Авария автопилота Tesla выявляет раскол в рядах автопроизводителей |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-07-08 10:47 Первая авария со смертельным исходом для автомобиля с системой автопилота, случившаяся с участием Tesla Model S, о которой мы рассказывали недавно на нашем сайте http://www.robogeek.ru/avtonomnyi-transport/pervaya-avariya-s-uchastiem-mashiny-s-avtopilotom-v-kotoroi-pogib-chelovek, выявила явную разграничительную линию в лагере сторонников автономных транспортных средств и поставила много новых нерешенных вопросов. В одном лагере оказались Tesla и многие другие автопроизводители, которые считают, что лучший подход к созданию настоящего автомобиля без водителя является поэтапным, когда транспортное средство постепенно расширяет контроль над функциями и настройками. Ограниченная система автопилота Tesla в настоящее время находится в фазе публичного тестирования (public beta phase) с новыми возможностями, появляющимися по мере обновления программного обеспечения. Google и большинство занимающихся беспилотными автомобилями стартапов занимают противоположную точку зрения и намерены создавать транспортные средства, которые изначально являются полностью автономными, требуя от пассажиров сделать немногим более того, чем просто выбрать пункт назначения и расслабиться. Национальная администрация безопасности дорожного движения США (NHTSA) классифицирует автомобильные системы автоматизации от 1-го уровня, требующего движения по линиям дорожной разметки, вплоть до 4-го уровня, где люди никогда не должны касаться руля (если он имеется). Система 2-го уровня, как у автопилота Tesla, может взять на себя управление в определенных обстоятельствах, например, на шоссе, но требует человеческого надзора, чтобы справиться с ситуациями, когда автомобиль не может самостоятельно действовать при появлении пешеходов, велосипедистов или, как в трагическом случае, когда белый трейлер пересекал шоссе в ярком солнечном свете. Сторонники 4-го уровня технологии говорят, что такой поэтапный подход к автоматизации может оказаться более трудным, чем переход сразу к полностью автономному транспортному средству. «С точки зрения программного обеспечения, разработка технологии 2-го уровня проще, чем технологии 4 -го уровня, говорит Карл Ягнемма, генеральный директор стартапа nuTonomy, - Но когда вы включаете в нее водителя, понимание, моделирование и прогнозирование поведения всей этой системы становится, на самом деле, довольно сложным». Энтони Левандовски, который построил первый беспилотный автомобиль Google, а сейчас работает в занимающемся беспилотными грузовиками стартапе Otto, идет еще дальше. «Я ожидал бы множества аварий в системе, которая требует от вас сохранять внимание, в то время как вы за рулем, - говорит он, - Это очень продвинутая система круиз-контроля. И если люди используют ее, некоторые из них будут злоупотреблять ею». Даже если водители, следующие правилам Tesla по удержанию рук на руле, и пытаются обращать внимание на дорогу, многими исследованиями было доказано, что водители очень легко отвлекаются. Эксперты полагают, что, по крайней мере, в одном отношении Tesla находится на правильном пути. «Внедрение аппаратных средств для беспилотного вождения на всех транспортных средствах с последующим активированием с помощью обновления программного обеспечения представляется хорошей идеей», - говорит Левандовски. Для подготовки алгоритмов объектного обнаружения в обширном диапазоне условий Tesla обработала информацию с камер и радаров о десятках тысяч автомобилей в реальных условиях. «Вопрос в том, достаточно ли мощные датчики и вычислительные возможности на этой машине? - задается вопросом Левандовски, - Трудно сказать, сколько еще понадобится обновлений программного обеспечения, чтобы выжать максимум производительности из этого автомобиля». Источник: www.robogeek.ru Комментарии: |
|