Tesla публикует патент: "Оценка свойств объекта с использованием данных визуального изображения" для улучшения автономных систем вождения

Для работы систем автономного вождения на автомобилях обычно устанавливают большое количество различных дорогостоящих датчиков. Однако Tesla решила этого избежать и создала собственную систему автономного вождения с использованием камер. Это усложняет процесс обучения ИИ, однако имеет ряд ключевых преимуществ и может обеспечить действительно полную автономию, классифицируемую как автономность 5-го уровня [ред.: перемещение транспортного средства без какого-либо вмешательства водителя].

На днях Tesla опубликовала патент "Оценка свойств объекта с использованием данных визуального изображения". Изобретение помогает получать данные на основе изображения, снятого камерой транспортного средства, чтобы частично идентифицировать расстояние до объекта от транспортного средства, оценить скорость, вектор движения относительно машины и т.д

Автономные системы вождения обычно полагаются на установку многочисленных датчиков, включая набор датчиков с использованием угла обзора и спектра излучения (например, радар, лидар, ультразвуковой и другие). Собирая данные, полученные каждым датчиком, система может понять окружающую среду транспортного средства и определить, как управлять транспортным средством. Однако по мере увеличения количества и типов датчиков сложность и стоимость системы возрастают.

Например, датчики определяющие расстояние, такие как лидар, часто являются дорогостоящими для включения в транспортное средство массового потребления. Более того, каждый дополнительный датчик увеличивает требования к пропускной способности процессора для системы автономного вождения. Поэтому Tesla начала поиск оптимальной конфигурации датчиков на транспортном средстве.

Система, описанная в патенте, состоит из одного или нескольких чипов, подключенных к материнской плате. Один или несколько чипов сконфигурированы для приёма данных изображения на основе изображения, снятого камерой транспортного средства. Затем цель состоит в том, чтобы использовать эти данные - в качестве основы для ввода в модель обучения автомобиля - чтобы хотя бы частично определить расстояние от объекта до транспортного средства.

В патенте описана методика обучения для получения высокоточных результатов на основе данных камеры. Используя данные вспомогательного датчика, такие как результаты радара и лидара, вспомогательные данные связываются с объектами, идентифицированными на основе данных камер, для точной оценки свойств объекта, таких как его приближённость.

Источник: vk.com

Комментарии: