特斯拉新专利为马斯克的纯视觉FSD路线指明了道路自动驾驶

2021-04-01

【智能汽车网】

特斯拉上周获得了一项新专利,该专利“使用视觉图像数据估算物体的特征”。马斯克估量,特斯拉将在4月宣布新的FSD Beta版本。


特斯拉一直在追求通过纯视觉方案实现智能驾驶,马斯克希望特斯拉未来甚至不再使用雷达传感器。


“凭证他们的专利,本发现旨在解决面向民众市场的自动驾驶汽车的视觉传感器日益增进的成本和庞大性。这种方式使车辆检测和注释,以使用车辆的图像数据和机械学习及其周边区域的距离。“美国电动汽车媒体Teslarati剖析人士示意。


特斯拉的专利形貌了一项使用两个神经网络仅依赖图像数据来丈量物体距离的发现。


第一神经网络可以从车辆周围的摄像机捕捉的图像确定工具的距离。另一个神经网络以注释图像的形式为第一个神经网络确立训练质料。


3月21日,马斯克发推示意:”FSD Beta版现已扩展到约2000名车主,迄今为止没有发生意外。下一个主要版本将在4月宣布。它拥有纯净的视野-甚至不使用雷达,这就是通往真实天下AI的方式。”


特斯拉在该专利中指出,需要找到合适数目的传感器以放置在自动驾驶汽车上,而不限制其可以捕捉和处置的数据量。


特斯拉指出,视觉传感器(如雷达,激光雷达和超声波传感器)的成本过高,无法放入民众市场的车辆中,并增添了自动驾驶系统的“输入带宽要求”成本。


该专利形貌了一种在传感器和摄像机之间具有优越平衡的设置,可以确定车辆周围物体的距离。这使特斯拉能够接纳一种性能可以与行业领先者相媲美的系统,同时保持尽可能低的成本。


随着传感器数目和类型的增添,系统的庞大性和成本也随之增添。


例如,将发射距离传感器(例如激光雷达)应用在民众市场的车辆中通常是昂贵的。此外,每个附加传感器都增添了自动驾驶系统的输入带宽要求。因此,需要找到车辆上传感器的最佳设置。这种设置应该限制传感器的总数,而不要限制捕捉的数据的数目和类型,以准确形貌周围环境并平安地控制车辆。”特斯拉写道。

该专利还为特斯拉提供了一种自动符号视觉数据的方式,因此这种系统可能会加速公司全自主驾驶和自动驾驶套件的更新和改善的开发和宣布。


“在种种实行的实例中,辅助数据与视觉数据的网络和关联是自动完成的,险些不需要人工干预。例如,使用视觉手艺识其余工具不需要手动符号,从而显著提高机械学习训练的效率。


取而代之的是,训练数据可以自动天生并用于训练机械学习模子,以高度准确地展望工具属性。”特斯拉写道。


特斯拉专利中形貌的设置将大大改善其完全自驾(FSD)手艺。它可以削减特斯拉对传感器的依赖,并增添可以从图像中提取的数据量,从而改善FSD Beta。特斯拉基于图像的FSD方式与Waymo之类的竞争对手大不相同,但凭证到现在为止一些FSD Beta用户的履历,已经发生了相当可观的效果。

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