Вечером 22 апреля 2019 года в штаб-квартире Tesla в Пало-Альто, округе Санта-Клара, штат Калифорния, прошло специальное мероприятие для инвесторов «Tesla Autonomy Investor Day», на котором (проведя несколько часов на сцене) Илон Маск и сотрудники компании Tesla анонсировали свой новый автомобильный суперкомпьютер, объявили о запуске «полноценного автопилота» и фирменного сервиса роботакси Tesla Network, который станет конкурентом Lyft и Uber.
Само мероприятие на видео начинается с 1 часа 10 минут, а после трех часов трансляции там очень интересная беседа с вопросами из зала и ответами Илона Маска.
В Tesla представили специализированную автомобильную систему на чипе (SoC) собственной разработки для суперкомпьютера Tesla Full Self-Driving Computer (FSDC), ранее известного как Autopilot Hardware 3.0.
Чип упакован в корпус типа BGA размерами 37,5х37,5 мм с 2116 шариковыми выводами и производится по технологии CMOS с использованием 14-нм техпроцесса FinFET на производственных мощностях Samsung в Остине, штат Техас.
Микросхема занимает площадь 260 мм?, содержит 6 миллиардов транзисторов и 250 миллионов логических вентилей.
На общей подложке разместились двойной нейронный модуль (в двух блоках сосредоточены 72 вычислительных ядра TOPS частотой 2,0 ГГц) для работы с задачами машинного обучения, искусственного интеллекта, GPU частотой 1 ГГц и производительностью 600 GFLOPS (поддержка вычислений FP32 и FP64), 12-ядерный 64-разрядный процессор Cortex-A72 частотой 2,2 ГГц, а также два выделенных аппаратных блока безопасности, один из которых отвечает за проверку аутентичности исполняемого кода ПО, подписанного криптографическим ключом Tesla.
На печатной плате нового бортового компьютера Tesla FSDС установлены два таких чипа, причем, второй чип выступает в роли дублирующего и может включится в любой момент, когда один или несколько компонентов основного неожиданно выйдут из строя.
На презентации глава Tesla Илон Маск заявил, что вероятность полного отказа данной системы ниже вероятности сердечного приступа у водителя.
Новый бортовой компьютер Full Self-Driving (FSD) сменит текущее поколение HW 2.5, построенное на базе чипа NVIDIA Drive PX 2.
По данным производителя нового бортового компьютера, специализированный двойной нейронный модуль новой платформы в 21 раз превосходит своего предшественника по производительности в задачах глубокого обучения, выполняя 72 триллиона соответствующих операций в секунду.
И это при том, что стоит он на 20% дешевле и ощутимо экономичнее в плане энергопотребления (57 Вт против 72 Вт у предшественника).
В ходе презентации Илон Маск заявил, что инженеры Tesla уже приступили к разработке следующего поколения автомобильного процессора, который будет «в три раза лучше» нынешнего. Планируется, что он будет готов через два года.
Новый компьютер Full Self-Driving Computer (FSDC) — один из компонентов аппаратной платформы Autopilot.
Аппаратная часть комплекса Autopilot имеет в своем составе:
- бортовой компьютер, отвечающий за обработку всех данных,
- восемь (8) камер, которые создают панорамную картинку вокруг автомобиля,
- двенадцать (12) ультразвуковых датчиков, вычисляющих расстояние до препятствия,
- один (1) радар, установленный в носовой части.
С 2016 года все автомобили Tesla, включая младшую версию Model 3, оснащаются вышеперечисленными компонентами.
В ходе презентации Илон Маск сказал, что лидары (лазерные 3D-сканеры, позволяющие обнаруживать предметы и определять расстояние до них), использующиеся во многих самоуправляемых автомобилях — это уже дорогостоящая и ненужная для автономных машин технология.
Глава Tesla заявил, что лидар, как очень дорогой аппендицит, а вскоре и все осознают это.
По словам руководителя подразделения искусственного интеллекта в Tesla Андрея Карпатого, обычные изображения с камер уже содержат всю необходимую информацию о расстоянии до автомобилей и объектов на дороге, дело только за обучением нейронных сетей.
Все новые автомобили Tesla уже оснащаются новым бортовым компьютером FSDС, причем в старших моделях Model S и Model X его начали устанавливать после 20 марта, а в младшей модели Model 3 — с 12 апреля этого года.
Владельцам ранее выпущенных автомобилей Tesla, заказавшим опцию Full Self-Driving, пообещали в ближайшие несколько месяцев бесплатно заменить старый бортовой компьютер на новый FSDС.
Оказывается, что в 2016 году Tesla поспешила, заявив, что все ее автомобили оборудованы необходимым аппаратным и программным оснащением для свободного перемещения по дорогам общего значения без участия человека.
Таким образом, без обновления аппаратного обеспечения на ранее купленных автомобилях обойтись не удастся.
Новый бортовой компьютер FSD обеспечит дальнейшее расширение возможностей «полноценного автопилота» Tesla. Тут уже речь идет об опции «полностью самоуправляемого движения» (Full Self-Driving).
Сейчас автомобили Tesla с пакетом Full Self-Driving могут самостоятельно перемещаться только по автомагистралям (под постоянным надзором водителя, естественно), но уже в конце года после соответствующего обновления прошивки они начнут распознавать разметку и сигналы светофора, благодаря чему смогут автоматически перемещаться не только по скоростным автомагистралям за городом, но и по дорогам в пределах города.
Данную возможность Илон Маск ранее обещал реализовать еще в начале года.
Глава Tesla отметил, что за последнее время разработчикам Tesla Autopilot удалось сильно развить способности системы автопилота, который постоянно учится на основе реальных данных о вождении, собираемых со всех автомобилей Tesla, в том числе, обрабатываются данные по авариям и происшествиям.
К настоящему моменту автомобили Tesla по всему миру суммарно наездили более 70 миллиардов километров.
Это огромный массив данных, который был обработан нейросетями, обеспечивающими работу автопилота Tesla.
Илон Маск отметил, что как только Tesla получит необходимое разрешение регулятора, так сразу «передвинет переключатель» и все автомобили с Full Self-Driving одновременно научаться передвигаться самостоятельно по городским улицам (пока речь идет только о США).
Нужно отметить, что Full Self-Driving — это маркетинговое название расширенного пакета возможностей автономного вождения.
