Gå til innhold

Elon Musk: – Selvkjøring kan komme før året er omme


Anbefalte innlegg

Når en Waymo klarer å kjøre en rally-etappe kjappere enn Petter Solberg. Da er jeg fornøyd for at man har nådd målet,

Dette er sannsynligvis et mye enklere problem enn å lage en selvkjørende bil som kan kjøre trygt og effektivt i vanlig trafikk. Rallykjøringen er godt som utelukkende en kjøreteknisk øvelse hvor man bare trenger å forholde seg til enkelt målbare of forutsigbare størrelser som mekaniske krefter.

 

En selvkjørende bil i vanlig trafikk må forholde seg til og samhandle med både mennesker og maskiner, noe som er et langt vanskeligere problem.

Lenke til kommentar
Videoannonse
Annonse

Dette er sannsynligvis et mye enklere problem enn å lage en selvkjørende bil som kan kjøre trygt og effektivt i vanlig trafikk. Rallykjøringen er godt som utelukkende en kjøreteknisk øvelse hvor man bare trenger å forholde seg til enkelt målbare of forutsigbare størrelser som mekaniske krefter.

 

En selvkjørende bil i vanlig trafikk må forholde seg til og samhandle med både mennesker og maskiner, noe som er et langt vanskeligere problem.

Joda, i tradisjonell forstand så er jeg er enig - det bare beskrev et scenario som er et stykke unna. Samt det hadde vært stilig å sett en autonom liga på den måten en eller annen gang i fremtiden. 

 

Dog, selv rallysjåfører må være obs på uvanlige hendelser. Dyr som hopper ut, barn og tilskuere som ikke vet sitt eget beste, samt traktorer og biler som ikke har helt fått det med seg at de ferdes inne på en rally-etappe. Så man må jo ta forbehold for et system som kan gjøre ting utenfor akkurat det å tolke underlaget på best mulig måte. 

 

Dog i en slik liga, så kan man faktisk designe sporten i den retningen også. Lag falske scenarioer som kan repeteres likt mellom hver etappe, som bilene må reagere imot. Barnevogn og en dukke som går over veien i etappen? Why not? Test både de sportslige funksjonene, hvor kjappe man er til å håndtere data, samt hvordan man reagerer mot en X-faktor. Så har man straks designet en sport som både er tradisjonell og nyskapende som dytter teknologien i den retningen man ønsker, samt har god bruk for. 

 

Fremfor dagens prosedyre der man kjører etappen på forhånd for å produsere notater som kartleseren bruker, så kunne man gjort dette for å la systemet produsere sin egen versjon av etappen med en pointcloud og generering av sin geofence . De som får til dette på best mulig måte, vil jo ha den største fordelen i selve løpet. Dog i ettertid så kunne man sett opp diverse "feller" som bilene må ta hensyn til - feller som er der for å generere erfaringer som direkte kan linkes til problemene vi har i normal trafikk. Vips så vil jeg påstå at dette kan designes like hardt - om man vil. 

Endret av oophus3do
  • Liker 1
Lenke til kommentar

Det kan være en fordel å forstå hva jeg snakket om når jeg skrev "dette får du meg aldri til å tru på". Det omhandlet data-deling av all rådata fra alle sensorene kontinuerlig. Sitatene du nå har vist, beskriver at dette var en berettiget påstand, og at de kun sender informasjon fra 1-og-1 CMOS sensor engang i blant. Jeg regner med dette omhandler trening for skiltgjenkjenning, og ikke noe særlig mer. 

 

Skal du simulere et scenario, så er det jo greit å kunne ha rådata fra alle sensorene du bruker for systemet, noe det ikke ser ut til at de sender slik kildene du viste til.   "...learn how to recognize things like lane lines, street signs, and traffic light positions"

 

Dette omhandler samme type data som Google bruker gjennom sine Captcha systemer på tvers av milliarder av PC'er, og er ikke særlig unikt. 

 

Selvfølgelig er det mine meninger, det er jo derfor jeg ber deg fortelle om systemet siden det virker som om du har mer innblikk i det, og har lest deg mer opp i det. Samtidig så har jeg jo hatt rett, virker det som. For å å kunne gjenskape et scenario for autonom ferdsel, så må en ha informasjon på tvers av alle sensorene. Slik informasjon ser det altså ikke ut til at bilene i flåten deler, forutenom små biter som brukes for små-ting som skiltgjenkjenning, forskjellige typer linje-merkeringer osv. 

 

Det som er mer interessant er jo data som gjør at du kan simulere komplette scenarioer gjennom maskinlæring rundt oppførsel - og ikke kun simple ting som det å lære prosessen rundt det å gjenkjenne et skilt. Da trenger man mer data enn data fra kun én CMOS sensor, og det var det jeg var interessert i å finne ut av. Nå har vi altså svaret, om disse sitatene er de beste du fant for dette. 

 

Om du jobber med dette, så er det høyst merkelig at du ikke forstår restriksjonene? Jeg lager ikke autonome systemer til biler, men jeg har laget partikkelsystemer som kan sammenlignes med denne bruken. F.eks flokk systemer for å simulere oppførselen til fiskestimer, der hver individuelle fisk må unngå kollisjon med hverandre, mens de samtidig følger "hovedfisken" i en stim, der hver partikkel måler sin avstand til den neste, samtidig som de må unngå vegger, gulv og tak i en gruve, samt predatorer, mens de prøver å finne veien til målet. Jeg produserer jo dataene jeg trenger for dette lokalt, men jeg forstår da hvilke data man må ha for å få det til. Og dette er jo mye enklere å få til i et så lukket og simpelt system, kontra autonome biler ute på veiene. Så mengden data for å generere et scenario er rimelig stort.

Derfor har jeg satt meg skeptisk til at Tesla deler informasjon fra 8 CMOS sensorer + 12 ultrasoniske sensorer + 1 radar sensor kontinuerlig, og det du har vist til påpeker på at skepsisen er berettiget. 

 

 

Waymo bruker geofencing systemer, slik at det er mye enklere å lansere produktet gradvis.

Det å sende data vil plutselig kunne bli brukt til å generere virituelle geofencing systemer, som kan oppdateres kontinuerlig, sammen med en oppdatert pointcloud for dette for hver bil som kjører forbi og ser forskjeller fra lagret data, til målt data i sine sensorer. Det betyr at en Waymo bil kan vite at den nærmer seg et område med veiarbeid, eller et simpelt hull i asfalten.

 

Det kan omtrent sammenlignes med Google Maps, bare i høyere oppløsning, men med pointcloud data fremfor høyoppløselige teksturer (du trenger kun 3 punkter for å vise til en flat overflate). Når du er på vei ut til E18, så laster du ned E18 dataene fra skyen på vei inn dit, der man kun sammenligner dataene du har i bilen fra før, og kun laster ned oppdateringer.  Disse dataene inneholder alt som nylig er blitt skrevet der. Er det hull og humpler i asfalten, så vet bilen din om det. Den kan justere dempere på vei mot den, og være klar for diverse utfordringer. Er det en kjegle litt utenfor den hvite streken på veien som gjør at feltet snevres litt inn pga veiarbeid, så vet bilen om det. 

 

En Tesla analyserer alt på nytt hver gang. Hver gang du kjører inn i din egen bakgård, så vet ikke Teslaen hvordan denne bakgråden ser ut, og all data må analyseres på nytt hver gang. Den må finne veggene, buskene, stolpene, etc etc, hver gang, og derfor er jeg skeptisk til systemet. Jeg trur veien til ulykker er ganske mye større når man må produsere dataene på nytt hver gang, fremfor et system som kan sammenligne ny data mot gamle. 

 

Når det gjelder nivå 5? Jeg har nok ulike krav for de forskjellige nivåene på når jeg syns det er greit. 

 

Nivå 2? Da er det greit å implementere disse nå. Her skal personene ha ansvaret, men jeg kan godt tenke meg at man beveger seg bort fra "risting i rattet" for å sørge for at menneskene holder fokus, til å ha IR-tracking mot øynene våres. 

 

Nivå 3? Dette burde ikke bli implementert nå i den formen at bilen gjør et "forsøk" hvor som helst uten restriksjoner. Men det Tyskland gjør med å implementere Nivå 3 under 35 km/t på motorveiene i kødannelser, er et fint naturlig sted å starte syns jeg. Så kan man ekspandere dette etterhvert. 

 

Nivå 4 og 5 kan man ta når man nærmer seg. Men jeg vil helst se lukkede systemer fungerer bra først. 

 

 

Når en Waymo klarer å kjøre en rally-etappe kjappere enn Petter Solberg. Da er jeg fornøyd for at man har nådd målet, men vi kan godt implementere systemene før dette, dog med restriksjoner. Dette er noe man på sikt teoretisk vil kunne klare med geofencing systemene. Det omhandler bare mengden data man kan prosessere, og lagre. Dog dette er nok noe et Teslas system aldri vil få til siden de alltids må starte fra scratch uansett hvor dem er. 

 

Fordelen med å interpolere data, er at man kan spå og forvente eventer i fremtiden. En Waymo ser en person på sykkel, og gir den ID 100. Går den personen bak en lastebil med ID 101, så forventer Waymo at den samme sykkelen dukker opp på den andre siden av ID 101 om X sekunder basert på farten til ID 100 tidligere. 

 

Vi har sett eksempler på at Tesla ikke gjør dette, noe som gjør meg greit skeptisk til retningen de har for autonom ferdsel. 

 

Telemetri sendes kontinuerlig. Det betyr ikke at bilen sender, eller at det i det hele tatt er interessant å se, video fra alle kamera, eller CMOS sensorer som du kaller det, til en hver tid. Video er video, men mye av greia er at bilen analyserer bildene sammen med andre sensordata i sitt nevrale nettverk, og lager seg et bilde av verden rundt seg, og planlegger og reagerer. Det er dette nevrale nettverket som er bilens intelligens. Det er denne dataen som er interessant, ikke en vedvarende strøm med video av skogen utenfor bilen. Men, noen ganger kan bilder være av interesse, spesielt om bilen flagger et varsel av ett eller annet slag. Da vil bilen også lagre og sende video som vil gjøre det lettere å analysere data som sendes inn mot det som faktisk finnes på utsiden av bilen. Videre analyserer bilen verden rundt seg hele tiden, selv om man ikke har AP aktivert. Den gjør vurderinger, og om sjåførens handlinger er veldig forskjellige fra det AP selv ville ha gjort, vil den også logge dette, og sende en rapport til Tesla for analyse.

 

Jeg ser virkelig ikke helt hvordan du anser Waymo og Tesla så forskjellig fra et teknisk ståsted, for metodene er i bunnen og grunnen den samme, forskjellen er skalaen. Førstnevnte er i ferd med å pøse enda tusenvis av biler ut på veiene, og som jeg skrev, innen de neste par årene kan vi se de første av 20000 iPace. Begge systemer testes i trafikken, med sjåfører bak rattet.

 

Det er riktig nok noen hovedforskjeller. Waymo bruker en annen hardware suite enn Tesla, og dette ligger det gjennomtenkte vurderinger fra begge selskap. Det kanskje mest iøynefallende er Waymos bruk av Lidar, for det er ikke å skyve under en stol at Lidaren gir noen umiddelbare fordeler, og gjør den umiddelbare oppgaven lettere. Men, det krever en lidar, en dyr mekanisk og sårbar innretning. Tesla satser som jeg nevner ovenfor på nevrale nettverk og den kunstige intelligensens evne til å se og analysere informasjon ut fra todimensjonale bilder, samt et sett sensorer som ikke gir like god "oppløsning" som en lidar, men som også er billigere og kan implementeres på måter en lidar ikke kan. Dette er en mye mye vanskeligere approach enn det Waymo har valgt. Mange vil argumentere for at dette er en mer risikabel satsing på grunn av at det er vanskeligere, men systemet virker å fungere, det blir bedre og om Tesla lykkes fullt ut vil de ha en kjempefordel i det at de kan tilby denne funksjonaliteten til en pris et system basert på mer avanserte sensorer aldri vil kunne matche i nærmeste fremtid.

 

Du sammenligner en simulering av fiskestimer, og at dette krever mye kalkulering der maskinen må holde track på alle objektene, kalkulere deres bevegelser i forhold til hverandre, hvordan de reagerer osv osv osv. Men et slikt system simulerer hele skal vi si økosystemet simulasjonen omhandler. Det nevrale nettverket i en Tesla analyserer også data, men det skal ikke simulere hvordan tusenvis av "individer" skal reagere og agere til en hver tid. Det ville i så fall tilsvart at man setter 10000 biler på de store saltslettene, gitt bilene beskjed om å kjøre mellom 10 og 50kmt, og ett enkelt datasystem som skal sørge for at ingen krasjer. Men det er ikke tilfellet her. Det nevrale nettverket i en Tesla skal kun finne ut hvordan den selv skal reagere og agere. Alt annet rundt er ikke en simulering som krever datakraft, men kan sammenlignes med låste "variabler" som mates inn i en simulering, ting simulasjonen må forholde seg til, men som ikke krever datakraft på samme måte. Eksempelvis vegger og tak.

 

Men, vi er tilbake på en att og fram diskusjon som jeg ikke ønsker å bruke mer tid på denne gangen.

