대중을 위해, 그들은 희망, 자율 차량은 인간의 드라이버보다 더 엄격한 기준을 따르도록., 애리조나에 양 일레인 허즈 버그는 동네 짱의 차를 무너 뜨렸다 불행한 자동 조종 모드가 지난주입니다, 결국 그녀는 비극 이후, 정말 감지 및 의미의 보안을위한 의사 결정에 대해 생각하는 시간이다. 사망했다.
우선, 오늘날 우리가 직면 큰 문제는 센서 정보를 해석하는 것입니다. 그것은, 능력, 감지 시스템의 가장 기본적인 빌딩 블록은 객체도 자율적 인 차량을 분류하는 경찰에 의해 발표 된 영상에서 나타납니다하지만 사실이다 그러나, 이것은 현재의 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS)의 핵심입니다. 매우 어려운 작업, 시스템은 자동 비상 제동 (AEB) 및 차선 유지 기능을 포함한다. 확인하기에 충분 수십억 마일의 마일리지를 , ADAS의 고정밀 센서 시스템은 생명을 저장하는 것입니다. 같은 기본 요소는 더 큰 도전을 극복하기 전에,이 기술의 미래는 완전히 자동차의 요구를 운전 자동화됩니다.
전류 용량 및 ADAS 기술의 미묘한, 우리는 가난한 상태에도 불구하고 경찰이 제공하는 사고의 조각을 재생 모니터링하는 모빌 아이 (Mobileye) 소프트웨어의 TV 모니터에서 비디오를 실행하는 것이 증명하기 위해 - 사고 장면이 많이있을 수 있습니다 높은 동적 범위의 데이터가 손실되었지만, 프리 영향이 명확하게 검출 할 때 Mobileye의 소프트웨어는 약 1 초에서 정지한다. 다음 이미지는 검출 된 자전거 바운딩 박스와 양 허즈 버그 상기 세 스냅 샷을 도시한다. 검출기 갖는다 두 소스의 독립적 인 동작 : 패턴 인식 (생성 바운딩 박스) 및 이동 장치 (기술 용어를 사용하여 '(적색 라인'지나가는 '의 적색 부분의 상단을 나타내는도 발생 수준)은 "자유 공간"검출 모듈. 상부 좌측이 화면에 표시되고, '로우 : 평면 + 시차')는, 상기 제 3 모듈은도 구별 할 수 있고, 따라서 물체 검출 대상 차원이지만, 안정성이 낮고, 그래서 같이 설명 확인하는 'fcvValid Fang. 신뢰도가 낮다는 것은 생산 차량에서 일반적으로 사용할 수있는 정보가 누락되어 화질이 좋지 않기 때문입니다. 결국 운전 기록계에서 촬영 한 이미지 다시 촬영을 바탕으로, 알 수없는 다운 샘플링이있을 수 있습니다.
. 슈퍼 임 포즈 이미지 출시 된 TV 모니터 경찰에 동영상의 이미지는 응답 모빌 아이 (Mobileye) ADAS 시스템을 보여줍니다. 녹색과 흰색 경계 상자가 수평 그림은 도로 및 장애물을 보여줍니다 출력 검출 모듈 자전거 및 보행자의 결과입니다 국경 사이에서, 우리는 그것을 자유 공간이라고 부른다.
이 실험에 사용 된 소프트웨어는 현재 ADAS 장착 차량에 사용 된 소프트웨어와 동일하며 수십억 마일의 사용자 마일에서 검증되었습니다.
이제는 심 신경 네트워크와 같은 인공 지능 기술의 개발로 인해 많은 사람들이 고정밀 물체 탐지 시스템을 이미 쉽게 개발할 수 있으며 10 년 이상의 경험을 가진 컴퓨터 비전 전문가가 크게 줄어들 것으로 생각합니다. 많은 신규 사용자가이 분야에 뛰어 들고 있습니다. 이러한 새로운 기술이 실제로 유용하기는하지만 수백 가지 극단적 인 테스트 사례의 확인 및 완료, 수천만 개의 데이터 세트 및 수십 개의 ADAS에 대한 의견을 포함하여 많은 전통을 무시할 수 없습니다 이 프로젝트는 시험 생산 검증 시험에 어려움을 겪고 있습니다. 특히 안전이 최우선 인 분야에서 특히 중요합니다.