Сейчас опция Full Self-Driving стоит $5 000 при добавлении во время оформления заказа и $7 000 уже при разблокировки покупателем данной опции после покупки автомобиля.
На прошлой неделе в Tesla предупредили о подорожании данной опции с 1 мая 2019 года.
Расширенный набор функционала Full Self-Driving включает в себя:
- возможности самостоятельной парковки и выезда к владельцу по вызову (функции Autopark и Summon),
- функциональность Navigate on Autopilot («Навигатор по автопилоту»), которая отвечает за подбор наиболее оптимального маршрута к месту назначения при активной функции Autopilot,
- возможность Autosteer Stop Light Warning.
В 2016 году Илон Маск в плане развития Tesla предполагал запуск сервиса совместного пользования электромобилями, который позволит владельцам автомобилей Tesla получать пассивный доход, сдавая свое авто в аренду на время простоя.
И вот, три года спустя, в 2019 году на Tesla Investor Autonomy Day анонсировали запуск собственного сервиса роботакси Tesla Network.
Данный сервис позволит владельцам электромобилей сдавать их в аренду другим водителям в неиспользуемое время.
Компания Tesla собирается выпустить специальное мобильное приложение для этого сервиса, а полноценный функционал для владельцев Tesla, желающих сдавать свой авто в аренду, планируется запустить в 2020 году в тестовом режиме в нескольких регионах США.
В рамках данного сервиса роботакси владельцы Tesla смогут устанавливать время, когда можно брать их машину, а также ограничивать круг лиц, которым разрешено пользоваться автомобилем например, друзьями или членами семьи.
В любой момент владелец автомобиля сможет добавить или удалить свой автомобиль из сети роботакси Tesla Network.
Кроме того, Tesla планирует пополнять парк роботакси самостоятельно, в том числе за счет лизинговых авто, рассчитывая, что в ближайшие полтора года к сервису подключатся до 1 миллиона электромобилей.
Стоимость поездки на самоуправляемой Tesla с автопилотом высочайшего пятого уровня составит $0,18 за милю.
Для сравнения, средняя стоимость поездки в обычных сервисах каршеринга сейчас составляет $2-3 за милю.
По оценкам Tesla, сдавая автомобиль в аренду, владельцы смогут дополнительно зарабатывать до $30 тыс. в год. В компании Tesla планирут брать 25-30% комиссионных от выручки у владельцев.
Еще, в Tesla планируют увеличить «живучесть» своих автомобилей.
Оказывается, что подсистемы привода и кузов Tesla Model 3 создавались с запасом прочности как у коммерческого грузовика, способного проезжать миллион миль (свыше полутора миллиона километров) без каких-либо существенных поломок.
В ходе презентации Илон Маск пообещал, что вскоре компания Tesla начнет выпускать автомобили, которые смогут проезжать свыше полутора миллиона километров с минимальными затратами на обслуживание.
Илон Маск: «Основной посыл сегодняшней встречи, который я хочу донести — покупать любой другой автомобиль, кроме Tesla, является опрометчивым решением. Это всё равно, что покупать лошадь».
Комментарии (318)
striver
23.04.2019 18:50Вот интересная часть
автопилотаIgor_O
23.04.2019 22:07+1система предугадывает повороты, даже если их не видит.
Видео оборвалось на самом интересном месте!
Судя по положению зеленых полосочек — здесь должно было быть ДТП со встречной машиной…striver
23.04.2019 22:15Как знать, еще год назад, на таких поворотах автопилот слабо вписывался, а сейчас — особых проблем нет. Нужно понимать, что видео ускоренное и кажется, что автомобиль не вписывается, но тот же автопилот в таких случаях может быстро сбрасывать скорость, да будет резкий маневр, но он всё же будет.
Вот есть вчерашнее видеоphaggi
23.04.2019 18:5418 центов за милю это ~12 за километр; примерно 500 руб/60 км (т.е. 500 руб/час при средней скорости 60 км/ч). Т.е. примерно 8 руб/минута, т.е. как у типичных наших каршерингов.
Но в целом — отлично. Только бы наши разрешили автомобилям передвигаться без водителя.Nexus7
23.04.2019 19:05Только бы наши разрешили автомобилям передвигаться без водителя.
Основное, что делает Маск — это не сами компьютеры на колёсах, он продавливает изменения в законодательстве, чтобы FSD-машины могли свободно и официально ездить по всем дорогам.Belking
23.04.2019 20:00Мне кажется он вполне ясно намекает, что называя это «каршеринг» он решает проблему в духе «Не огнемёта». А что, первое время пускать за руль только тех, кто имеет права и под полную ответственность очень даже неплохая идея.
Nexus7
23.04.2019 22:12Вся фишка в том, что все машины, которые выпускаются с апреля с этого года с компом FSD сразу станут robotaxi, как только их разрешат законодательно. И любой каршеринг после этого будет просто отдыхать.
DGN
24.04.2019 00:24Даже если поверить в ресурс шасси, то как быть с ресурсом салона? Вы хотите продавленное и пропуканое сиденье? Кто будет убирать салон до и после шаринга?
Целевая аудитория теслы мне не видится склонной к шарингу, как минимум в контексте сдачи своего автомобиля. Хотя быть может кейс и есть, типа я не плачу за паркинг, и пока я в офисе тесла роботаксует, потом поедет на автозарядку и автодетейлинг, чтоб к моему выходу сверкать и пахнуть у входа.sith
24.04.2019 00:31Сиденье через пару сотен тысяч пробега можно и поменять. Это не самая сложная и дорогая операция.
Nexus7
24.04.2019 00:35Целевая аудитория теслы мне не видится склонной к шарингу, как минимум в контексте сдачи своего автомобиля.
Это сейчас. А через 3-5 лет они покупают Model Z, а старую машину отправляют пастись в городские поля, зарабатывая денег на Model Z+. К тому времени наверняка Tesla сделает сеть автомоек-химчисток по аналогии с сетью Super Charger, ведь они сами собираются запускать собственный флот robotaxi, и ничто не мешает им оказывать дополнительные услуги участникам их сети.
agat000
24.04.2019 08:36Ну это ещё можно нарушить, белые и чёрные списки, например. База проверенных пассажиров со скидкой, страховой депозит. В принципе это решаемо, хотя и не гладко.
