Для широкой публики они надеются, что самоходные автомобили смогут следовать более строгим стандартам, чем человеческие водители. На прошлой неделе г-жа Элейн Херцберг была, к сожалению, сбита с работы Убер в режиме автопилота в Аризоне, США. В конце концов, после того, как произошла трагедия, настало время подумать о важности восприятия и принятия решений в отношении безопасности. Прежде всего, одна из проблем, с которой мы сталкиваемся сегодня, - это интерпретировать информацию о датчике. Из опубликованного в полиции видео видно, что даже если способность обнаруживать и классифицировать объекты является самым основным строительным блоком в автономной системе автомобильных автомобилей, на самом деле это также верно. Это очень сложная задача. Однако эта возможность лежит в основе нынешней Advanced Driver Assistance System (ADAS), которая включает такие функции, как автоматическое экстренное торможение (AEB) и сохранение полосы. Высокоточная измерительная система в ADAS спасает жизни. Аналогичным образом, прежде чем преодолеть еще большие проблемы, эта технология также является важным элементом для полного автоматического управления автомобилями в будущем. Чтобы доказать возможности и тонкости текущей технологии ADAS, мы запускаем программное обеспечение Mobileye в видео на телевизионном мониторе. Этот монитор воспроизводит фрагмент аварии, предоставленный полиции. Хотя ситуация не очень хорошая - может быть много сцен с авариями. Данные с высоким динамическим диапазоном были потеряны, но программное обеспечение Mobileye по-прежнему было четко обнаружено за одну секунду до удара. Нижняя фотография показывает три моментальных снимка ограничительной рамки велосипеда, обнаруженных выше, и г-жа Герцберг. Два независимо работающих источника: распознавание образов (генерация ограничивающей рамки) и модуль обнаружения «свободного пространства» (создание горизонтальной карты, где красная часть представляет собой «прохожий», появляющийся над красной линией) с использованием структур движения (техническая терминология для ' Plane + parallax '), третий модуль может различать дороги и объекты. Это проверяет, что обнаруженный объект является 3D, но менее надежным и поэтому описывается как «fcvValid: Low» и отображается в левом верхнем углу экрана. Fang. Низкий уровень доверия объясняется тем, что информация, обычно доступная для производственных автомобилей, отсутствует здесь, а качество изображения плохое. В конце концов, изображение, записанное ведущим рекордером Основываясь на съемки снова, может быть какой-то неизвестный понижающей. Изображения сделаны из видеороликов, выпущенных полицией на телевизионном мониторе. Наложенное изображение показывает реакцию системы Mobileye ADAS. Зеленая и белая ограничивающая рамка - это выходной сигнал модуля обнаружения велосипеда и пешехода. Горизонтальная карта показывает дорогу и препятствия. Между границами мы называем это «свободным пространством». Программное обеспечение, используемое в этом эксперименте, такое же, как и в современных устройствах, оборудованных ADAS, и было проверено в миллиардах миль миль. Теперь, как глубина развития искусственного интеллекта и нейронных сетей, многие люди считают, что система обнаружения объекта с высокой точностью может уже быть легко разработана и опыт специалистов компьютерного зрения, который десять лет считаются значительно снижаются. Это делает приток большого количества новичков в этой области. Несмотря на то, что эти новые технологии действительно полезны, но еще много традиции не может быть проигнорированы, включая выявление и завершение сот испытаний в экстремальных случаях, комментарии нескольких десятков миллионов миль и десятки наборов данных в ADAS это является сложной задачей проекта по предварительной проверки производства тестирования. опыт имеет важное значение, особенно в области безопасности-первое. Второе событие наблюдения является прозрачность. Все говорят: «Мы ставим безопасность на самой важной позиции», но мы считаем, что для того, чтобы получить общественное доверие, он должен быть более прозрачным. Как я писал в октябре прошлого года Mobileye когда ответственность за чувствительной модели безопасности (RSS) говорит, решения должны быть согласованы с человеческого суждения здравого смысла. мы «опасная ситуация» и «правильный ответ» и другие здравый смысл, чтобы сделать дизайн рецептуры математике понятие, и была создана система для обеспечения соответствия с определенным математически система. Третье наблюдение избыточна система реального восприятия должна иметь избыточную конструкцию, и должны полагаться на независимых источников информации: камер, радаров и лазерных радаров интегрировать эти источники информации, чтобы помочь улучшить комфорт вождения но не способствует безопасности. мы получаем, чтобы показать ощутимую избыточность, Mobileye развивалась самостоятельно, только конец системы к камере и отдельный радар и лазерный радар только система. Если что-то вроде аварии на прошлой неделе произойдет снова, и без того хрупкое доверие пользователя будет еще более сокращено, и это может привести к пассивному надзору и, в конечном итоге, убрать эту важную работу. Как я уже сказал, вводя чувствительную к ответственности модель безопасности, я Мы твердо убеждены в том, что необходимо провести содержательную дискуссию по основам проверки безопасности для полностью автоматизированных вождения. Мы приглашаем производителей автомобилей, технологических компаний в этой области, регулирующих органов и других соответствующих сторон работать вместе для решения этих важных вопросов.