두 번째 관찰은 투명성이었습니다. 모든 사람들은 '보안을 가장 중요한 위치에 두었습니다'라고 말했지만, 대중의 신뢰를 얻으려면 투명해야합니다. 지난 10 월 Mobileye에서 발표 한 것처럼. 책임감있는 민감한 보안 모델 (RSS)에 따르면, 결정은 인간의 판단에 대한 상식을 충족해야합니다. 우리는 '위험한 상황'과 '올바른 응답'과 같은 상식적인 개념을 수학적으로 공식화하고 정의에 수학적으로 합당한 적합성을 확립했습니다. 시스템.
진정한 감각 시스템은 중복 디자인이 필요하며 카메라, 레이더 및 라이더와 같은 독립적 인 정보원에 의존해야합니다. 이러한 정보 소스를 통합하면 운전 편의가 향상됩니다. Mobileye는 독립적 인 카메라 전용 엔드 - 투 - 엔드 시스템과 독립적 인 라이더 및 레이더 전용 시스템을 개발했습니다.
지난주의 사고가 다시 발생하면 사용자의 취약한 신뢰가 더욱 줄어들어 수동적 인 감독으로 이어질 수 있고 결국이 중요한 일을 끝낼 수 있습니다. 책임감있는 보안 모델을 소개하면서 말했듯이 우리는 완전 자동화 된 주행 차에 대한 안전성 검증 프레임 워크에 대해 의미있는 논의가 필요하다고 생각하며, 자동차 제조업체,이 분야의 기술 회사, 규제 당국 및 기타 관련 당사자들이 함께 협력하여 이러한 중요한 문제를 해결하도록 권장합니다.
대중을 위해, 그들은 희망, 자율 차량은 인간의 드라이버보다 더 엄격한 기준을 따르도록., 애리조나에 양 일레인 허즈 버그는 동네 짱의 차를 무너 뜨렸다 불행한 자동 조종 모드가 지난주입니다, 결국 그녀는 비극 이후, 정말 감지 및 의미의 보안을위한 의사 결정에 대해 생각하는 시간이다. 사망했다.
우선, 오늘날 우리가 직면 큰 문제는 센서 정보를 해석하는 것입니다. 그것은, 능력, 감지 시스템의 가장 기본적인 빌딩 블록은 객체도 자율적 인 차량을 분류하는 경찰에 의해 발표 된 영상에서 나타납니다하지만 사실이다 그러나, 이것은 현재의 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS)의 핵심입니다. 매우 어려운 작업, 시스템은 자동 비상 제동 (AEB) 및 차선 유지 기능을 포함한다. 확인하기에 충분 수십억 마일의 마일리지를 , ADAS의 고정밀 센서 시스템은 생명을 저장하는 것입니다. 같은 기본 요소는 더 큰 도전을 극복하기 전에,이 기술의 미래는 완전히 자동차의 요구를 운전 자동화됩니다.
