公共のために、彼らは人間のドライバーよりも厳しい基準に従うために、自律走行車を願っています。先週、アリゾナ州の氏エレインハーツバーグは、不幸な自動操縦モードユーバーの車は、ノックダウンされます結局、彼女は悲劇の後に、それは本当に意味のセキュリティのために検知し、意思決定について考える時間です。死亡しました。
まず第一に、私たちが今日直面している大きな課題は、センサ情報を解釈するのである。それは、警察が発表した映像から見える、でも、自律走行車を検出し、オブジェクトを分類する能力は、システムの最も基本的なビルディング・ブロックであるが、実際には、これはありますしかし、これは現在の高度運転支援システム（ADAS）のコアである。非常に困難な作業は、システムは、自動緊急ブレーキ（AEB）と車線維持機能を含む。確認するのに十分な数十マイルの走行距離を、ADASにおける高精度なセンサーシステムは、命を救うことです。同じ基本的な要素は、大きな課題を克服する前に、この技術の将来は完全に車のニーズを運転自動化されています。
現在のADAS技術の能力と微妙な点を証明するために、私たちはTVモニターの動画でMobileyeのソフトウェアを実行します。このモニターは事故の警察によって提供された断片を再生します。高ダイナミックレンジデータが失われたが、衝突前、それは明らかに検出したときモービルのソフトウェアは、約1秒のままである。画像は、以下の検出自転車バウンディングボックスとさんHerzbergの上記3つのスナップショットを示す。検出器が有しています二つのソースの独立した動作：移動装置（技術用語」を用いたパターン認識（生成されたバウンディングボックス）と「自由空間」検出モジュール（赤線の赤色部分の上面を表す図生成レベル、「通行人」）。 「平面+視差」）、第3のモジュールは道路と物体を区別することができる。側が低いため信頼発生、削除製品は一般的に入手可能な車両情報、及び画像品質は、すべての後に、撮影視野タコグラフ悪いです再び撮影に基づいて、いくつかの未知のダウンサンプリングがあるかもしれません。
画像は、警察がテレビモニタで放映したビデオクリップからのもので、オーバーレイ画像はMobileye ADASシステムの応答を示し、緑と白の境界ボックスは自転車と歩行者検出モジュールの出力です。間の境界は、私たちは「フリースペース」と呼びます。
ソフトウェアは現在、同じADAS装着車に使用されるソフトウェアで実験に使用し、かつ燃費ユーザーにおけるマイル数十億に検証されています。
さて、人工知能と神経回路網の開発の深さなど、多くの人々は、高精度な物体検出システムは、すでに容易に開発することができると思いますし、10年は大幅に減少したとみなされているコンピュータビジョンの専門家の経験は。これは作りますこの分野の初心者の多くの流入。これらの新技術は、本当に有用であるが、それでも伝統の多くは、ADASで数千万マイルやデータセットの数十のコメント、極端な場合にはテストの何百もの識別および完了を含め、無視することはできませんこのプロジェクトでは、試作検証テストが挑戦されています。特に安全が最前線にある分野では、経験が不可欠です。
第2の観察イベントは、透明性である。誰もが「私たちは、最も重要な位置に安全を入れて」と言うが、我々は国民の信頼を得るために、彼はより透明でなければならない、と信じている。私は最後の10月モービルを掲載したよう敏感なセキュリティモデル（RSS）に対する責任は、数学の概念の処方設計を行うために、我々は「危険な状況」と「適切な対応」と他の常識。決定は常識の人間の判断と一致していなければならない、と述べた、と数学的に定義されたの遵守を確保するための体制を確立したときにシステム。
走行快適性を向上させるためにこれらの情報源を統合するために、カメラ、レーダーやレーザーレーダー：第三の観察は、冗長実際の知覚システムは、冗長設計を持っている必要があり、かつ独立した情報源に頼る必要がありますしかし、セキュリティを助長されていません。私たちは具体的な冗長性を表示するために取得、Mobileyeのは、独立して唯一のエンド・ツー・カメラシステムと別のレーダーやレーザーレーダーシステムを開発しました。