Для широкой публики они надеются, что самоходные автомобили смогут следовать более строгим стандартам, чем человеческие водители. На прошлой неделе г-жа Элейн Херцберг была, к сожалению, сбита с работы Убер в режиме автопилота в Аризоне, США. В конце концов, после того, как произошла трагедия, настало время подумать о важности восприятия и принятия решений в отношении безопасности. Прежде всего, одна из проблем, с которыми мы сталкиваемся сегодня, - это интерпретировать информацию о датчиках. Из опубликованного в полиции видео видно, что даже если способность обнаруживать и классифицировать объекты является самым основным строительным блоком в автономной системе автомобильных автомобилей, на самом деле это также верно. Это очень сложная задача. Однако эта возможность лежит в основе нынешней Advanced Driver Assistance System (ADAS), которая включает такие функции, как автоматическое экстренное торможение (AEB) и сохранение полосы. , Высокоточная измерительная система в ADAS спасает жизни. Аналогичным образом, прежде чем преодолеть еще большие проблемы, эта технология также является важным элементом для полного автоматического управления автомобилями в будущем. Чтобы доказать возможности и тонкости текущей технологии ADAS, мы запускаем программное обеспечение Mobileye в видео на телевизионном мониторе. Этот монитор воспроизводит фрагмент аварии, предоставленный полиции. Хотя ситуация не очень хорошая - может быть много сцен с авариями. Данные с высоким динамическим диапазоном были потеряны, но программное обеспечение Mobileye было четко обнаружено за одну секунду до удара. Нижняя фотография показывает три моментальных снимка ограничивающей рамки велосипеда и обнаружение г-жи Герцберг. Два независимо работающих источника: распознавание образов (генерация ограничивающей рамки) и модуль обнаружения «свободного пространства» (создание горизонтальной карты, где красная часть представляет собой «прохожий», появляющийся над красной линией) с использованием структур движения (техническая терминология для ' Plane + parallax '), третий модуль может различать дороги и объекты. Это проверяет, что обнаруженный объект 3D, но он менее надежный и поэтому описывается как «fcvValid: Low» и отображается в левом верхнем углу экрана. Fang. Низкий уровень доверия объясняется тем, что информация, обычно доступная для производственных автомобилей, отсутствует здесь, а качество изображения плохое. В конце концов, изображение, сделанное ведущим рекордером Основываясь на съемки снова, может быть какой-то неизвестный понижающей. Изображения сделаны из видеороликов, выпущенных полицией на телевизионном мониторе. Наложенное изображение показывает реакцию системы Mobileye ADAS. Зеленая и белая ограничивающая рамка - это выходной сигнал модуля обнаружения велосипеда и пешехода. Горизонтальная карта показывает дорогу и препятствия. Между границами мы называем это «свободным пространством». Программное обеспечение, используемое в этом эксперименте, такое же, как и в современных устройствах, оборудованных ADAS, и было проверено в миллиардах миль миль. Теперь, как глубина развития искусственного интеллекта и нейронных сетей, многие люди считают, что система обнаружения объекта с высокой точностью может уже быть легко разработана и опыт специалистов компьютерного зрения, который десять лет считаются значительно снижаются. Это делает приток большого количества новичков в этой области. Несмотря на то, что эти новые технологии действительно полезны, но еще много традиции не может быть проигнорированы, включая выявление и завершение сот испытаний в экстремальных случаях, комментарии нескольких десятков миллионов миль и десятки наборов данных в ADAS это является сложной задачей проекта по предварительной проверки производства тестирования. опыт имеет важное значение, особенно в области безопасности-первое. Второе событие наблюдения является прозрачность. Все говорят: «Мы ставим безопасность на самой важной позиции», но мы считаем, что для того, чтобы получить общественное доверие, он должен быть более прозрачным. Как я писал в октябре прошлого года Mobileye когда ответственность за чувствительной модели безопасности (RSS) говорит, решения должны быть согласованы с человеческого суждения здравого смысла. мы «опасная ситуация» и «правильный ответ» и другие здравый смысл, чтобы сделать дизайн рецептуры математике понятие, и была создана система для обеспечения соответствия с определенным математически система. Третье наблюдение избыточна система реального восприятия должна иметь избыточную конструкцию, и должны полагаться на независимых источников информации: камер, радаров и лазерных радаров интегрировать эти источники информации, чтобы помочь улучшить комфорт вождения но не способствует безопасности. мы получаем, чтобы показать ощутимую избыточность, Mobileye развивалась самостоятельно, только конец системы к камере и отдельный радар и лазерный радар только система. Если что-то вроде аварии на прошлой неделе произойдет снова, и без того хрупкое доверие пользователя будет еще более сокращено, и это может привести к пассивному надзору и, в конечном итоге, убрать эту важную работу. Как я уже сказал, вводя чувствительную к ответственности модель безопасности, я Мы твердо убеждены в том, что необходимо провести содержательную дискуссию по основам проверки безопасности для полностью автоматизированных вождения. Мы приглашаем производителей автомобилей, технологических компаний в этой области, регулирующих органов и других соответствующих сторон работать вместе для решения этих важных вопросов.
|