전류 용량 및 ADAS 기술의 미묘한, 우리는 가난한 상태에도 불구하고 경찰이 제공하는 사고의 조각을 재생 모니터링하는 모빌 아이 (Mobileye) 소프트웨어의 TV 모니터에서 비디오를 실행하는 것이 증명하기 위해 - 사고 장면이 많이있을 수 있습니다 높은 동적 범위의 데이터가 손실되었지만, 프리 영향이 명확하게 검출 할 때 Mobileye의 소프트웨어는 약 1 초에서 정지한다. 다음 이미지는 검출 된 자전거 바운딩 박스와 양 허즈 버그 상기 세 스냅 샷을 도시한다. 검출기 갖는다 두 소스의 독립적 인 동작 : 패턴 인식 (생성 바운딩 박스) 및 이동 장치 (기술 용어를 사용하여 '(적색 라인'지나가는 '의 적색 부분의 상단을 나타내는도 발생 수준)은 "자유 공간"검출 모듈. 상부 좌측이 화면에 표시되고, '로우 : 평면 + 시차')는, 상기 제 3 모듈은도 구별 할 수 있고, 따라서 물체 검출 대상 차원이지만, 안정성이 낮고, 그래서 같이 설명 확인하는 'fcvValid Fang. 신뢰도가 낮다는 것은 생산 차량에서 일반적으로 사용할 수있는 정보가 누락되어 화질이 좋지 않기 때문입니다. 결국 운전 기록계에서 촬영 한 이미지 다시 촬영을 바탕으로, 알 수없는 다운 샘플링이있을 수 있습니다.
. 슈퍼 임 포즈 이미지 출시 된 TV 모니터 경찰에 동영상의 이미지는 응답 모빌 아이 (Mobileye) ADAS 시스템을 보여줍니다. 녹색과 흰색 경계 상자가 수평 그림은 도로 및 장애물을 보여줍니다 출력 검출 모듈 자전거 및 보행자의 결과입니다 국경 사이에서, 우리는 그것을 자유 공간이라고 부른다.
이 실험에 사용 된 소프트웨어는 현재 ADAS 장착 차량에 사용 된 소프트웨어와 동일하며 수십억 마일의 사용자 마일에서 검증되었습니다.
이제는 심 신경 네트워크와 같은 인공 지능 기술의 개발로 인해 많은 사람들이 고정밀 물체 감지 시스템을 이미 쉽게 개발할 수 있었고 경험이 10 년 이상인 컴퓨터 비전 전문가가 과소 평가되고 있다고 생각하게되었습니다. 이 신기술은 실제로 유용하지만 많은 수의 극단적 인 테스트의 식별 및 완료, 수천만 개의 데이터 세트에 대한 주석 및 수십 개의 ADAS를 포함하여 많은 전통을 무시할 수없는 많은 이민자가이 분야에 뛰어 들고 있습니다. 이 프로젝트는 시험 생산 검증 시험에 어려움을 겪고 있습니다. 특히 안전이 최우선 인 분야에서 특히 중요합니다.
두 번째 관찰은 투명성이었습니다. 모든 사람들은 '보안을 가장 중요한 위치에 두었습니다'라고 말했지만, 대중의 신뢰를 얻으려면 투명해야합니다. 지난 10 월 Mobileye에서 발표 한 것처럼. 책임감있는 민감한 보안 모델 (RSS)에 따르면, 결정은 인간의 판단에 대한 상식을 충족해야하며, 위험한 상황과 올바른 응답과 같은 상식적인 개념을 수학적으로 공식화하고 정의에 수학적으로 보장 된 적합성을 확립했습니다. 시스템.
진정한 감각 시스템은 중복 설계가 필요하며 카메라, 레이더 및 라이더와 같은 독립적 인 정보 소스에 의존해야합니다. 이러한 정보 소스를 통합하면 운전 편의가 향상됩니다. Mobileye는 독립적 인 카메라 전용 엔드 - 투 - 엔드 시스템과 독립적 인 라이더 및 레이더 전용 시스템을 개발했습니다.
지난주의 사고가 다시 발생하면 사용자의 취약한 신뢰가 더욱 줄어들어 수동적 인 감독으로 이어질 수 있고 결국이 중요한 일을 끝낼 수 있습니다. 책임감있는 보안 모델을 소개하면서 말했듯이 우리는 완전 자동화 된 주행 차에 대한 안전성 검증 프레임 워크에 대해 의미있는 논의가 필요하다고 생각하며, 자동차 제조업체,이 분야의 기술 회사, 규제 당국 및 기타 관련 당사자들이 함께 협력하여 이러한 중요한 문제를 해결하도록 권장합니다.
