Tesla Autopilot ahora permite que el automóvil perciba el espacio a su alrededor gracias al desarrollo de sus cuadrículas de ocupación. El director de programas de piloto automático de Tesla, Ashok Elluswamy, compartió un hilo detallado en Twitter Sobre un taller moderno Contrato de equipo de piloto automático. También compartió el taller en Twitter.
Presentó algunos trabajos recientes del equipo de piloto automático de Tesla en CVPR este año, particularmente sobre “redes de ocupación”, nuestro enfoque para resolver y usar la detección de barreras públicas para permitir la prevención avanzada de colisiones. La charla completa está aquí: https://t.co/wpGXlNHaWl (1/12)
– Aelluswamy 21 de agosto de 2022
En el video y el hilo de Twitter, Ashok explicó cómo Tesla desarrolló cuadrículas de ocupación para literalmente darle al automóvil una idea de su entorno. Los seres humanos tienen la capacidad de entender las cosas que les rodean en cualquier momento. ¿Este automóvil viaja por la carretera a una velocidad lenta o rápida? ¿Tengo yo, como peatón, tiempo suficiente para cruzar la calle antes de que me atropellen? ¿Qué es esto en medio del camino? ¿Qué es esto caído del cielo? Tengo que salir del camino.
Estas reacciones a escenarios y decisiones rápidas son algo natural para los humanos. El equipo de piloto automático de Tesla está trabajando en la programación de los vehículos para que hagan lo mismo y eso debería salvar vidas. Imagine que el automóvil es capaz de detectar correctamente su entorno mientras el conductor ni siquiera está prestando atención. Un ejemplo es la aceleración imprevista repentina (SUA). Ashok señaló que el piloto automático evita alrededor de 40 de este tipo de accidentes por día.
El taller se realizó en junio de este año. Conferencia sobre Visión por Computador y Reconocimiento de Patrones (CVPR.) en Nueva Orleans. Ashok explicó que el equipo desarrolló cuadrículas de ocupación que permiten que el automóvil prediga la ocupación volumétrica de todo lo que lo rodea.
Ashok explicó que los métodos típicos como la segmentación del espacio de la imagen por espacio libre o la profundidad de píxeles tienen muchos problemas. La solución a estos problemas son las redes de ocupación.
En otras palabras, las redes de ocupación permiten que un vehículo sea consciente del espacio que lo rodea y determine si puede conducir o no en ese espacio. Por ejemplo, si un OVNI se estrella repentinamente frente a usted mientras conduce, reaccionará rápidamente y de la manera más segura posible. Esto es para lo que el equipo de Autopilot entrena al software.
Ashok compartió detalles sobre cómo las redes de ocupación usan campos de radiación neuronal (NeRF). “La representación de ocupación de estas redes permite la representación diferencial de las imágenes (en función de la acción de los campos de radiación neuronal). Sin embargo, a diferencia de los NeRF típicos, que están presentes en cada escena, estas redes de ocupación se generalizan en todas las escenas”.
Estas predicciones ya se han utilizado para evitar muchas colisiones. Por ejemplo, Autopilot evita alrededor de 40 accidentes por día en los que los conductores presionan accidentalmente el pedal del acelerador al 100 % en lugar de los frenos. En el video, el piloto automático frena automáticamente, salvando las piernas de este tipo (7/12) pic.twitter.com/XtMssPT9cM
– Aelluswamy 21 de agosto de 2022
Puedes leer el libro Ashok El hilo completo de Twitter está aquí. Y tu puedes Míralo aquí. Ha pasado poco más de un mes desde el Día de la IA de Tesla y estoy seguro de que Tesla compartirá más sobre la tecnología que salva vidas en la que está trabajando, así como sobre Optimus Bot.
Descúbrelos todos recientemente Publicar un video Acerca de la nueva actualización 10.69 y comparte sus pensamientos sobre la cuadrícula de ocupación.
Lee dijo en un mensaje de Twitter: “La belleza de las redes de ocupación es que el auto no tiene que saber que o que Las cosas que ve, solo tiene que saber que son ser Allí con el fin de evitarlos! “
Nota: Johnna es colaboradora de Tesla y apoya su misión.
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“असाध्य समस्या हल गर्ने। अल्कोहलाहोलिक। बेकन विद्वान”