Lenke til kommentar

Telemetri sendes kontinuerlig. Det betyr ikke at bilen sender, eller at det i det hele tatt er interessant å se, video fra alle kamera, eller CMOS sensorer som du kaller det, til en hver tid. Video er video, men mye av greia er at bilen analyserer bildene sammen med andre sensordata i sitt nevrale nettverk, og lager seg et bilde av verden rundt seg, og planlegger og reagerer. Det er dette nevrale nettverket som er bilens intelligens. Det er denne dataen som er interessant,

Enig, så det jeg er interessert i å få lest om, eller sett er eksempler på dette. Det du har vist til, er at man sender video av f.eks skilt bilen ikke har forstått, som i så måte blir sendt for å bli analysert. Ikke akkurat imponerende. 

 

 

Videre analyserer bilen verden rundt seg hele tiden, selv om man ikke har AP aktivert. Den gjør vurderinger, og om sjåførens handlinger er veldig forskjellige fra det AP selv ville ha gjort, vil den også logge dette, og sende en rapport til Tesla for analyse.

 

Det er slike ting som dette du faktisk må dokumentere, for hvordan får man analysert disse dataene hvis de ikke blir lagret og sendt med all informasjonen som bilen har hatt tilgjengelig, og som er grunnen til at systemet reagerte. Det hjelper lite for en analyse av noe, om du kun har data fra 1 sensor. Hva som forårsaket den menneskelige forandringen kan omhandle hva han så i speilet, og ikke hva som var direkte fremfor bilen. Så dermed er det viktig at når en slik analyse skal forekomme, så må all data bli sendt over. Spørsmålet da er hvor mye er dette snakk om, og har du et eksempel på dette? 

 

Dette er hele poenget med en "Black Box". Den lagrer alt bilen foretar seg, og all data som den har brukt i 30 minutter hvor den overskriver det gamle, så lenge bilen ikke har reagert mot noe.

Når den reagerer, så har den tilgjengelig all den dataen for å lagres ytterligere til analyse senere. Dette blir et krav å ha for autonom ferdsel på nivå 3 og opp i Tyskland nå fremover, så Tesla må fremvise den samme funksjonaliteten for å kunne selge sine funksjoner der med FSD. De må også ha et system som overlever krasjer og branner slik at en slik analyse kan hentes frem for å finne skyld, samt for å lære av det ved en kollisjon. 

 

Jeg ser virkelig ikke helt hvordan du anser Waymo og Tesla så forskjellig fra et teknisk ståsted, for metodene er i bunnen og grunnen den samme, forskjellen er skalaen. 

 

Der er vi komplett uenige. Når en Tesla kjører så analyserer den alt som om det var den første gangen den har vært der, selv om du kjører den samme veien om og om igjen hver dag på vei til og fra jobb, så analyserer en Tesla den veien på nytt. Dette er grunnen til at "ghost-breaking" er et stort problem. Og man opplever det samme problemet ved de samme områdene om og om igjen. 

Problemområdene på min vei fra jobben er ofte mellom og under brikkestasjoner, inn tunneler og i høyresvinger når det dukker opp busslommer. Der hender det Tesla'ene svinger inn i busslommen fremfor å holde seg i veien. 

 

En Waymo vil i motsetningen til en Tesla lagre denne informasjonen og oppdatere skyen og sin simulator. Data fra både Lidar og Radar genererer en pointcloud, som i simulatoren blir omgjort til geometri, og derifra blir simulasjonene utført.

I den virtuelle verdenen så har Waymo ekstremt mye mer data enn Tesla, siden den repeterer et scenario den ikke har forstått fra den virkelige verdenen, til den lærer å utføre oppgaven på tilfredsstillende måte. Systemet blir patchet, og det scenarioet er løst. Samtidig vil ikke bilen din kjøre inn i busslommen, siden systemet vet neste gang du er der hvordan veien ser ut. Den har brukt maskinlæring for å generere virituelle vei-markeringer og kjører etter den, fremfor å måtte analysere data fra en CMOS sensor hver gang. Som igjen betyr at markeringen inn den busslommen ikke mistes selv om markeringen i den virkelige verdenen blir dårligere og dårligere for hver buss og bil som kjører inn der. 

 

Førstnevnte er i ferd med å pøse enda tusenvis av biler ut på veiene, og som jeg skrev, innen de neste par årene kan vi se de første av 20000 iPace. Begge systemer testes i trafikken, med sjåfører bak rattet.

 

Forskjellen er at i et scenaro, så er det ei stressa mor med to masete unger i baksetet som tester systemet ute på veiene, mens i det andre scenarioet så er det ansatte som har lest og forstått restriksjonene til bilen som tester, og som får lønn for å gjøre det. 

 

Google har bevist gjennom dette at jo mer mennesker stoler på noe, jo større fokus får vi på andre ting. Denne moren som har kjørt denne samme veien 1,000 ganger og ikke opplevd problemer med bilens AP eller FSD, kan ta seg tid til å kikke bak for å fikse beltet til ungene i fart, eller tørke opp spy - i fart, siden hun trur bilen uansett vil klare å kjøre rett frem denne gangen også i de 5 sekundene det tar. Problemet er ikke de 1,000 gangene det går greit, i starten når mennesket ikke helt stoler på datamaskinen. Det er den ene gangen når mennesket stoler på datamaskinen og har over tid mistet fokus på hva hans eller hennes arbeidsoppgaver er bak rattet.  

Det er et dilemma som må løses, og den er ikke løst så lenge bilen "sjekker deg" ved å be deg kun riste litt i rattet hver 10 sekund. 

 

Det er riktig nok noen hovedforskjeller. Waymo bruker en annen hardware suite enn Tesla, og dette ligger det gjennomtenkte vurderinger fra begge selskap.

 

Hovedforskjellen er at Waymo har et "Google Streetview" kart som den bruker, i tillegg til sanntidsdata og analyse som Tesla har. 

 

Det kanskje mest iøynefallende er Waymos bruk av Lidar, for det er ikke å skyve under en stol at Lidaren gir noen umiddelbare fordeler, og gjør den umiddelbare oppgaven lettere. Men, det krever en lidar, en dyr mekanisk og sårbar innretning. 

 

Jeg trur du har missforstått selve bruken av Lidar. Den er viktigst for å opprettholde kartet som systemet bruker (i tillegg til fordelene som selve sensoren gir) . På sikt, så kan man droppe Lidar i billigere biler, men det er viktig at premium-biler uansett har Lidar som kan oppdatere den virtuelle verdenen som Waymo bruker. Den linkes direkte til den virkelige verdenen, og den vil oppdatere seg hver gang man ser forskjeller fra "gammel" data til "ny" data. 

 

Det betyr at området vil være totalt forskjellig fra sesong til sesong, fra sommer til vinter. På vinteren så vil faktisk den virtuelle verdenen være oppdatert med brøytekanter og brøytepinner, og biler som havner inn i Telemark som et sted den aldri har vært før, vil kunne laste ned kartet før den er der (så fremt du forhåpentligvis bruker GPS koordinater slik at bilen vet ruten du skal ta - noe som jo uansett vil være et krav for nivå 4 og 5 autonom ferdsel). 

