特斯拉将Autopilot升级为4D系统，马斯克：一头真正的性能野兽

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  新智元报道  

来源：teslarati

编辑：雅新

【新智元导读】近日，马斯克表示，公司正在开发一种名为Dojo的神经网络训练计算机，以处理大量的视频数据。Dojo有望为特斯拉4D化Autopilot系统的开发提供助力。 

再过一两个月，马斯克将会亮出手中的「王牌」。

 

近日，马斯克在社交网络上表示， 公司正在开发一种名为Dojo的神经网络训练计算机，以处理大量的视频数据。

 

他表示，「Dojo就像是一头真正的性能野兽」。Dojo 有望为特斯拉 4D化 （三维 + 时间戳）Autopilot系统的开发提供助力。

       

 

马斯克在回复推文的评论中指出，该公司的自动驾驶系统已升级到4D。这将改善半自动驾驶功能的性能和功能。

Dojo将大量提升自驾性能，两个月内限量发行

事态发展来自一位特斯拉的车主在推特上的提问。他表示，因为车道坡度超过10%，特斯拉的智能召唤（Summon）功能无法使用。

 

召唤功能允许车主通过智能手机召唤车辆，车主按住特斯拉应用程序中的COME TO ME按钮，车辆将使用GPS导航自动行驶到手机的位置。召唤功能是特斯拉全自动驾驶套件（FSD）的一部分。

 

斜坡的坡度，以及从街道到车道的过渡，都会给Autopilot系统带来挑战。这可能是由于特斯拉的神经网络缺乏进行导航的相关环境信息。

 

马斯克回复中表示，需要将Autopilot升级到4D系统就可以实现这个目标。

       

由此看来，特斯拉正在开发Autopilot 4D系统。

 

Autopilot了解周围环境和道路环境所需新元素的研发可能会带来更大的改进，并越来越准确地理解道路。这可能会让Autopilot彻底重写，将扩展特斯拉FSD功能。

 

特斯拉似乎正计划通过提升其Autopilot的维度理解能力来增强车辆的自动驾驶功能。

马斯克表示，特斯拉Autopilot目前基于2.5D（2D + 内容标注）环境存在的。

 

增加Autopilot的维度会提高在某些情况下车辆反应的准确性。

 

目前，特斯拉使用的是Autopilot摄像头带有标注信息的图像。特斯拉可以使用从视频中重建的3D立体场景，以及时间戳来提高准确性。

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一位Reddit用户u/Semmel_Baecker就4D Autopilot系统发表了自己的看法，「4D可能意味着Autopilot摄像头可以构建实时3D环境，然后根据其他车辆的过去行为来预测标记物体的4D运动。该策略将有效地使用神经网络来学习其他驾驶员或物体的反应。」

 

在去年的自动驾驶开放日（Autonomy Day）上，马斯克曾表示，Dojo目标是能够接收大量数据并在视频级别进行培训，并使用Dojo程序或Dojo计算机对大量视频进行无监督的大规模训练。

 

而目前，标记可视数据(visual data)仍然是十分困难的任务，但Dojo似乎能够自己处理视频，这将为数据提供更多的上下文背景，并可以在不同和更复杂的背景中更快地训练网络。

 

马斯克在随后的推文中表示，「 Dojo将帮助实现全自动驾驶目标，会在6至10周内向公众限量推出。 」

       

4D系统将能够以更复杂的方式处理不同的交通场景。马斯克表示，在新的思维系统中，交通灯、停车、转弯和加速变化都将成为可能。

特斯拉专利：增强Autopilot系统障碍物识别能力

就在最近，特斯拉提交了一项名为「基于视野增强自动驾驶车辆的物体探测能力」（Enhanced Object Detection for Autonomous Vehicles Based on Field View）的专利。

       

该专利可以在图像中裁剪重要对象并提高这些图像的分辨率。如果图像中有行人、车辆或其他物体，则可以以更高的分辨率使用它们，以提高自动驾驶仪的准确性。

       

特斯拉汽车一共利用8个摄像头或传感器来识别现实世界中的物体，传感器获取行人、其他车辆、动物或其他障碍物的图像，这些不仅对于特斯拉汽车驾驶员的安全很重要，对其他道路使用者也很重要。

       

因此，至关重要的是此类摄像头需要能够实时、没有任何延迟且准确地识别出此类物体。

 

马斯克过去曾提到，Autopilot的核心代码和3D标签已经完成。一旦完成后，特斯拉就可以让其全自动驾驶套件（FSD）高效地推出更多功能。

 

3D标签是FSD套件不可或缺的一部分，因为它允许神经网络更高效处理信息，并可以帮助特斯拉的车辆了解道路上罕见和不可预测的事件。

 

3D标签和准确对象识别的能力对于特斯拉最终推出「功能齐全」的全自动驾驶套件至关重要。

 

特斯拉通过识别道路上车辆与安全行驶之间的障碍物体，继续改善运行Hardware 3的车辆的驾驶可视化能力。

 

该公司使用这项专利的主要重点是利用高效的摄像头和传感器，从而可以更准确地识别前方的道路。

 

参考链接：

https://www.teslarati.com/tesla-patent-autopilot-enhance-object-identification/

https://www.teslarati.com/tesla-autopilot-4d-upgrade-improvements/

https://www.teslarati.com/tesla-dojo-autopilot-neural-network-training/

https://www.sohu.com/a/413262250_114760

http://www.techweb.com.cn/world/2020-08-17/2800949.shtml