Ръководителят на отдела Tesla AI обясни защо автопилотът на компанията няма нужда от лидар

Различните създатели на системи за автономно управление на автомобили не могат да стигнат на едно и също мнение какви точно технологии са необходими, за да може автомобилът да се движи по пътищата без участието на човека и да спазва всички правила на Закона за движение по пътищата. Някои от тях са на мнение, че са достатъчни единствено камери и компютри, други считат, че без най-съвременни сензори и лидари нищо няма да се получи. Tesla винаги се е придържала към първия подход, а сега, по време на събитието CVPR ръководителят на ИИ отдела на Tesla Андрей Карпати (Andrej Karpathy) съобщи повече подробности за автопилота на компанията.

Главният разработчик на автопилота на Tesla подробно се спря на автономния транспорт на компанията и на това по какъв начин Tesla разработва своите системи с дълбоко машинно обучение, на които са достатъчни единствено данните от видеокамерите на електромобилите. Той обясни и защо по този начин компанията е в най-изгодно положение сред всички производители на безпилотни автомобили, в които се използва машинно зрение.

Дълбоките невронни мрежи са един от основните компоненти на технологиите за автономно управление. Те анализират видео данните, постъпващи от инсталираните в електромобилите камери и разпознават пътните знаци, автомобилите, препятствията и хората. Но някои от системите, в които се използват алгоритми с елементи на изкуствен интелект понякога допускат грешки в разпознаването на изображенията. Ето защо, повечето компании, включително Waymo на Alphabet, използват лидари. Те създават 3D карти с помощта на лазерни лъчи и запълват празните места в познанията на невронните мрежи.

Но добавянето на лидари усложнява всичко. Налага се да си съставя предварителна карта на околната среда с помощта на лидар, а след това и карта с висока резолюция, като в този виртуален свят трябва да бъдат нанесени всички пътни платна, връзките между тях, всички светофари и т.н.

Изключително сложно става съставянето на точните карти на всички локации, по които се движи роботизираният автомобил. Поддържането на цялата тази инфраструктура в адекватно състояние е твърде сложно, дълго и скъпо. Ето защо Tesla се е отказала от използването на технологии, свързани с лидари.

„Всичко което се случва наоколо, за автомобила се случва за първи път, като информацията се взима от осемте камери, поставени на нашите електромобили“ – споделя Карпати.

От техническа и софтуерна гледна точка, тази система е по-сложна, понеже използва единствено видео данни. Но след като започне да работи, тя се превръща в една универсална визуална система, която може да се използва навсякъде, допълва ръководителят на ИИ отдела на Tesla.

За тренирането на системата с дълбоко машинно обучение е необходима база данни от милиони видеа. Tesla разполага с милиони камери, поставени на нейните електромобили, които записват и изпращат видеата към мощен суперкомпютър. Той обработва тази информация, след което я подава на отделните автопилоти на автомобилите.