Rukis
24.04.2019 10:49Кто будет убирать салон до и после шаринга?
Наоборот. Пришло время прибраться в салоне? Отправляешь машину на подработку, пускай заработает себе на «салон красоты». И сама же туда съездит :)grassInTheYard
24.04.2019 11:19+1Вы переоцениваете «салоны красоты» и недооцениваете клиентов шаринга.
Кстати уже сейчас можно свой дом сдавать, на время пока вы на работе.Paskin
24.04.2019 12:44Хрен с ним, с шарингом — я бы машину домой отправил обратно, а то пока я работаю она бесполезно стоит на офисной парковке. А то жене приходится утром в пробках со мной ехать чтобы ее забрать…
Paskin
24.04.2019 12:41Это может отлично сработать для многих мест (особенно в Америке) — куда трудно добраться общественным транспортом, а приехав на машине — не найти парковку (как минимум за разумные деньги).
leolaz
24.04.2019 17:51Маск давно уже говорил, что камери в салоне будут отслеживать недобросовестных пользователей сервиса и будут черные списки, увеличение платы и тд
Nexus7
23.04.2019 18:58-1Ещё забыли упомянуть, что robotaxi будет строиться на базе Model 3 без органов управления в виде руля и педалей. Так же для неё будет разработана система зарядки (змея), к которой robotaxi будет подключаться самостоятельно, подъехала, воткнулась, зарядилась.
И любой желающий может купить себе парк роботакси, чтобы зарабатывать на них, оплачивая комиссию Tesla по аналогии с AppStore.
И важная мысль дня: «Скоро люди поймут, что на автономных автомобилях ездить гораздо безопаснее, чем с живым водителем. Вспомните, раньше у лифтов был рычаг, который дёргал человек, а он мог быть уставшим или пьяным и мог дёрнуть рычаг не вовремя [ужасы]. А теперь у вас есть кнопки, на которые вы нажимаете.»DGN
24.04.2019 04:29+1Сейчас дешевизна UBER строится на том, что безработные по сути продают свои машины, возят ниже себестоимости, ну и инвесторы в убер вливают пока еще. Дешевизна каршерингов аналогично, за счет инвесторов. К примеру, множественные стартапы по аренде городских электросамокатов не отбили свои первоначальные инвестиции, и скармливают инвестору новую идею «нам нужна специально разработанная под нас модель самоката, ну такая
волшебная, чтоб не ломалась и антивандальной была и непригодна к краже». Так что Tesla заработает свою долю, не вопрос, а вот «любой желающий» это ну очень спорно.ppl2scripts
24.04.2019 06:02Вот если они сделают всё таки свои грузовики с автопилотом, то вздрогнут вообще все.
eugene_bx
23.04.2019 18:59Глава Tesla заявил, что лидар, как очень дорогой аппендицит, а вскоре и все осознают это.
Ну продавал был его как опцию, которая делает что-то не критичное и не влияет на качество результата. С 300 процентами накрутки, типа налог на «дурака», ну а если кому-то из-за эффекта плацебо, было бы спокойней жить, так может оно того стоит.Nexus7
23.04.2019 19:15Посмотрите презентацию, там показывается сравнение количества данных, получаемых с лидара и с видеокамер. Лидар столько информации предоставить не может, это просто сканирующий дальномер. А ведь обычные человеки могут управлять автомобилем, используя всего лишь один глаз. Так зачем удорожать автомобиль бесполезной железкой, если лучше вложиться в мегакомпьютер для нейронной сети, которая постоянно обучается и улучшается на том же железе?
worldmind
23.04.2019 19:55+1Затем что обычные человеки понимают что происходит и одним глазом, а железная болванка обвешанная камерами и датчиками не понимает и надо стараться дать ей как можно больше информации.
striver
23.04.2019 20:07+1Я понимаю, что там 4 часа и на английском, но там очень подробно сказано. Их нейросеть принимает не так уже и много, только то, что нужно для решения задачи. И на основе этих данных идет обучение.
DonkeyHot
24.04.2019 12:35Вот тут почитайте
twitter.com/ashk4n/status/1112025340644196352striver
24.04.2019 12:39И что я должен узнать? Тема о взломе была на Хабре. Там есть данные об обучении нейросетей?
DonkeyHot
24.04.2019 12:52Взлом это вы говорите про удаленное управление.
А они заставили свернуть Теслу на встречку, просто разместив три стикера на дороге, без всякого физического взлома.
То есть возможны успешные атаки на нейросети подсовывая им изображения с небольшими дополнениями. Вот тут картинка с пандой например habr.com/ru/post/449188/#comment_20069244striver
24.04.2019 12:58Вы о чем? Шла речь об обучении, вы решили напомнить о взломе? Отлично.
DonkeyHot
24.04.2019 13:00Шла речь о том, что лидар не нужен и хватит нейросети.
Я решил напомнить, что нейросеть можно заставить увидеть чего нету.striver
24.04.2019 13:07Да, я понял, что кто-то что там взламывает. Однако не понял каким боком это относится к обучению. Если хотеть развивать тему ложных срабатываний, то они как раз обучают свою сеть на предмет ложных срабатываний. Такого рода сложности и взломы — это щелчок по носу и указание на то, что нужно учитывать
DonkeyHot
24.04.2019 13:12Я показываю, что успешно обманывают нейросеть которая обучилась на обычных дорожных условиях, вы продолжаете спрашиваете как это относится к обучению?
Относится так, что обучения не достаточно для правильного распознавания 3D и дорожной ситуации в 100% случаях и лидар совсем не помешает.
Нейросеть не «видит», как человек, эти атаки возможны by design.striver
24.04.2019 13:27Я показываю, что успешно обманывают нейросеть
Еще раз. Ветка о другом, вы хотите продавить свою тему. Нарисуйте новую ветку и там продвигайте.
Относится так, что обучения не достаточно для правильного распознавания 3D
Вы читаете по диагонали? Я же писал о том, что они учитывают ложные срабатывания и прочее. Да, это не стандартно и обман, но автопилот должен на это адекватно реагировать. Кроме зрения есть радары и «парктроники» по периметру.DonkeyHot
24.04.2019 13:52Ветка о другом
Да ну?
Ветка начиналась именно про нужность/ненужность лидаров, это вы начали ее на обучение сворачивать.
Кроме зрения есть радары и «парктроники» по периметру.
Что-то сомневаюсь что при выезде на встречку это сильно поможет.striver
24.04.2019 13:58Хорошо, давайте по лидары. Вы говорите, что лидары лучше камер. Каким боком Веймо сбил человека?
Веймо и Крузы поможет лидар, когда они выедут на встречку?DonkeyHot
24.04.2019 14:13Я говорю, что лидары+камеры, это лучше чем только камеры.
Веймо и Крузы поможет лидар, когда они выедут на встречку?
Лидар поможет не выехать на встречку.
Вы серьезно не понимаете разницу между измерянной 3D картинкой и предположительным 3D, посчитанным алгоритмом, который можно ввести в заблуждение?striver
24.04.2019 15:34Лидар поможет не выехать на встречку
Вы продавец лидаров? Отбойник не всегда помогает, чтобы не выезжали на встречку.
Вы серьезно не понимаете разницу между измерянной 3D картинкой и предположительным 3D, посчитанным алгоритмом, который можно ввести в заблуждение?
Вы серьезно не понимаете, что все текущие системы далеки до идеалов, что лидары, что и камеры, только лидары по стоимости как не один автомобиль, а преимущества нет такого огромного.
oracle_and_delphi
24.04.2019 16:01+1лидары+камеры, это лучше чем только камеры
Если одновременно выехало множество машин с лидарами, то это означает множество ОЧЕНЬ неприятных проблем из-за взаимодействия их лучей.
Среди которых упомянутый одним из участников эффект Имперской Гвардии, когда в одной точке встретилось несколько лучей, то яркость луча в этой точке окажется существенно выше нормальной. А ведь есть ещё интерференция от когерентного излучения, дающая локальные максимумы яркости.
vics001
23.04.2019 21:18В презентации есть видео, что данные о глубине, они очень легко восстанавливают и из камеры. Но сами по себе данные по глубине еще ничего не дают, надо обработать driving space & driving restrictions, так что их опять надо передавать в нейронки.
sith
23.04.2019 21:28+1Также в видео показывают, что нейронная сеть натренирована так, что позволяет очень точно вычислять дистанцию до других участников движения даже без данных по глубине (просто по фотографии).
DonkeyHot
24.04.2019 12:36Проводят успешные атаки на нейросети, почитайте по ссылкам
twitter.com/ashk4n/status/1112025340644196352Paskin
24.04.2019 12:49«То что один человек сделал, другой завсегда сломать сможет»(с). Вопрос в том, насколько часто сеть ошибается сама по себе по сравнению с людьми-водителями, регулярно сворачивающими под «кирпичи», не замечающими препятствий, ям, сливающихся полос движения и делающими прочие ошибки (не говоря уже о намеренном лихачестве).
Кстати, искажение и порча знаков и другой дорожной инфраструктуры совершенно справедливо наказывается по закону во многих странах — тем более если это повлекло какие-то серьезные последствия.DonkeyHot
24.04.2019 12:57Это может быть и не само по себе, едет такой пассажир а злобные разбойники «сворачивают» его теслу в отбойник и потом грабят.
Даже человеческое зрение можно обмануть оптическими иллюзиями, а тут нейросети, которые относительно недавно стали широко использоваться.Paskin
24.04.2019 13:37+1Полно случаев когда люди, ведомые навигаторами, заезжали в криминальные районы и их там грабили. Это решается установкой стоп-зон и всяких коэффициентов. Тесла и автопилот не решают всех проблем человечества — но на каждый случай такого гоп-стопа приходится десяток случаев когда водители устают, засыпают или просто чего-то не замечают. Как пример — я работаю в районе с довольно извилистыми улицами и нетривиальной нумерацией зданий. По улице с односторонним движением под окнами регулярно (три-пять раз в день) ездят задним ходом по ошибке на нее свернувшие и не желающие ехать полтора километра в обьезд.
DonkeyHot
24.04.2019 13:57Речь не о том, что автопилот не нужен.
Речь о том, что не стоит отказываться от лидара, где есть надежная 3D картинка.
Рассчитывать только на нейросеть, что она проанализирует 2D всегда адекватно слишком самонадеянно.
lorc
24.04.2019 15:41Ну с таким же успехом я могу поставить поддельные знаки на столбах или нарисовать неправильную разметку на дороге.
Например, ночью поставить знаки «одностороннее движение» с двух сторон одной и той же улицы. А потом хвалиться что я «взломал живых водителей».
Nexus7
23.04.2019 22:21+1И причём здесь лидар? Маск и Ко показывает, что он даёт меньше информации, чем видео. Плюсом к 8 камерам у них висит фронтальный радар и 12 ультразвуковых дальномеров для ближнего поля. Уж не говоря о банальных датчиках вращения колёс и акселерометрах. Что может ещё дать лидар ко всему этому многообразию данных кроме дополнительной цены железки и софта?
worldmind
24.04.2019 10:25Ну Маск может и рассказывает, а как оно на самом деле, я вот не знаю, гугл рассказывает, что лидары нужны.
striver
24.04.2019 12:41Пока есть процесс разработки и адаптации, в конечном итоге может оказаться 1 стандарт, или же все могут сейчас ошибаться.
Nexus7
24.04.2019 17:10Посмотрите на видео визуализацию 3D-простраства, которое строится FSD, его показывали на презентации: twitter.com/Tesla/status/1120815737654767616
Сравните это с картинкой, которую делает лидар, он реально нужен?worldmind
24.04.2019 17:41Рекламные картинки есть рекламные картинки, насколько это надёжно работает в реальности я не готов оценивать.
sith
24.04.2019 18:04У меня у телефона 2 камеры. Между ними совсем небольшая база. При этом он всего из двух кадров (а не видео потока) совсем неплохо строит карту глубин, чем я почти ежедневно пользуюсь, когда фотографирую в Portrait Mode. Также карту глубин может строить и одна камера (там учитывается разница для соседних вертикальных строк пикселей) — в моём случае фронтальная. Технология уже относительно стара и неплохо отработана.
worldmind
24.04.2019 18:10т.е. вы готовы доверить ей свою жизнь?
sith
24.04.2019 18:19Ежедневно доверяю (следующий раз доверю через 20 минут, когда поеду на работу) — у меня в машине автопилот и я постоянно им пользуюсь — работает на камерах, никаких лидаров.
worldmind
24.04.2019 18:21ок, а я вот пока не уверен настолько, время покажет
sith
24.04.2019 18:30Вы из прошлого пишете, что ли? Я уже полгода на автопилоте езжу.
worldmind
24.04.2019 18:39Да многие и бухие ездят не попадая в аварии, но это не значит, что так стоит делать, безопасность личным опытом не проверить, даже за полгода.
Опыт одного человека весьма ограничен и мартшрутами и ситуациями, один тоже ездил, а потом его автопилот не заметил грузовик.
Akon32
25.04.2019 12:56Насколько хорошо строится карта глубин, когда в кадр попадают повторяющиеся паттерны? Боюсь, сетка-рабица или
ковёрчто-то подобное может сбить с толку стереозрение.
DonkeyHot
24.04.2019 12:33Что может ещё дать лидар ко всему этому многообразию данных кроме дополнительной цены железки и софта?
Правильную 3D картинку, уже есть атаки на нейросети, где их можно заставить видеть чего нету.
Да что там говорить, даже для человеческого зрения есть оптические иллюзии.
И кстати глаза у человека 2, что дает 3D, то есть ближе к лидару.androude
24.04.2019 15:25+1В Тесле углы обзора камер перекрывают друг друга, что также дает возможность стереозрения. Парность глаз у человека куда ближе именно к перекрытию поля зрения несколькими камерами, чем к лидару.
Akon32
23.04.2019 20:52Нужно как-то обеспечить уверенность, что искусственная нейронная сеть корректно распознаёт неизвестные ранее препятствия. Схема лидара на порядки проще, а значит проще доказать её надёжность.
sith
23.04.2019 21:06+1уверенность, что искусственная нейронная сеть корректно распознаёт неизвестные ранее препятствия
Нейронная сеть не может распознать неизвестные ранее препятствия (её нужно тренировать на уже известных маркерах) — она просто даёт на выходе вероятности. С другой стороны любое препятствие для неё — это уникальный, неизвестный заранее, набор входных данных. При этом датчики могут быть самыми разными — и лидары и камеры и всё вместе.
Схема лидара на порядки проще
Лидар, конечно, на порядки сложнее камеры, собственно поэтому и на порядки дороже и менее надёжен.Akon32
23.04.2019 22:00Нейронная сеть не может распознать неизвестные ранее препятствия
При достаточном количестве данных нейронная сеть может выделять абстракции, позволяющие распознавать неизвестные объекты, не встречающиеся в тренировочных данных. А может и не выделять абстракции, а запоминать все примеры. Есть методы обучения, позволяющие повысить вероятность именно выделения абстракций. Но вот доказать, что сеть обучилась абстракциям корректно — довольно нетривиальная задача. Интересно, как они это делают. Их структура сети
ужасна, как улицы Р'льехадовольно сложная, чтобы работать каким-то очевидным образом.
Пока не полностью посмотрел видео — кажется, они решают проблему огромным километражом тестовых данных. В принципе, этого может быть достаточно.
Лидар, конечно, на порядки сложнее камеры, собственно поэтому и на порядки дороже и менее надёжен.
Я сравниваю сложность некого "комплекса по определению координат препятствий" на базе сканера с алгоритмом выделения препятствий и на базе камер+нейронной сети определения глубины+нейронной сети выделения препятствий. Схема c лидаром (по идее) может обойтись без десятков миллионов непонятных коэффициентов, полученных машинным обучением. На снимках сканера сразу присутствует форма объектов, а не цвет.
Дороговизна лазерного сканера, насколько я понимаю, из-за высокой точности механики и оптики, а не сложности сканера как системы.Nexus7
23.04.2019 22:28Но вот доказать, что сеть обучилась абстракциям корректно — довольно нетривиальная задача. Интересно, как они это делают.
Это есть в презентации ближе к концу. Они отрабатывают алгоритмы в «shadow mode», в виде фоновых процессов, которые сравнивают просчитанные действия системы с тем, что в этой ситуации по факту делает человек. Т.е. у них в реальной обстановке ездят сотни тысяч испытательных стендов. Если обнаруживается какая-то аномалия, то видео ситуации скидывается разработчикам и они разбирают, что не так.
Ещё был интересный пример, как они просили свой флот присылать фотографии велосипедов, закреплённых на машинах, чтобы система научилась это определять как один автомобиль.
VanKrock
24.04.2019 00:04У лидаров есть еще один весьма не очевидный недостаток — они могут выжигать матрицы камер. А если учесть, что дело происходит в Лос-Анджелесе где наверное самое большое количество дорогих камер, то подобные проблемы Тесле не особо нужны.
Akon32
24.04.2019 13:27Мне было более очевидно, что лидары могут выжигать узоры на сетчатках глаз. Или их мощность должна быть очень маленькой (<1мВт), если верить таблице классов лазерной опасности.
oracle_and_delphi
24.04.2019 13:59их мощность должна быть очень маленькой (<1мВт)
Ниже в комментариях писали про эффект Имперской Гвардии:
если каждый лидар по 0.9мВт, то 100 автомобилей с лидарами в какой-то точке дадут все 90мВт.
IgorKh
24.04.2019 09:15Их структура сети ужасна, как улицы Р'льеха довольно сложная
Напрашивается аналогия с boston dynamics, читакл, что они отказались от нейронок в свое время, так как первоначальным заказчиком была оборонка, там требовали полное тестирование, а нейронки тестируются плохо. В итоге у них там чистая математика.
Видимо дорожные чиновники оказались не такими строгими в этих вопросах.burzooom
24.04.2019 22:51напрашивается сравнение с Warhammer40k, где в 30k запретили технологии нейросети, переключившись на использование живых пилотов
DryominG
23.04.2019 23:22Смотря какой лидар (ака радар) вы используете и как. Представьте, сколько нужно сделать фотографий и обработать их моментально, чтобы понять где находятся объекты на дороге и куда движутся? А теперь представьте радар, за одино сканирование вы получите и расстояния и скорости объектов. Звучит заманчиво в плане энергопотребления? Именно поэтому, пока не было эффективного метода обработки массы фотоинформации, лидары имели значение, как энергоэффективное решение.
Проблема не в функциональности лидаров, они то работают как нужно и дают всю нужную информацию, проблема в том, что это сложная опто-механическая система, но с этим справились, предлагая уже с десяток решений на рынке. Проблема же камер для автопилота была в том, что нужно слишком много и слишком быстро обрабатывать данные, с чем в Тесла по заявлению в презентации начинают справиляться.Nexus7
23.04.2019 23:44+1Вот же картинка, сколько инфы получается с лидара:
Проблема же камер для автопилота была в том, что нужно слишком много и слишком быстро обрабатывать данные, с чем в Тесла по заявлению в презентации начинают справиляться.
Они не то что начинают, они уже переплюнули свои предыдущие разработки в десятки раз и ставят FSD-комп на серийные машины. Они уже за счёт обработки видео получают карту глубин пространства, пример с картинками был в презентации. И ещё был пример сравнения показания фронтового радара и постобработки.DryominG
24.04.2019 02:22А чем вы измеряете количество информации или точнее под чем подразумеваете информацию? Фото слева — это двумерная матрица с цветовыми значениями элементов, фото справа — двумерная матрица ("натянутая на глобус"), где в каждом элементе находится информация о расстоянии и скорости элементов пространства. По одному фото слева сделать вывод (т.е. действие) сложно, а по фото справа — в руках вся необходимая информация для принятия решения за одно сканирование. Вся красота решения Тесла, что они смогли сделать очень эффективный по энергозатратам компьютер по обработке последовательностей фото, что даёт фору всем прелестям лидаров и машет им ручкой. До этого, способ обработки фотографий пачками был не достижим на старых технологиях и количествах доступной энергии.
Nexus7
24.04.2019 17:34А чем вы измеряете количество информации или точнее под чем подразумеваете информацию?
FDS — это по сути своей экспертная система, которая в реальном времени анализирует показания с набора датчиков и выдаёт команды на исполнительные устройства. Если экспертной системе уже достаточно информации для принятия правильного решения с вероятностью 99.9999%, то что добавит ещё один датчик с обвязкой и софтом? Цену автомобиля? Дополнительные ошибки? Увеличение вероятности отказа системы?
Человеку для качественного управления автомобилем достаточно двух глаз, даже монохромных. Цветное зрение повышает качество управления, проще светофоры видеть издалека. Спортсмены активно используют периферийное зрение для осмотра зеркал. Так же положительно на управление влияют уши и обратная связь через набор акселерометров в голове, шее и спине. Дополнительно ощущение вибраций и ударов через пальцы, ладони и ягодицы со спиной позволяет судить об исправности автомобиля, правильной выбранной скорости и качестве дорожного покрытия. И всё это в какой-то мере в FDS уже есть с довеском фронтального радара и боковых дальномеров.
По одному фото слева сделать вывод
Вы забываете, что процесс вождения автомобиля — это не дискретная обработка одной картинки, это постоянный процесс анализа и принятия решений. По одному скану лидара решение не принимается, нужно ещё к нему добавить кучу дополнительной информации (скорость, ускорение, азимут движения, скорости вращения колёс, угол поворота колёс и т.д. и т.п.). А зачем скан лидара, если такая же картинка делается из обычного видео?
sith
23.04.2019 23:54сколько нужно сделать фотографий
Одну. На презентации это показывали. Их обученая нейросеть по одной фотографии понимает расстояние до машины.
А теперь представьте радар, за одино сканирование вы получите и расстояния и скорости объектов. Звучит заманчиво в плане энергопотребления?
Звучит очень плохо в плане энергопотребления. Ему нужен привод для вращения, плюс излучать свет, в отличии от камеры, которая статична и ничего не излучает.
они то работают как нужно и дают всю нужную информацию
Конечно, не дают даже близко. Они не читают свет светофора, знаки, разметку, цвета предметов (не смогут отличить покрышку на дороге от жёлтого пакета в форме покрышки), не видят куда смотрит пешеход (не понимают его намерений) и так далее.
предлагая уже с десяток решений на рынке
И каждое из решений на порядки дороже камер.
Проблема же камер для автопилота была в том, что нужно слишком много и слишком быстро обрабатывать данные
Это не проблема камер. Те же самые проблемы есть и у лидара — он тоже просто даёт массив точек. Это проблемы железа, которое эти данные обрабатывает.DryominG
24.04.2019 02:35Спасибо за поправки, очень к месту, в основном согласен, кроме: (1) вращающихся лидаров, ибо есть множество статичных радаров; (2) лидары никогда не расценивались как замена, а позиционировались как дополнение; (3) понять намерение пешехода дело даже не следующего поколения алгоритмов; (4) проблема разницы колеса и пакета решается для двух технологий одинаково, лидар тоже чётко говорит, что есть препятствие, где оно и куда движется, что достаточно для принятия решения (думаю можно привести множество примеров для двух технологий, которые не дадут пройти им экзамен).
sith
24.04.2019 02:52понять намерение пешехода дело даже не следующего поколения алгоритмов
На презентации дали понять, что Tesla как минимум пытается это делать — например, если пешеход с телефоном, значит он источник повышенной опасности.
лидар тоже чётко говорит, что есть препятствие, где оно и куда движется, что достаточно для принятия решения
Вы не поняли. Колесо в данном случае просто лежит на дороге. Перед AI проблема выбора — объехать препятствие задев другой автомобиль или не обратить на него внимания. В случае пакета можно не обращать внимания. Лидару проще ошибиться и спутать пакет с покрышкой.
думаю можно привести множество примеров для двух технологий, которые не дадут пройти им экзамен
Для лидара таких примеров значительно больше. Все знаки, разметка, раскраска автомобиля (у полицейских приоритет) и прочее.
Paskin
24.04.2019 12:56У лидара есть еще проблема масштабирования — когда все машины вокруг излучают, выделение нужного сигнала становится довольно сложной задачей.
NIKOSV
24.04.2019 03:03Человек передвигается на двух ногах, зачем автомобилям эти ненужные железки с резиной которые мы называем колеса? Сделали бы автомобили на ногах, чтобы быстрее двигались чем у человека.
