現階段,自動駕駛浪潮正席卷全球,各大車企都在積極研發汽車的自動駕駛功能,但各自采用的方向卻并不相同。
與谷歌、Waymo等自動駕駛公司不同,特斯拉堅持走純視覺路線,即使用成本更低的8枚攝像頭進行識別。
低成本的硬件在幫助特斯拉獲取大量數據上起到了至關重要的作用。而特斯拉使用PyTorch語言編寫的系統可以自動處理數據并對自身進行升級。特斯拉的自動駕駛之所以能夠快速的迭代,正是因為軟硬件的完美結合。
日前特斯拉的人工智能和計算機視覺主管Andrej Karpathy做了一個10分鐘左右的演講,介紹了特斯拉如何訓練其自動駕駛系統實現自我進化。
一、完善算法的關鍵 普及自動駕駛硬件收集車主海量數據
特斯拉的自動駕駛方案與其它公司不同,并不基于激光雷達或高精度地圖,而是采用由8顆攝像頭組成的計算機視覺系統,用攝像頭拍攝的圖像識別道路環境。
與此同時,特斯拉的所有的車型都搭載了自動駕駛硬件,并通過軟件更新的形式向車主逐步開放其自動駕駛功能,這樣,特斯拉就可以獲取大量的真實數據。
截至目前,特斯拉的Navigate on Autopilot(自動輔助導航駕駛系統)已經在全球 50 個國家累計行駛里程 16 億公里,自動變道 20 萬次。
智能召喚功能也已經推送到全球多個地區,車主實際完成了超過 50 萬次車輛召喚。
二、使用PyTorch語言實現自我進化 提高數據處理效率
這些數據如果通過人工進行處理,難以想象需要多少時間。Andrej Karpathy 在這里引入了PyTorch和Torch的概念。
據了解,Torch 是一個基于 BSD License 的開源機器學習框架,主要用于圖像和視頻的深度學習。
而PyTorch,是使用 Python 語言編寫的Torch機器學習框架 。相比Torch,PyTorch擁有了更高的編譯和運行效率,為特斯拉的自動駕駛系統奠定了良好的基礎。
基于PyTorch,Karpathy的團隊開發了一個內部戲稱為“假期計劃”的計算機自我訓練系統。使得特斯拉的自動駕駛系統不光能夠收集數據,甚至還能夠對數據進行處理并實現自我進化。
這就對系統的數據處理邏輯及處理速度有著極強的要求。Karpathy為我們闡述了這套系統是如何工作的。
首先,該系統會把收集到的圖像解構成多個獨立的物體,如紅綠燈、路緣石、道路標識、移動物體等。而所有這些數據組合起來,就可以完整的描繪當前道路的信息。
接下來,每個物體的數據都有相對應的處理器進行分析處理。這些處理器的數據處理是協同進行的,以避免數據之間相互孤立。微觀上,系統能夠監測某一物體的各項數據;宏觀上,系統能夠把各物體的數據進行匯總,良好的還原當時的道路情況。
三、數據互聯協同分析 多傳感器宏觀判斷路況
Karpathy還介紹了該系統的一個特點:汽車的8個攝像頭也是協同工作的。在很多情況下(例如距離和深度的判斷),單張圖像無法提供足夠的數據量。而多攝像頭協同工作將有助于自動駕駛系統更好的理解該場景。
在車輛行駛的過程中,針對同一個場景,8個攝像頭會用不同的距離和焦距拍攝總計4096張照片。這些照片最終都會被以上述的方法進行加工處理。
特斯拉的這套訓練系統最終形成了一個多攝像頭,多傳感器共同協作的系統。這套系統不光能夠分析車輛外部的道路環境,還能收集車輛在應對各種情況時的處理及結果。
結語:軟硬件結合是特斯拉方案的關鍵
先用低成本的硬件完成普及,然后再用交付的硬件收集數據,最后用合理的編程語言訓練機器獨立處理數據,完成自我升級。特斯拉的每一步棋都下的精妙無比。
數據樣本大,數據處理能力強是特斯拉這套自動駕駛系統的兩大核心優勢。
根據這兩點,我更加看好特斯拉未來的全自動駕駛系統,但對于馬斯克給出的2020年特斯拉實現全自動駕駛的承諾,我持懷疑態度。
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史海拾趣
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