Per il pubblico, si spera, veicoli autonomi di rispettare determinate norme più severe rispetto al pilota umano. Proprio la scorsa settimana, la signora Elaine Herzberg in Arizona è una modalità pilota automatico sfortunato auto Uber abbattuto, alla fine è morta. dopo la tragedia, è il momento di pensare realmente di rilevamento e il processo decisionale per la sicurezza di significato.
Prima di tutto, una grande sfida che dobbiamo affrontare oggi è quello di interpretare le informazioni del sensore. Sembrerebbe dal video rilasciato dalla polizia, la capacità di rilevare e classificare oggetti anche veicoli autonomi è i mattoni di base del sistema, ma in realtà, questo è un compito estremamente impegnativo. Tuttavia, questo è il nucleo dei sistemi di assistenza alla guida avanzati correnti (ADAS), il sistema comprende frenatura automatica emergenza (AEB) e funzioni di corsia mantenere. multibillion miglia chilometraggio sufficiente verificare , sistema di sensori ad alta precisione in ADAS è quello di salvare vite umane. gli stessi elementi di base, prima di superare le sfide più grandi, il futuro di questa tecnologia è completamente automatizzati di guida ha bisogno un auto.
Al fine di dimostrare che l'attuale capacità e le sottigliezze della tecnologia ADAS, corriamo il video in un monitor TV nel software Mobileye, che controlla riprodurre un frammento del sinistro fornita dalla polizia, nonostante le cattive condizioni - Ci può essere un sacco di scena di incidente I dati di alta gamma dinamica sono andati persi, ma il software di Mobileye è stato chiaramente rilevato circa un secondo prima dell'impatto, mentre l'immagine in basso mostra tre istantanee del riquadro di delimitazione della bicicletta rilevato sopra e la signora Herzberg. Due fonti operative indipendenti: riconoscimento di pattern (generare bounding box) e un modulo di rilevamento di "spazio libero" (che produce una mappa orizzontale, dove la parte rossa indica un "passante" che appare sopra la linea rossa). plane + parallasse '), il terzo modulo possono distinguere tra strada e quindi verificare l'oggetto rilevato oggetto è 3D, ma l'affidabilità è bassa, per cui è descritto come' fcvValid: basso', in alto a sinistra viene visualizzato sullo schermo La scarsa credibilità è dovuta al fatto che le informazioni normalmente disponibili per i veicoli di produzione mancano qui, e la qualità dell'immagine è scarsa. Dopo tutto, l'immagine presa dal registratore di guida Sulla base di nuovo il tiro, ci può essere qualche downsampling sconosciuta.
L'immagine di un videoclip sulla polizia del monitor TV rilasciati. Immagine sovrapposta mostra i sistemi ADAS Mobileye di risposta. Verde e riquadro bianco è il risultato delle biciclette modulo di rilevazione e pedoni uscita figura orizzontale mostra la strada e gli ostacoli Tra i confini, lo chiamiamo 'spazio libero'.
Il software utilizzato in questo esperimento è lo stesso utilizzato negli attuali veicoli dotati di ADAS ed è stato convalidato in miliardi di miglia di miglia utente.
Ora, lo sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale come reti neurali profonde ha portato molti a credere che i sistemi di rilevamento di oggetti ad alta precisione possano già essere facilmente sviluppati, e che gli esperti di visione artificiale con più di un decennio di esperienza siano considerati notevolmente ridotti. Molti nuovi arrivati si stanno riversando in questo campo: mentre queste nuove tecnologie sono davvero utili, molte tradizioni non possono essere ignorate, tra cui l'identificazione e il completamento di centinaia di casi di test estremi, l'annotazione di decine di milioni di miglia di set di dati e l'osservazione di dozzine di ADAS. Il progetto è sottoposto a test di verifica della produzione di prova impegnativi.L'esperienza è fondamentale, soprattutto nelle aree in cui la sicurezza è in prima linea.
La seconda osservazione dell'incidente è stata la trasparenza: tutti hanno detto "mettiamo la sicurezza nella posizione più importante" ma crediamo che per ottenere la fiducia del pubblico, deve essere più trasparente. Come ho annunciato in Mobileye lo scorso ottobre. Secondo il Responsible Sensitive Security Model (RSS), le decisioni devono soddisfare il comune senso del giudizio umano: abbiamo formulato matematicamente concetti di senso comune come "situazioni pericolose" e "risposta corretta" e abbiamo stabilito una conformità matematicamente assicurata alla definizione. sistema.
La terza osservazione è la ridondanza: il vero sistema sensoriale ha bisogno di un design ridondante e deve fare affidamento su fonti di informazione indipendenti: telecamere, radar e lidar. L'integrazione di queste fonti di informazioni contribuisce a migliorare il comfort di guida. Tuttavia, non è favorevole alla sicurezza: per dimostrare di aver raggiunto una ridondanza pratica, Mobileye ha sviluppato un sistema indipendente end-to-end solo per telecamera, nonché un Lidar indipendente e un sistema solo radar.
Se gli utenti sono stati fiducia molto fragile sarà ulteriormente ridotto, e può portare ad una vigilanza passiva, e in ultima analisi soffocare questo importante lavoro. La scorsa settimana incidenti simili si ripetano, come ho detto nella responsabilità introduzione per il modello di sicurezza sensibili, ho fermamente che ora è necessario fare una discussione significativa di guidare l'arma automatica di un quadro di convalida sicurezza in auto. invitiamo i produttori di automobili nel campo delle aziende di tecnologia per affrontare questi problemi importanti con le autorità di regolamentazione e le altre parti interessate.
