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三张贴纸让特斯拉“跑偏”,全自动驾驶梦何日实现?专业股票配资公司

2019-04-11

[摘要]科恩尝试室研究认为,专业股票配资公司特斯拉AutoPilot阶梯识别系统识别不完美阶梯符号的能力使其对某些错误信息更为敏感,导致不显眼的贴纸乐成“到手”。有美国媒体认为,三张贴纸好像并未对其造成严重影响,特斯拉此次更新是向全自动驾驶偏向再迈进一步。

现实版“钢铁侠”马斯克曾在2016年写道:“你将能够从险些任那边所呼叫你的特斯拉。一旦它载上你,你就可以在前往目的地的进程中睡觉、阅读或做任何其他工作。”

3年已往了,抱负老是很美好,现实也老是很骨感,马斯克的全自动驾驶梦更近了吗?

惋惜,梦想总被冷水泼。克日,腾讯科恩尝试室宣布最新研究陈诉,瞄准特斯拉自动驾驶系统“三炮齐射”,宣称特斯拉Model S的雨刷识别系统、车道判断系统和车辆节制系统存在缝隙,再次将自动驾驶的安详问题置于聚光灯下。

科恩尝试室提出的三项缝隙中,雨刷错误启动所幸还无大碍;操作系统缝隙实现游戏手柄遥控,把特斯拉酿成大号玩具车是骇客们玩出的新格式;最抓人眼球的要数阶梯识别系统缝隙,在路面贴上难以注意到的三个小贴纸,假扮行驶路线,乐成“忽悠”颠末的特斯拉错误判断并驶入反向车道。逆向走位,画面猛烈犹如影戏大片,效果让人不敢想象。

三张纸条真能“封印”特斯拉?

科恩尝试室研究认为,特斯拉AutoPilot的阶梯识别系统机能强大,在测试进程中使用了许多犯科则阶梯,让测试车辆系统能够有效识别庞大的阶梯标识。然而,Autopilot识别不完美阶梯符号的能力使其对某些错误信息更为敏感,导致不显眼的贴纸乐成“到手”。

科恩宣布陈诉后,特斯拉随即给出回应:“驾驶员可以随时通过使用偏向盘或刹车轻松笼罩自动驾驶,驾驶员也应该随时筹备应对突发环境,现实世界不存在这一担心。”

贴纸的风浪刚起,特斯拉又信心满满地公布更新美国用户系统,增添最新版本“无缝导航”成果,可实此刻默认许可下车辆自动改变车道。此前,特斯拉自动驾驶系统在举办操纵前会主动要求司机手动确认执行车道变革。新的软件更新改变了这一点,驾驶员设定目的地后,可选择在无需转弯杆确认环境下汽车自动改变车道。系统在执行自动变道前,将通过铃声、视觉信号等方法通知司机,为驾驶员调查情况及打消变道操纵留有时间。虽然,特斯拉也增补道,驾驶员仍必需始终对汽车卖力,而且必需始终节制汽车。

特斯拉告示中写道,自2018年推出AutoPilot成果以来,全球用户已经使用该成果行驶凌驾1亿公里,并按照系统发起执行凌驾900万次车道改观。客户反馈该成果让公路观光和高速驾驶越发轻松、愉快。有美国媒体认为,三张贴纸好像并未对其造成严重影响,特斯拉此次更新是向全自动驾驶偏向再迈进一步。

其实,科恩尝试室的雇主腾讯早在2017年就已成为特斯拉的第五大股东,科恩宣布“黑质料”、特斯拉针锋相对“正面刚”也远不是第一次,科恩和特斯拉的“相爱相杀”都是为了自动驾驶能够走得更远。

全自动驾驶离我们另有多远

凭据马斯克的说法,特斯拉将在2019年年底实现完全自动驾驶。雷同的话马斯克在2016年也说过,不外那会儿说是2018年就能实现。到底什么时候才气做到上车、睡觉、抵家?

对此,西蒙顾和上海办公室执行总监陆盛赟在接管科技日报记者采访时给出具体解读。今朝,各大车企最新量产汽车主要在L2级(部门自动化)上下工夫,也有车型已经率先进入L3(有条件自动化)阶段,如最新配置自动驾驶成果的奥迪A8、特斯拉等。

陆盛赟暗示,那种驾驶员可以睡觉、完全出手的全自动驾驶在现有技能上还无法实现。今朝的主流研发偏向是一种“人技联合”的自动驾驶,司机仍需要在行驶中发挥浸染,自动驾驶不便是无人驾驶。而马斯克所说于本年年底实现的全自动驾驶,大概需要附加许多特定条件,如制定与之相适应的交通和禁锢法则;在必然关闭的情况内,车辆均回收沟通的自动驾驶系统等,其商业落地场景具有范围性。

“此前,百度等已经在关闭园区内实现了这种有附加条件的全自动驾驶,但离全社会的完全自动驾驶照旧很遥远的。”

开车睡抵家,技能和社会都得加把劲

法国自动驾驶技能专家李铀对科技日报记者暗示,今朝的自动驾驶系统主要包括感知、定位、高精舆图、导航与节制五大块。个中,感知模块通过处理惩罚摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等各类传感器的数据,来获取障碍物、行道线、路面等信息,再联合定位、舆图生成驾驶路径,最后再由节制器执行。由此可以看出,感知系统在自动驾驶系统中占据重要位置,也是主要难点。

李铀说:“呆板进修被视为实现自动驾驶的重要焦点技能,其通过在已标志的数据集长举办统计进修,来模拟人的认知能力。”

今朝呆板进修会合应用在感知系统傍边,包罗图像识别、点云识别等。最近几年的深度进修因为深层神经网络能够处理惩罚海量数据,在各大数据集上到达甚至逾越人类的认知能力,使得该技能快速财富化,个中自动驾驶是其最火的应用规模。

“然而其本质上是在已知、已往的空间中采样进修,面对未知、将来的开放空间,并不能很好地认识到其自身的范围性,会把未知划入到已知领域加以处理惩罚,从而给堕落误的功效,这给开放阶梯下完全自动驾驶带来严重的安详隐患。面对科恩尝试室的贴纸等出格设计的反抗样本,除了将其纳入进修样本,并不能担保面对新的反抗样本时不堕落误。”

李铀认为,只有在人工智能技能取得打破,激光雷达等传感器技能进一步成长,同时在社会层面,需要交通筹划、阶梯设计、车联网、安详尺度、法令礼貌等基本设施取得长足成长之后,完全自动驾驶才会变得可行。

在此之前,配有自动驾驶系统成果的汽车可以在某些环境、某些路段下实现无人驾驶。但由于界线不清,还将继承在人的监控下实现自动驾驶,好比特斯拉要求司机必需将双手放在偏向盘上,随之带来因驾驶员走神、无聊等心态变革而发生的新的安详隐患。

今朝汽车行业可落地的自动驾驶主要照旧自适应巡航、自主紧张刹车、车道线保持、自主泊车、堵车帮助驾驶等L2至L3自动驾驶技能。

现阶段,所谓的全自动驾驶系统更多的是汽车厂商的宣传,车还得我们本身开。可喜的是,L3级别自动驾驶技能正逐步走向成熟。将来,开车将会更轻松。

(原标题 三张贴纸让特斯拉“跑偏”——全自动驾驶梦何日实现)

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