 

Pointclouds er ikke så dyrt i størrelse for å komprimeres og sendes, og det er ikke noe tap i å komprimere det i motsetning til om du skulle gjort det samme med video-data.

 

 Tesla satser som jeg nevner ovenfor på nevrale nettverk og den kunstige intelligensens evne til å se og analysere informasjon ut fra todimensjonale bilder, samt et sett sensorer som ikke gir like god "oppløsning" som en lidar, men som også er billigere og kan implementeres på måter en lidar ikke kan.

 

Ikke noe annerledes enn det Waymo gjør. Men deres plan er å implementere de "billige" løsningene mye lengre ned i gata i tid. Først må man ha nok data for å generere gode geofencing systemer, og kart for å kunne åpne muligheten til nivå 4. Deretter når man har nok premium-biler der ute på veiene som hele tiden oppdaterer systemet, så kan man selge billigere versjoner som kun analyserer sanntidsdata og sammenligner det med data som de premium bilene har generert. 

 

Se for deg at biler med alle mulige sensorer "lager" spillet (virtuell versjon av virkeligheten). I ettertid så kjører mindre biler i spillet som allerede er der. Veimarkeringer er der, skilt er der, bygninger er der. Alt er der. Det eneste de billige bilene må analysere er bevegelse mot hva den allerede vet er "bakgrunnen" i spillet. Tesla prøver å løse dette ved å gå baklengs inn i det. Mens Waymo sørger for at man produserer en mer detaljert versjon av Google Maps først. 

 

 Mange vil argumentere for at dette er en mer risikabel satsing på grunn av at det er vanskeligere, men systemet virker å fungere, det blir bedre og om Tesla lykkes fullt ut vil de ha en kjempefordel i det at de kan tilby denne funksjonaliteten til en pris et system basert på mer avanserte sensorer aldri vil kunne matche i nærmeste fremtid.

 

Jeg vil argumentere for at de blir stoppet i døra pga regelverk. Det å hele tiden løse alt i sanntid, koster endel mer enn å løse kun bevegelige deler i sanntid, med en bakgrunn som ble oppdatert for 2 minutter siden, fordi en mer premium bil kjørte forbi området og oppdaterte dataene der. Ting som veiarbeid vil være noe en Waymo bil vet vil være der, mens en Tesla må analysere og forstå hva det er den ser hver bidige gang den kjører forbi det samme området. 

 

Alt annet rundt er ikke en simulering som krever datakraft, men kan sammenlignes med låste "variabler" som mates inn i en simulering, ting simulasjonen må forholde seg til, men som ikke krever datakraft på samme måte. Eksempelvis vegger og tak.

 

Vegger og tak er jo et problem for en Tesla. Det ser man jo med Smart Summon. Det ser man også i eksempler på hva Tesla "ser" i diverse videoer der det er tydelig at den mangler muligheten for å interpolere data, og spå fremtiden. Det avsløres når objekter som tidligere er identifisert blir identifisert på nytt, med nye ID'er. 

Endret av oophus3do
  • Liker 1
Lenke til kommentar

https://www.tek.no/nyheter/nyhet/i/dOan61/tesla-trekkes-for-retten-av-tyskland

 

Se der ja, både i Norge og Tyskland er det innvendinger fra staten. Og i Tyskland skal de nå i retten. Dette reflekterer hva jeg har skrevet tidligere, mens du mente det var en ikke-sak... At jeg "troller". Skal du da si at tyske forbrukertilsynet også troller?

 

Men hva er det du vil av meg? At jeg ikke skal like Tesla? At jeg IKKE skal være begeistret for FSD? Husk at jeg og du ser på FSD som to vidt forskjellige ting.

 

Som sagt så interesserer ikke markedsføringen meg i hele tatt. Om Tesla må kreditere de som har kjøpt FSD, så har jeg ingen problemer med det. Om de bryter lover, så må de stå for det. Det er helt greit.

Lenke til kommentar

Det er slike ting som dette du faktisk må dokumentere, for hvordan får man analysert disse dataene hvis de ikke blir lagret og sendt med all informasjonen som bilen har hatt tilgjengelig, og som er grunnen til at systemet reagerte. Det hjelper lite for en analyse av noe, om du kun har data fra 1 sensor. Hva som forårsaket den menneskelige forandringen kan omhandle hva han så i speilet, og ikke hva som var direkte fremfor bilen. Så dermed er det viktig at når en slik analyse skal forekomme, så må all data bli sendt over. Spørsmålet da er hvor mye er dette snakk om, og har du et eksempel på dette? 

 

Så Teslaer lærer hele tiden opp det nevrale nettverket i å kjenne igjen flere og flere ting. Ting som den ikke forstår hva er, blir flagget og sendt for analyse (med tilhørende video/bilder, avhengig av situasjonen). Dette blir gått igjennom av en person som kan tagge hva det var bilen var usikker på. Videre så kan de da etterspørre lignende bilder fra flåten av Teslaer, slik at flere slike situasjoner kan tagges og identifiseres. Jo flere lignende bilder flåten får inn for analyse, jo bedre blir identifiseringen neste gang en Tesla møter på samme situasjon.

 

Hvis du vil vite mer om hvordan det fungerer, så anbefaler jeg å se videon fra Autonomy Day. 

 

Og det er riktig at en Tesla aldri "husker" hvor den har vært, slik at den må vurdere hver situasjon på nytt hver gang, men den får hele tiden bedre forståelse for hva den faktisk ser. Det er også hele prinsippet Tesla jobber etter. At bilen må klare å tolk enhver situasjon til enhver tid. Den skal ikke ha noen forhåndsdata om et område som hjelper den med å kjøre der. 

Lenke til kommentar

Så Teslaer lærer hele tiden opp det nevrale nettverket i å kjenne igjen flere og flere ting. Ting som den ikke forstår hva er, blir flagget og sendt for analyse (med tilhørende video/bilder, avhengig av situasjonen). Dette blir gått igjennom av en person som kan tagge hva det var bilen var usikker på. Videre så kan de da etterspørre lignende bilder fra flåten av Teslaer, slik at flere slike situasjoner kan tagges og identifiseres. Jo flere lignende bilder flåten får inn for analyse, jo bedre blir identifiseringen neste gang en Tesla møter på samme situasjon.

 

Hvis du vil vite mer om hvordan det fungerer, så anbefaler jeg å se videon fra Autonomy Day. 

 

Og det er riktig at en Tesla aldri "husker" hvor den har vært, slik at den må vurdere hver situasjon på nytt hver gang, men den får hele tiden bedre forståelse for hva den faktisk ser. Det er også hele prinsippet Tesla jobber etter. At bilen må klare å tolk enhver situasjon til enhver tid. Den skal ikke ha noen forhåndsdata om et område som hjelper den med å kjøre der. 

Altså ikke noe annerledes enn hva de andre gjør. Forskjellen er at de andre og særlig Waymo tar det hele et par steg videre og bruker interpolering av data, samtidig som den blir sjekket opp med eldre data. To steg jeg personlig mener må til for å få til dette på en godkjent måte. 

 

Jeg har sett videoen fra Autonomy Day. Det er stort sett der kritikken kommer ifra. Tesla prøver å lære kun når noen tar over rattet og gjør justeringer fra hva systemet selv har gjort/ville gjort, eller eventuelt etter ulykker. Waymo er i en såpass situasjon at slike situasjoner foregår for sjeldent.

Med 17 730 km mellom hver gang et menneske tar over i 2018, og tallet har blitt forbedret enormt år for år, så er ikke dette et system som er bra nok.

Derfor har de laget sin egen simulator, hvor biler kjører millioner av kilometre per dag - kun for å få fortgang i læringen. Denne bruker de i tillegg i selve systemene hos bilene, slik at systemet fungerer begge veier. Bilene prøver hele tiden å tolke alt i sanntid, mens de samtidig har en database av data å hente informasjon fra. For du må jo spørre deg, hvorfor bruke like mye prosessorkraft på å finne ut av linjemarkeringer, og skilt? Burde ikke majoriteten av kapasiteten i bilene faktisk bli brukt mot det som er viktigere som bevegelige objekter og mennesker, når skilt og linjemerker er noe som forandres såpass sjeldent, og er et datapunkt man lett kan gjenbruke på en bedre måte? 

 

Tesla har valgt ei rute nå. Bilene er solgt og lovnadene er gitt, de har også valgt å investere pengene i å designe en ny chip kun for formålet. Så får man jo håpe at det (mer regnekraft) var problemet, og ikke fremgangsmåten. Det vi ser og spørsmålene som dukker opp fra dem er ikke akkurat betryggende. Særlig når man vet hvor lett Elon tar til seg muligheten for å generere reklame. Hadde de vært verdensledende i dette, så hadde de deltatt i konkurranser, og blitt oppført på førsteplass hos California Department of Motor Vehicles (DMV). Men der er de ikke å finne, og konkurranser holder deg seg langt unna. Rart. 

  • Liker 1
Lenke til kommentar

Men hva er det du vil av meg? At jeg ikke skal like Tesla? At jeg IKKE skal være begeistret for FSD? Husk at jeg og du ser på FSD som to vidt forskjellige ting.

 

Som sagt så interesserer ikke markedsføringen meg i hele tatt. Om Tesla må kreditere de som har kjøpt FSD, så har jeg ingen problemer med det. Om de bryter lover, så må de stå for det. Det er helt greit.

At du ikke kaller Teslas kjøreassistent for noe den ikke er. Altså det er ikke noen fullverdig selvkjøring. Så det å kalle det FSD er feil.

 

Det er også det de blir saksøkt for i Tyskland. De blir saksøkt for å love full selvkjøring, men det påpekes at dette ikke engang vil være mulig pga lovverk, så du kan umulig lansere noe som helst som du kaller selvkjøring med mindre det faktisk er det.

 

Det du gjør er at du er med på Teslas misledende markedsføring mot forbrukere. Jeg tviler ikke på at du vet hva det innebærer, men med mindre du er veldig interessert i Tesla vil du jo ikke lese all den lille teksten med 1 million begrensninger. Og det er jo det vi delvis har Forbrukertilsynet til. Lansere noe med 1 million betingelser i liten tekst er bare ikke lov. Det skal være klart hva en funksjon er. 

 

Du må gjerne like Tesla og være begeistret over det. Du har selvfølgelig også lov til å kalle det FSD selv om det ikke er, fordi du er ikke ansvarlig for Tesla, men du må jo vite at selskaper aktivt benytter seg av fans i markedsføringen sin. Så om de kan få folk til å repetere deres løgner og spre dem rundt omkring da er de happy. Og det er irrelevant om du bryr deg, eller at du ikke har det som intensjon. Jeg synes likevel ikke at noen burde hjelpe selskaper med noe som regnes som meisledende og ulovlig markedsføring av Forbrukertilsynet. På lik linje med at jeg ikke ville likt det om folk gikk rundt og reklamerte si McDonalds til barn slik de gjør i f.eks USA, men som er ulovlig i Norge. Det er ulovlig av en grunn, ikke sant? Vi vil ikke ha barna våre fostret opp med McD. Markedsføringslover har en grunn utover bare "sånn er lov og sånn er ikke".

 

Det jeg ønsker er en diskusjon rundt teknologi og funksjoner. Dessverre legger Tesla stadig opp til at de skal være selvkjørende, du kan leie ut bilen din som taxi etc... Alt dette er rene løgner. Alle som har peiling forstår det. Tesla har allerede beste SW for kjøreassistent på markedet. Jeg ser ikke hvordan de taper på å snakke om den, alle forstår jo at det er begrensninger og at den selvfølgelig er langt ifra selvkjørende. Dessverre ser en pga den misvisende markedsføringen at noen ikke tror det er tilfellet. Det er klart jeg har et problem med det. Og jeg ser ikke hvordan andre ikke har? Jeg er utrolig takknemlig for at når det blir reklamert for ting i Norge, så vet jeg at det er strenge begrensninger som gjør at de IKKE kan lyve for meg. Men om jeg kjøper Tesla basert på Elon Musk sin twitter? Da får jeg et produkt som er lang langt unna forventningene utifra det han mener en Tesla kan. Tesla er en bra bil, men basert på Elons beskrivelser så er det et mirakel av et ingeniørverk og det er jo bare ikke tilfellet.

 

Elon Musk sin twitter feed har vel ca like mye % påstander som er sanne som USA sin president..... Du ville ikke gjentatt Trump sine løgner, så hvorfor gjenta Elon sine? Det er faktisk ikke ok i det hele tatt. Gjør hva du vil, men ikke kall meg en troll for å ta samme posisjon som Forbrukertilsynet. Og jeg skal vedde på at du hadde vært svært misfornøyd om vi ikke hadde dem i Norge. Og det er faktisk opp til oss som borgere å opprettholde dem, hvis vi gjør som næringslivslederne vil (USA) så forsvinner dem. Så ja, det er faktisk veldig viktig. Du kan mene jeg troller. Du kan mene forbrukerrettigheter er en vits, men jeg håper i det minste du tenker på det neste gang du repeterer FSD, fordi det var det Elon kalte det. Jeg kommer til å kalle det for kjøreassistent, fordi det er det det er.

  • Liker 3
Lenke til kommentar

At du ikke kaller Teslas kjøreassistent for noe den ikke er. Altså det er ikke noen fullverdig selvkjøring. Så det å kalle det FSD er feil.

 

Det er også det de blir saksøkt for i Tyskland. De blir saksøkt for å love full selvkjøring, men det påpekes at dette ikke engang vil være mulig pga lovverk, så du kan umulig lansere noe som helst som du kaller selvkjøring med mindre det faktisk er det.

 

Det du gjør er at du er med på Teslas misledende markedsføring mot forbrukere. Jeg tviler ikke på at du vet hva det innebærer, men med mindre du er veldig interessert i Tesla vil du jo ikke lese all den lille teksten med 1 million begrensninger. Og det er jo det vi delvis har Forbrukertilsynet til. Lansere noe med 1 million betingelser i liten tekst er bare ikke lov. Det skal være klart hva en funksjon er. 

 

Du må gjerne like Tesla og være begeistret over det. Du har selvfølgelig også lov til å kalle det FSD selv om det ikke er, fordi du er ikke ansvarlig for Tesla, men du må jo vite at selskaper aktivt benytter seg av fans i markedsføringen sin. Så om de kan få folk til å repetere deres løgner og spre dem rundt omkring da er de happy. Og det er irrelevant om du bryr deg, eller at du ikke har det som intensjon. Jeg synes likevel ikke at noen burde hjelpe selskaper med noe som regnes som meisledende og ulovlig markedsføring av Forbrukertilsynet. På lik linje med at jeg ikke ville likt det om folk gikk rundt og reklamerte si McDonalds til barn slik de gjør i f.eks USA, men som er ulovlig i Norge. Det er ulovlig av en grunn, ikke sant? Vi vil ikke ha barna våre fostret opp med McD. Markedsføringslover har en grunn utover bare "sånn er lov og sånn er ikke".

 

Det jeg ønsker er en diskusjon rundt teknologi og funksjoner. Dessverre legger Tesla stadig opp til at de skal være selvkjørende, du kan leie ut bilen din som taxi etc... Alt dette er rene løgner. Alle som har peiling forstår det. Tesla har allerede beste SW for kjøreassistent på markedet. Jeg ser ikke hvordan de taper på å snakke om den, alle forstår jo at det er begrensninger og at den selvfølgelig er langt ifra selvkjørende. Dessverre ser en pga den misvisende markedsføringen at noen ikke tror det er tilfellet. Det er klart jeg har et problem med det. Og jeg ser ikke hvordan andre ikke har? Jeg er utrolig takknemlig for at når det blir reklamert for ting i Norge, så vet jeg at det er strenge begrensninger som gjør at de IKKE kan lyve for meg. Men om jeg kjøper Tesla basert på Elon Musk sin twitter? Da får jeg et produkt som er lang langt unna forventningene utifra det han mener en Tesla kan. Tesla er en bra bil, men basert på Elons beskrivelser så er det et mirakel av et ingeniørverk og det er jo bare ikke tilfellet.

 

Elon Musk sin twitter feed har vel ca like mye % påstander som er sanne som USA sin president..... Du ville ikke gjentatt Trump sine løgner, så hvorfor gjenta Elon sine? Det er faktisk ikke ok i det hele tatt. Gjør hva du vil, men ikke kall meg en troll for å ta samme posisjon som Forbrukertilsynet. Og jeg skal vedde på at du hadde vært svært misfornøyd om vi ikke hadde dem i Norge. Og det er faktisk opp til oss som borgere å opprettholde dem, hvis vi gjør som næringslivslederne vil (USA) så forsvinner dem. Så ja, det er faktisk veldig viktig. Du kan mene jeg troller. Du kan mene forbrukerrettigheter er en vits, men jeg håper i det minste du tenker på det neste gang du repeterer FSD, fordi det var det Elon kalte det. Jeg kommer til å kalle det for kjøreassistent, fordi det er det det er.

 

Jeg gadd bare å lese par linjer av innlegget ditt før jeg stoppet, og innså at det var samme gamle mjølet. Hvorfor er du så desperat på å få meg til å endre mening når jeg ikke gidder å høre på våset ditt? Er det en ignore-knapp på diskusjon.no?

Endret av MrMarbles
Lenke til kommentar

Altså ikke noe annerledes enn hva de andre gjør. Forskjellen er at de andre og særlig Waymo tar det hele et par steg videre og bruker interpolering av data, samtidig som den blir sjekket opp med eldre data. To steg jeg personlig mener må til for å få til dette på en godkjent måte. 

 

Men det er jo ingen som gjør det på samme måte som Tesla? Hvor mange har 500.000 (øker til stadighet) biler på veiene som lærer opp det nevrale nettverket sitt?

 

Det er godt mulig Waymo vinner vei, men det virker jo ikke å være i nærheten av å lanseres any time soon? De er vel også avghengig av å mappe opp hver eneste krik og krok av verden? Eller har jeg misforstått? Hvor langt har de kommet der?

Lenke til kommentar

Jeg gadd bare å lese par linjer av innlegget ditt før jeg stoppet, og innså at det var samme gamle mjølet. Hvorfor er du så desperat på å få meg til å endre mening når jeg ikke gidder å høre på våset ditt? Er det en ignore-knapp på diskusjon.no?

Ja man kan ignorere, og jeg har det på flere i koret. Så kan en selv velge å åpne om en orker.

 

Forøvrig er innlegget over stappet med falsk informasjon, som rettssaken. Helt utrolig hva folk får seg til å skrive om saker det finnes lassevis av informasjon om på nett, som motbeviser påstandene.

Lenke til kommentar

Tesla har tapt rettssaker på dette før. De er skyldige i å ha gjort det før. De har ikke endret praksis. De fortsetter å få søksmål.

 

Dette er "falsk informasjon"? Nei det er ikke. "Massevis" av info som tilsier at dette er feil, men av en eller annen grunn så kan visstnok ingen finne denne infoen?

 

Kanskje dere bør informere tek.no om at artiklene deres er "helt feil"....

  • Liker 1
Lenke til kommentar

Tesla har tapt rettssaker på dette før. De er skyldige i å ha gjort det før. De har ikke endret praksis. De fortsetter å få søksmål.

 

Dette er "falsk informasjon"? Nei det er ikke. "Massevis" av info som tilsier at dette er feil, men av en eller annen grunn så kan visstnok ingen finne denne infoen?

 

Kanskje dere bør informere tek.no om at artiklene deres er "helt feil"....

Hvilken rettsaker er tapt og hva var konsekvensene? Meg bekjent er navnet på pakken fortsatt fsd, som fra dag 1..

Lenke til kommentar

Men det er jo ingen som gjør det på samme måte som Tesla? Hvor mange har 500.000 (øker til stadighet) biler på veiene som lærer opp det nevrale nettverket sitt?

Hva er det du prøver å si? 

 

Tesla samler inn data når:

  • Det skjer en ulykke. 
  • Om folk har godtatt å sende data, og systemet merker et avvik. 