ユーザーは非常に脆弱な信頼がさらに低減され、受動的な監督につながり、最終的にこの重要な仕事を抑圧可能となっている場合。先週再び起きてから同様の事件、私は敏感なセキュリティモデルの導入の責任で言ったように、私はしっかりと今では車の安全性検証フレームワークを駆動する自動の有意義な議論を行うことが必要であると信じている。我々は、規制当局や他の関係者にこれらの重要な問題に対処するためにテクノロジー企業の分野では自動車メーカーを招待。
公共のために、彼らは人間のドライバーよりも厳しい基準に従うために、自律走行車を願っています。先週、アリゾナ州の氏エレインハーツバーグは、不幸な自動操縦モードユーバーの車は、ノックダウンされます結局のところ、悲劇が起こった後、それはセキュリティのための感知と意思決定の意義を反映する時が来た。
まず第一に、私たちが今日直面している大きな課題は、センサ情報を解釈するのである。それは、警察が発表した映像から見える、でも、自律走行車を検出し、オブジェクトを分類する能力は、システムの最も基本的なビルディング・ブロックであるが、実際には、これはありますしかし、これは現在の高度運転支援システム（ADAS）のコアである。非常に困難な作業は、システムは、自動緊急ブレーキ（AEB）と車線維持機能を含む。確認するのに十分な数十マイルの走行距離をADASの高精度センシングシステムは命を救っています。同様に、より大きな課題を克服する前に、この技術は将来の完全自動運転のための必須要素です。
現在のADAS技術の能力と微妙な点を証明するために、私たちはTVモニターの動画でMobileyeのソフトウェアを実行します。このモニターは事故の警察によって提供された断片を再生します。高ダイナミックレンジデータが失われたが、衝突前、それは明らかに検出したときモービルのソフトウェアは、約1秒のままである。画像は、以下の検出自転車バウンディングボックスとさんHerzbergの上記3つのスナップショットを示す。検出器が有しています二つのソースの独立した動作：移動装置（技術用語」を用いたパターン認識（生成されたバウンディングボックス）と「自由空間」検出モジュール（赤線の赤色部分の上面を表す図生成レベル、「通行人」）。 「平面+視差」）、第3のモジュールは道路と物体を区別することができる。側が低いため信頼発生、削除製品は一般的に入手可能な車両情報、及び画像品質は、すべての後に、撮影視野タコグラフ悪いです再び撮影に基づいて、いくつかの未知のダウンサンプリングがあるかもしれません。
画像は、警察がテレビモニタで放映したビデオクリップからのもので、オーバーレイ画像はMobileye ADASシステムの応答を示し、緑と白の境界ボックスは自転車と歩行者検出モジュールの出力です。間の境界は、私たちは「フリースペース」と呼びます。
ソフトウェアは現在、同じADAS装着車に使用されるソフトウェアで実験に使用し、かつ燃費ユーザーにおけるマイル数十億に検証されています。
現在、深部神経回路網のような人工知能技術の発達により、高精度の物体検出システムは既に容易に開発できると信じており、10年以上の経験を有するコンピュータビジョンの専門家は大幅に削減されていると考えられている。これらの新技術は本当に有用ですが、何百もの極端なテストケースの特定と完成、何千万件ものデータセットや数十件のADASのコメントなど、多くの伝統を無視することはできませんこのプロジェクトでは、試作検証テストが挑戦されています。特に、安全が最前線にある分野では、経験が不可欠です。
私たちは、セキュリティを最も重要な位置に置いていると言いましたが、公衆の信頼を得るためには、昨年10月にMobileyeで発表したように、より透明性がなければなりません。 「危険な状況」や「正しい応答」などの常識概念を数学的に定式化し、数学的に保証された定義に準拠していることを証明しました。システム。
真の感覚システムは、冗長設計を必要とし、カメラ、レーダー、ライダなどの独立した情報源に依存しなければなりません。実用的な冗長性を達成したことを実証するために、Mobileyeは独立したカメラ専用のエンドツーエンドシステムと独立したライダーとレーダー専用システムを開発しました。
先週の事故のような事態が再び発生した場合、ユーザーの脆弱な信頼がさらに低下し、受動的な監督につながり、最終的にはこの重要な仕事を抹消する可能性があります。自動車メーカー、自動車メーカー、規制当局、関係当事者などが協力してこれらの重要課題を解決することを呼びかけています。
