espace libre».
Le logiciel utilisé dans cette expérience est le même que celui utilisé dans les véhicules actuels équipés de l'ADAS et a été validé en milliards de miles de miles utilisateurs.
Maintenant, le développement des technologies d'intelligence artificielle telles que les réseaux neuronaux profonds a conduit beaucoup à croire que les systèmes de détection d'objets de haute précision peuvent déjà être développés facilement, et que ces experts en vision artificielle avec plus d'une décennie d'expérience sont considérablement réduits. Bien que ces nouvelles technologies soient utiles, de nombreuses traditions ne peuvent être ignorées, notamment l'identification et l'achèvement de centaines de cas extrêmes, des annotations pour des dizaines de millions d'ensembles de données et des dizaines d'ADAS. Le projet est soumis à des tests de vérification de la production en phase de test, et l'expérience est critique, en particulier dans les domaines où la sécurité est à l'avant-garde.
La deuxième observation de l'incident a été la transparence: tout le monde a dit «nous mettons la sécurité dans la position la plus importante», mais nous pensons que pour gagner la confiance du public, il faut être plus transparent, comme je l'ai annoncé à Mobileye en octobre dernier. Selon le modèle de sécurité sensible (RSS), les décisions doivent répondre au sens commun du jugement humain, nous avons formulé mathématiquement des concepts de bon sens tels que «situation dangereuse» et «réponse correcte» et établi une conformité mathématiquement garantie à la définition. Système
La troisième observation est la redondance: le vrai système sensoriel a besoin d'un design redondant, il doit s'appuyer sur des sources d'informations indépendantes: caméras, radars, lidars ... L'intégration de ces sources d'information contribue à améliorer le confort de conduite. Cependant, afin de démontrer que nous avons réalisé une redondance pratique, Mobileye a développé un système de bout en bout indépendant, avec caméra uniquement, ainsi qu'un système indépendant Lidar et radar uniquement.
Si quelque chose comme l'accident de la semaine dernière se reproduit, la confiance déjà fragile des utilisateurs sera encore réduite, ce qui pourrait conduire à une surveillance passive et finir par tuer ce travail important. Nous sommes convaincus qu'il est nécessaire d'engager une discussion sérieuse sur le cadre de vérification de la sécurité pour les voitures entièrement automatisées.Nous invitons les constructeurs automobiles, les entreprises technologiques dans ce domaine, les autorités réglementaires et autres parties concernées à travailler ensemble pour résoudre ces problèmes importants.