 

Waymo samler inn data slik:

  • Det skjer en ulykke. dog dette skjer for sjeldent for å få nok data. 
  • Om systemet merker avvik ute på veiene, så blir dette testet der det også - men problemet her er igjen at det skjer så skjeldent, så denne fremgangsmåten blir dårligere og dårligere jo bedre systemene blir.  
  • De produserer data selv gjennom maskinlæring, og kjører disse på sin simulator, der minst 10,000,000 mil blir gjennomført hver dag. 
  • De samler inn data fra Google Maps, og de kan også bruke Bing Maps + slikt som brukes til de formålene.
  • De genererer maps selv med bilene som lagres til systemet og oppdateres når bilene har kjørt på et nytt sted hvor man har merket avvik fra kartet. 

 

Mens Tesla prøver å løse autonom ferdsel med kun sanntidsdata tick for tick, så prøver de andre å i tillegg introdusere interpolering (de forstår at om en syklist forsvinner bak en bil, kommer den til å dukke opp igjen X sekunder etterpå f.eks) og sammenlignelse med eldre lagret data. 

 

Hva betyr det? 

 

En Tesla må tolke skiltet du kjører forbi hver dag hver gang. 

En Tesla må løse ferdselen fra garasjen din til døra di hver gang. 

En Tesla må tolke veimerkeringene du kjører på hver dag hver gang. 

En Tesla spår overraskende nok ikke hva den trur vil skje med objektene den har "sanset". Den kun "ser" og reagerer, og den er avhengig av at disse prosessene foregår kjappere og kjappere og blir smartere og smartere for at dette skal løses. Alt skal rett og slett løses i sanntid. 

 

De andre?

De har slike triviale ting lagret og en brøkdel av prosessorkraften brukes for å sammenligne data med eldre data fremfor å tolke hver bidige ting hver gang. 

De vet hvordan området ser ut før dem er der. Det å tolke et hull i bakken har mest sannsynligvis en annen bil gjort før deg, så din bil slipper bruke særlig mye med tid på den informasjonen. 

De prøver å spå fremtiden til objektene de har identifisert. En sykkel kan ikke svinge til høyre om den ikke svinger til venstre litt først for å skifte CG f.eks. Et menneske kan ikke hoppe uten å bøye knærne sine litt først osv osv. 

 

Så får man fundere på hva man selv trur vil fungere best til slutt. Min mening om dette er rimelig klar. 

 

 

Det er godt mulig Waymo vinner vei, men det virker jo ikke å være i nærheten av å lanseres any time soon? De er vel også avghengig av å mappe opp hver eneste krik og krok av verden? Eller har jeg misforstått? Hvor langt har de kommet der?

 

Hvorfor lansere noe før det er ferdig? 

 

Det trenger ikke nødvendigvis være kun bilene som mapper dette. Det kan være fly, helikoptere og etterhvert høyoppløselige satelliter om du vil. Der de forskjellige dataene kan bli brukt til forskjellige ting. Satellittdata kan være fint for å merke midlertidige veier fra veiarbeid eller værdata osv. Fly og helikoptere kan fint produsere en HD oppløsning ned til kun 3 cm. Mens bilene lager pointclouden som kan representere ruten du skal helt ned til millimetere. Med 5G så kan slik informasjon flyte fritt mellom bil og skyen, samt bil og bil. På den måten så kan du få lov til å ha flere funksjoner åpnet om du kjører bak en annen som har mappet ruten for deg litt i forveien. Og jeg vil ikke bli forundret om reglene vil endres den veien. Det betyr jo at motorveier som har biler på seg hele tiden, vil være åpent for nivå 4 og 5 hele tiden, mens hvis du f.eks skal til hytta og må kjøre noen mil på grusveier, så kan du kanskje være avhengig av at noen andre har kjørt ruten din før deg slik at man ikke kjører på data som er for gamle. Eventuelt har du nivå 4 på vei hjem fra hytten på Søndagen, mens du måtte bruke nivå 2/3 på tur opp, siden det er du selv som mappet den veien for deg selv senere. 

Endret av oophus3do
  • Liker 1
Lenke til kommentar

Hva er det du prøver å si? 

 

Tesla samler inn data når:

  • Det skjer en ulykke. 
  • Om folk har godtatt å sende data, og systemet merker et avvik. 

 

Waymo samler inn data slik:

  • Det skjer en ulykke. dog dette skjer for sjeldent for å få nok data. 
  • Om systemet merker avvik ute på veiene, så blir dette testet der det også - men problemet her er igjen at det skjer så skjeldent, så denne fremgangsmåten blir dårligere og dårligere jo bedre systemene blir.  
  • De produserer data selv gjennom maskinlæring, og kjører disse på sin simulator, der minst 10,000,000 mil blir gjennomført hver dag. 
  • De samler inn data fra Google Maps, og de kan også bruke Bing Maps + slikt som brukes til de formålene.
  • De genererer maps selv med bilene som lagres til systemet og oppdateres når bilene har kjørt på et nytt sted hvor man har merket avvik fra kartet. 

 

Mens Tesla prøver å løse autonom ferdsel med kun sanntidsdata tick for tick, så prøver de andre å i tillegg introdusere interpolering (de forstår at om en syklist forsvinner bak en bil, kommer den til å dukke opp igjen X sekunder etterpå f.eks) og sammenlignelse med eldre lagret data. 

 

Hva betyr det? 

 

En Tesla må tolke skiltet du kjører forbi hver dag hver gang. 

En Tesla må løse ferdselen fra garasjen din til døra di hver gang. 

En Tesla må tolke veimerkeringene du kjører på hver dag hver gang. 

En Tesla spår overraskende nok ikke hva den trur vil skje med objektene den har "sanset". Den kun "ser" og reagerer, og den er avhengig av at disse prosessene foregår kjappere og kjappere og blir smartere og smartere for at dette skal løses. Alt skal rett og slett løses i sanntid. 

 

De andre?

De har slike triviale ting lagret og en brøkdel av prosessorkraften brukes for å sammenligne data med eldre data fremfor å tolke hver bidige ting hver gang. 

De vet hvordan området ser ut før dem er der. Det å tolke et hull i bakken har mest sannsynligvis en annen bil gjort før deg, så din bil slipper bruke særlig mye med tid på den informasjonen. 

De prøver å spå fremtiden til objektene de har identifisert. En sykkel kan ikke svinge til høyre om den ikke svinger til venstre litt først for å skifte CG f.eks. Et menneske kan ikke hoppe uten å bøye knærne sine litt først osv osv. 

 

Så får man fundere på hva man selv trur vil fungere best til slutt. Min mening om dette er rimelig klar. 

 

 

Hvorfor lansere noe før det er ferdig? 