Лидар видит дальше, видит четче и видит в любых условиях. То, что у человека его нет это физическое ограничение а не благо. Не говорю что нужно отказаться от камер, но лидар + камеры это лучше и надежнее чем просто камеры. Дороже да, но они сейчас падают в цене и будут дальше падать. С другой стороны они не требуют такого мегакомпютера для нейронной сети как чисто камеры, можно на этом сэкономить — лидар для сканирования объектов и дорожной обстановки, камеры — для чтения знаков, светофоров и надписей.DGN
24.04.2019 04:45Да что вы такое говорите. Не видит он ни дальше (камера видит вообще на километры, хочу увидеть такой лидар, может у военных есть), ни четче (лидар дает облоко точек разрешением куда как хуже самой плохой камеры), в туман и ливень/снегопад он точно так же скисает как и камера. Единственное его достоинство — он видит трехмерно, его не обмануть 3D рисунком на асфальте или заборе. Впрочем, разнесенную систему камер со стереобазой (грубо говоря, две на бампере, две на крыше) тоже не обмануть.
Куда как более интересной мне видится ближняя зона. Там ультразвуковые датчики (по сути парктроник), и их немного. Пришел парковщик и поставил столбик вплотную к бамперу между датчиков. Как и кто его заметит? Прошел ледяной дождь или мокрый снег — датчики скисли все разом. Будут греть эти зоны или вообще не в курсе таких погодных явлений?sith
24.04.2019 05:23Прошел ледяной дождь или мокрый снег
Для подавляющего числа штатов США не проблема — там практически не бывает ни того ни другого, а когда случается, то это «бедствие» останавливает почти весь транспорт.
Будут греть эти зоны
Кстати, неплохая идея. У меня на машине как-то в сильный (по местным меркам) снег засыпало радар впереди машины — умный круиз контроль перестал работать.
Akon32
24.04.2019 13:32Не видит он ни дальше (камера видит вообще на километры, хочу увидеть такой лидар, может у военных есть)
Лучшие по дальности промышленные образцы — до 6км при хороших условиях (riegl vz-6000).
DGN
24.04.2019 15:04Нет никакой необходимости автомобилю смотреть на 6км, при большом желании можно и длиннофокусный объектив поставить, но опять таки — не надо.
VIPDC
24.04.2019 06:27Да ладно, о чём спор. Через год — два Маск выйдет и как ни в чём не бывало, скажет:
-Всё что я говорил о лидарх правильно, но это касалось чужих лидаров. Но наши инженеры разработали супер-пупер лидар, который работает в Х раз лучше и в У раз дешевле. Мы делаем его сами и уверенны в нем. Профит.striver
24.04.2019 12:53Открою секрет, но Маск был инициатором лидаров (для стыковки с МКС) для грузового корабля СпейсЭкс и они сами его разработали и он в курсе не по наслышке, что такое лидар.
darkace
24.04.2019 05:03А вы пробовали, кстати? С одним глазом вести, конечно, можно, но неожиданно очень ощутимо сложнее, чем с двумя. Мы часто сильно недооцениваем возможности нашего бинокулярного зрения.
sith
24.04.2019 05:26Почти каждый из нас пробовал — в автомобильных симуляторах на компьютере, где плоский экран и бинокулярное зрение не помогает. Даже с экранной плоскостью зрение справляется вполне неплохо и позволяет вписываться в повороты на немыслимых в реальной жизни скоростях.
Nexus7
24.04.2019 16:50Пробовал, конечно. Бывает ночью практикую закрытие на несколько секунд левого глаза, когда встречка начинает слепить. Вообще-то у нас довольно узкая зона бинокулярного зрения, очень многое мы получаем только с одного одного глаза. А ещё можно вспомнить, что мозг в основном смотрит одним глазом, постоянно переключаясь с одного на другой, или оставаясь на более здоровом.
Но гораздо чаще в дополнение к бинокулярному зрению использую возможности периферийного зрения, смотря одновременно в два зеркала, в салонное и левое. Иногда получается смотреть в три зеркала одновременно, но не долго, сознание быстро скатывается к привычному режиму. А у FDS 8 камер, работающих постоянно.
DonkeyHot
24.04.2019 12:26Посмотрите презентацию, там показывается сравнение количества данных, получаемых с лидара и с видеокамер. Лидар столько информации предоставить не может, это просто сканирующий дальномер.
Угу, а вы в курсе, что на нейросети можно проводить атаки?
Например добавив шум можно сделать из картинки панды гориллу (для нейросети).
А добавив на дорогу всего три стикера, практически невидимые человеку, можно заставить автопилот Теслы свернуть на встречку.
twitter.com/ashk4n/status/1112025340644196352Nexus7
24.04.2019 16:40а вы в курсе, что на нейросети можно проводить атаки?
В курсе. Все эти картинки уже видел, ещё можно подкинуть картинок на обман систем распознавания лиц. И что? Если проводить аналогии, представьте, что Маск с сотоварищи сделали за три года 3dfx и гоняют на ней настоящие трёхмерные игрушки, пока остальные проходят Prince of Persia. А теперь представьте, что будет через 20 лет, когда они сделают GeForce RTX?
Меня вот больше интересует другой вопрос: мою личную нейросеть всю зиму атаковали коммунальные службы, посыпая дороги всякой дрянью, из-за которой ничего не видно, как в таких ситуациях будет работать FDS и рекомендуемый вами лидар? Кто им камеры будет протирать?
Akon32
23.04.2019 20:46+2Хороший лазерный сканер (правда, для маркшейдерского применения) — он сам как 2-3 "теслы" стоит.
Данные со сканера в общем-то надёжнее, их немного проще обрабатывать, но как поведут себя на дороге пара десятков одновременно включенных сканеров? Камеры-то друг другу не мешают, им всем солнце светит.Igor_O
23.04.2019 23:34им всем солнце светит.
Но… каким-то «в глаз», каким-то сбоку, каким-то вообще бликует так, что и не разберешь… А в результате машины заезжают под разворачивающиеся фуры…
С другой стороны, когда вокруг больше одной машины с лидаром — может быть еще хуже. У меня в машине банальный ультразвуковой парктроник сходит с ума, если где-то в радиусе пары сотен метров есть уборочная машина с ультразвуковым датчиком расстояния от щетки до бордюра.
pal666
24.04.2019 02:20чтобы кто-то спокойней спал от машины с турбийоном, кто-то другой должен потратить много ресурсов на его разработку, а потом на комбинаторный взрыв числа производимых и поддерживаемых вариантов. дурак пусть сидит без теслы, на теслу и так очередь. машине надо распознавать знаки, лидар этого не умеет. лидар и геофенсинг — развод для лохов
oracle_and_delphi
24.04.2019 07:55Ну продавал был его (лидар) как опцию, которая делает что-то не критичное и не влияет на качество результата.