Per il pubblico in generale, sperano che le auto a guida autonoma possano seguire standard più severi rispetto ai conducenti umani. Proprio la scorsa settimana, la signora Elaine Herzberg è stata purtroppo abbattuta da un Uber in modalità autopilota in Arizona, USA. alla fine è morta. dopo la tragedia, è il momento di pensare realmente di rilevamento e il processo decisionale per la sicurezza di significato.
Prima di tutto, una delle sfide che affrontiamo oggi è quella di interpretare le informazioni del sensore: dal video pubblicato dalla polizia sembra che anche se la capacità di rilevare e classificare gli oggetti sia il tassello più elementare in un sistema di automobili autonomo, in realtà è anche vero. un compito estremamente impegnativo. Tuttavia, questo è il nucleo dei sistemi di assistenza alla guida avanzati correnti (ADAS), il sistema comprende frenatura automatica emergenza (AEB) e funzioni di corsia mantenere. multibillion miglia chilometraggio sufficiente verificare , sistema di sensori ad alta precisione in ADAS è quello di salvare vite umane. gli stessi elementi di base, prima di superare le sfide più grandi, il futuro di questa tecnologia è completamente automatizzati di guida ha bisogno un auto.
Al fine di dimostrare che l'attuale capacità e le sottigliezze della tecnologia ADAS, corriamo il video in un monitor TV nel software Mobileye, che controlla riprodurre un frammento del sinistro fornita dalla polizia, nonostante le cattive condizioni - Ci può essere un sacco di scena di incidente dati ad alta gamma dinamica è stato perso, ma il software di Mobileye è ancora in circa 1 secondo quando pre-urto, chiaramente rilevato. immagine sotto mostra tre istantanee, sopra il riquadro di delimitazione bicicletta rilevato e Ms. Herzberg. il rivelatore ha due fonti funzionamento indipendente: pattern recognition (generato rettangolo di selezione) e un modulo 'spazio libero' rilevamento (livello generazione figura, che rappresenta la parte superiore della parte rossa di una linea rossa 'passante') utilizzando il dispositivo di movimentazione (terminologia tecnica'. plane + parallasse '), il terzo modulo possono distinguere tra strada e quindi verificare l'oggetto rilevato oggetto è 3D, ma l'affidabilità è bassa, per cui è descritto come' fcvValid: basso', in alto a sinistra viene visualizzato sullo schermo lato. verificarsi a causa di scarsa fiducia, dove soppressione prodotti comunemente disponibili le informazioni del veicolo e la qualità dell'immagine è scarsa, dopo tutto, il tachigrafo vista fotografare Sulla base di nuovo il tiro, ci può essere qualche downsampling sconosciuta.
L'immagine di un videoclip sulla polizia del monitor TV rilasciati. Immagine sovrapposta mostra i sistemi ADAS Mobileye di risposta. Verde e riquadro bianco è il risultato delle biciclette modulo di rilevazione e pedoni uscita figura orizzontale mostra la strada e gli ostacoli confini tra, che noi chiamiamo il 'spazio libero'.
Il software utilizzato nell'esperimento con il software attualmente utilizzato in veicoli dotati di ADAS stessi, ed è stato validato in miliardi di miglia in utenti chilometraggio.
Ora, lo sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale come reti neurali profonde ha portato molti a credere che i sistemi di rilevamento di oggetti ad alta precisione possano già essere facilmente sviluppati, e che gli esperti di visione artificiale con più di un decennio di esperienza siano considerati notevolmente ridotti. Molti nuovi arrivati si stanno riversando in questo campo: mentre queste nuove tecnologie sono davvero utili, molte tradizioni non possono essere ignorate, tra cui l'identificazione e il completamento di centinaia di casi di test estremi, l'annotazione di decine di milioni di miglia di set di dati e l'osservazione di dozzine di ADAS. Il progetto è sottoposto a test di verifica della produzione di prova impegnativi.L'esperienza è fondamentale, soprattutto nelle aree in cui la sicurezza è in prima linea.
La seconda osservazione dell'incidente è stata la trasparenza: tutti hanno detto "mettiamo la sicurezza nella posizione più importante" ma crediamo che per ottenere la fiducia del pubblico, deve essere più trasparente. Come ho annunciato in Mobileye lo scorso ottobre. Secondo il Responsible Sensitive Security Model (RSS), le decisioni devono soddisfare il comune senso del giudizio umano: abbiamo formulato matematicamente concetti di senso comune come "situazioni pericolose" e "risposta corretta" e abbiamo stabilito una conformità matematicamente assicurata alla definizione. sistema.
La terza osservazione è la ridondanza: il vero sistema sensoriale ha bisogno di un design ridondante e deve fare affidamento su fonti di informazione indipendenti: telecamere, radar e lidar. L'integrazione di queste fonti di informazioni contribuisce a migliorare il comfort di guida. Tuttavia, non è favorevole alla sicurezza: per dimostrare di aver raggiunto una ridondanza pratica, Mobileye ha sviluppato un sistema indipendente end-to-end solo per telecamera, nonché un Lidar indipendente e un sistema solo radar.
Se gli utenti sono stati fiducia molto fragile sarà ulteriormente ridotto, e può portare ad una vigilanza passiva, e in ultima analisi soffocare questo importante lavoro. La scorsa settimana incidenti simili si ripetano, come ho detto nella responsabilità introduzione per il modello di sicurezza sensibili, ho fermamente che ora è necessario fare una discussione significativa di guidare l'arma automatica di un quadro di convalida sicurezza in auto. invitiamo i produttori di automobili nel campo delle aziende di tecnologia per affrontare questi problemi importanti con le autorità di regolamentazione e le altre parti interessate.