Лидары — ЗЛО!
Потому что я не хочу чтобы по дорогам, ездили машины с палёнными noname-лидарами и светили бы всем в глаза! habr.com/ru/post/431630
Потому что обязательно найдутся жадины, которые вместо фирменного сертифицированного лидара поставят, если не себе, так другим, абсолютно левый noname-лидар опасной мощности!oracle_and_delphi
24.04.2019 11:57Минуснувшим вместо осмысленного ответа:
как вы собираетесь решать проблему левых noname лидаров, которые неизбежно массово появятся?
Или вы — разработчики Bionic-Cyber-Eye, и надеетесь на взрывной рост числа клиентов?
sergeyns
24.04.2019 10:44Мне с лидарами вообще не понятно как они будут бороться с паразитными сигналами от других лидаров (когда таких машин станет много). Представьте шоссе в 4-5 полосы в каждую сторону в час пик (Садовое кольцо) и несколько сот машин в поле зрения. Мне кажется тут никакого разнесения частот/кодирования не хватит…
ksbes
24.04.2019 12:13Разнесения частот/кодирования хватит от тысячи до десятков тысяч машин. Должно хватать. Другое дело, что можно достичь "эффекта имперской гвардии" (WH40k), когда один
лазганладар — полная ерунда, но 50 и больше — уже будут проблемы.Space__Elf
24.04.2019 20:15А Креосан может снять про это видео?
striver
24.04.2019 20:25У него денег не хватит на столько лидаров.
Space__Elf
25.04.2019 04:05А если взять дешёвые китайские лидары?
striver
25.04.2019 08:46Дешевые это сколько? Не 4 тыс., а 400 за шт., то есть 400*50 = 20 тыс. у.е.… они делают что-то из того, что есть, 20 тыс.… это огромные деньги, не думаю, что он столько зарабатывает с ютуба и прочего.
sith
23.04.2019 20:09+7Дополнения к статье (по памяти):
1. Свой процессор они решили разрабатывать потому, что не нашли ничего подходящего на рынке — решения других производителей слишком универсальны — никто не делает чипов специально для self driving. Поэтому решение от Tesla в разы превосходит любых конкурентов и по энергопотреблению и по производительности.
2. Два центральных процессора работают одновременно над одной и той же задачей — потом результаты их работы сравниваются и, если они совпадают, то идёт команда на управление автомобилем. Этим дублированием обеспечивается надёжность. Вообще, очень многие системы в Tesla продублированы и, если, например, откажет основная батарея — электроусилитель руля, тормоза и прочие элементы безопасности будут продолжать работать.
3. «Взломать» систему очень сложно — команды подписываются ключом. Также непросто его «скопировать», чтобы использовать в других автомобилях. Кроме того, очень большую роль тут играет не само железо, а софт. Вообще, если кто-то сейчас начнёт делать похожий чип, то у него на разработку уйдёт несколько лет. Даже если они смогут повторить за это время результаты Tesla, к этому времени у Tesla уже будет новый ещё более быстрый чип.
4. Новый компьютер полностью совместим со «старыми» автомобилями Tesla — тот же самый внешний форм.фактор входы и выходы. Следующее поколение, возможно, будет 8 нм или меньше. Вообще, было видно, что Илон не очень хочет рассказывать про следующий чип (его можно понять).
5. Низкое энергопотребление — критически необходимо для электромобилей.
6. Кроме высокой цены, проблема лидара в том, что он не работает в «видимом диапазоне» и, например, не может читать знаки или цвет разметки (как и саму разметку, впрочем). При этом Илон не отрицает, что он может быть полезен, например, SpaceX Dragon использует лидар для стыковки с МКС. Просто это решение по его мнению не подходит для автотранспорта. Также, он привёл в пример мой аргумент (я писал об этом в комментарии к одной из старых статей) — никто из присутствующих на презентации не имеет «лазеров стреляющих из глаз» и приехал просто полагаясь на своё зрение.
7. Одно из основных преимуществ перед конкурентами, которые разрабатывают Self Driving в том, что у Tesla есть свой флот автомобилей (сотни тысяч, а скоро будет миллион), которые передают им свои данные, которые помогают обучать нейронные сети. Другие используют компьютерное моделирование дорожной ситуации, но, по словам Илона, это недостаточно, так как реальный мир слишком разнообразный и ситуации на дороге могут быть самыми неожиданными — если у кого-то получится создать симулятор не уступающий реальному миру, то это уже будет величайшее достижение, даже сложнее самого Self Driving (после чего Илон опять пошутил, что мы все, вероятно, уже живём в матрице), так как для этой симуляции нужно будет смоделировать натуральное поведение людей и водителей, т.е. опять таки сделать Self Driving.
8. Сейчас автомобили Tesla (исключая батарею) разрабатываются так, чтобы «пройти» миллион миль. При этом следующее поколение батареи, разрабатываемое Tesla позволит ей пройти миллион миль вместе с автомобилем.
9. Карты с высоким разрешением плюс высокоточный GPS не помогают для Self Driving. Это тупиковое направление, так как ситуация на дороге может поменяться быстрее, чем будут обновлены карты (ремонтные работы, например).
10. Илон также упомянул то, что зарядка будет осуществляться автоматически — человеку не нужно будет втыкать кабель в розетку.
11. Сейчас автомобиль используется в среднем всего около часа в день — остальное время простаивает. Автомобили с Self Driving (при условии сдачи его в аренду) позволят увеличить его ежедневный пробег в 5 раз. Что, соответственно, снизит общее число автомобилей.
12. Роботакси должны быть электромобилями, так как стоимость эксплуатации электромобиля в разы ниже, чем автомобиля с ДВС. Вообще, переход транспорта на электрические роботакси позволит США сэкономить многие миллиарды (триллионы?) ежегодно.
JC_IIB
Напомнило:
" — My CPU is a neural net processor; a learning computer. But Skynet pre-sets the switch to read-only when we're sent out alone.
— Doesn't want you doing too much thinking, huh?
— No.
— Can we reset the switch?" (С)