 

Det trenger ikke nødvendigvis være kun bilene som mapper dette. Det kan være fly, helikoptere og etterhvert høyoppløselige satelliter om du vil. Der de forskjellige dataene kan bli brukt til forskjellige ting. Satellittdata kan være fint for å merke midlertidige veier fra veiarbeid eller værdata osv. Fly og helikoptere kan fint produsere en HD oppløsning ned til kun 3 cm. Mens bilene lager pointclouden som kan representere ruten du skal helt ned til millimetere. Med 5G så kan slik informasjon flyte fritt mellom bil og skyen, samt bil og bil. På den måten så kan du få lov til å ha flere funksjoner åpnet om du kjører bak en annen som har mappet ruten for deg litt i forveien. Og jeg vil ikke bli forundret om reglene vil endres den veien. Det betyr jo at motorveier som har biler på seg hele tiden, vil være åpent for nivå 4 og 5 hele tiden, mens hvis du f.eks skal til hytta og må kjøre noen mil på grusveier, så kan du kanskje være avhengig av at noen andre har kjørt ruten din før deg slik at man ikke kjører på data som er for gamle. Eventuelt har du nivå 4 på vei hjem fra hytten på Søndagen, mens du måtte bruke nivå 2/3 på tur opp, siden det er du selv som mappet den veien for deg selv senere. 

 

At Tesla har en stor fordel i opplæringen av sitt nevrale nettverk. Alt handler jo til syvende og sist om gjenkjenning. Alt som bilen ikke forstår hva er, kan sendes til Tesla for analyse og så kan nettverket etterlyse lignende objekter og så blir de gått igjennom og lært opp at dette er objekt x. Neste gang vil den ha større treff for å gjenkjenne hva objekt x og jo flere ganger den møter på det, jo høyere vil treffprosenten være, helt til den treffer hver gang.

 

Hva skjer når du kommer til et område uten dekning for nett med Waymo? Skal alt ligge ferdig nedlastet på bilen, eller skal det strømmes inn for hver kjøretur?

 

AP HWen bruker vel 100watt nå. Så regnekraften som brukes til å se veibildet er ikke akkurat veldig høyt i det store og hele. Skilgjenkjenning er sikkert noe av det enkleste AP HWen må gjøre. 

 

Mulig jeg er utdatert på Waymo, men er det ikke slik at bilene til Waymo kjører rundt med en svær Lidar på taket? Det er vel ikke forventet at biler med Waymo sin tech skal kjøre rundt med Lidar antar jeg? Eller er denne bare for å mappe opp veibildet til kart?

 

For meg blir dette som Blu-ray / HD-DVD eller VHS / Betamax. Det er mange veier til rom, og det er ikke nødvendigvis teknologien som er best som vil vinne fram. Det er også alt for tidlig å kåre en vinner, siden ingen har lansert noe ennå.

 

For meg er det betryggende at bilen må tolke samme situasjon hver gang og ikke må stole på data som er blitt analysert på et tidligere tidspunkt. Ved en ulykke som jordskjelv, brukollaps e.l. så kan ikke bilen stole på kartdata som er utdatert, men må heller forstå hva det er som skjer. 

  • Liker 1
Lenke til kommentar

Hva er det du prøver å si?

 

Tesla samler inn data når:

  • Det skjer en ulykke.
  • Om folk har godtatt å sende data, og systemet merker et avvik.

Waymo samler inn data slik:

  • Det skjer en ulykke. dog dette skjer for sjeldent for å få nok data.
  • Om systemet merker avvik ute på veiene, så blir dette testet der det også - men problemet her er igjen at det skjer så skjeldent, så denne fremgangsmåten blir dårligere og dårligere jo bedre systemene blir.
  • De produserer data selv gjennom maskinlæring, og kjører disse på sin simulator, der minst 10,000,000 mil blir gjennomført hver dag.
  • De samler inn data fra Google Maps, og de kan også bruke Bing Maps + slikt som brukes til de formålene.
  • De genererer maps selv med bilene som lagres til systemet og oppdateres når bilene har kjørt på et nytt sted hvor man har merket avvik fra kartet.

Mens Tesla prøver å løse autonom ferdsel med kun sanntidsdata tick for tick, så prøver de andre å i tillegg introdusere interpolering (de forstår at om en syklist forsvinner bak en bil, kommer den til å dukke opp igjen X sekunder etterpå f.eks) og sammenlignelse med eldre lagret data.

 

Hva betyr det?

 

En Tesla må tolke skiltet du kjører forbi hver dag hver gang.

En Tesla må løse ferdselen fra garasjen din til døra di hver gang.

En Tesla må tolke veimerkeringene du kjører på hver dag hver gang.

En Tesla spår overraskende nok ikke hva den trur vil skje med objektene den har "sanset". Den kun "ser" og reagerer, og den er avhengig av at disse prosessene foregår kjappere og kjappere og blir smartere og smartere for at dette skal løses. Alt skal rett og slett løses i sanntid.

 

De andre?

De har slike triviale ting lagret og en brøkdel av prosessorkraften brukes for å sammenligne data med eldre data fremfor å tolke hver bidige ting hver gang.

De vet hvordan området ser ut før dem er der. Det å tolke et hull i bakken har mest sannsynligvis en annen bil gjort før deg, så din bil slipper bruke særlig mye med tid på den informasjonen.

De prøver å spå fremtiden til objektene de har identifisert. En sykkel kan ikke svinge til høyre om den ikke svinger til venstre litt først for å skifte CG f.eks. Et menneske kan ikke hoppe uten å bøye knærne sine litt først osv osv.

 

Så får man fundere på hva man selv trur vil fungere best til slutt. Min mening om dette er rimelig klar.

 

 

Hvorfor lansere noe før det er ferdig?

 

Det trenger ikke nødvendigvis være kun bilene som mapper dette. Det kan være fly, helikoptere og etterhvert høyoppløselige satelliter om du vil. Der de forskjellige dataene kan bli brukt til forskjellige ting. Satellittdata kan være fint for å merke midlertidige veier fra veiarbeid eller værdata osv. Fly og helikoptere kan fint produsere en HD oppløsning ned til kun 3 cm. Mens bilene lager pointclouden som kan representere ruten du skal helt ned til millimetere. Med 5G så kan slik informasjon flyte fritt mellom bil og skyen, samt bil og bil. På den måten så kan du få lov til å ha flere funksjoner åpnet om du kjører bak en annen som har mappet ruten for deg litt i forveien. Og jeg vil ikke bli forundret om reglene vil endres den veien. Det betyr jo at motorveier som har biler på seg hele tiden, vil være åpent for nivå 4 og 5 hele tiden, mens hvis du f.eks skal til hytta og må kjøre noen mil på grusveier, så kan du kanskje være avhengig av at noen andre har kjørt ruten din før deg slik at man ikke kjører på data som er for gamle. Eventuelt har du nivå 4 på vei hjem fra hytten på Søndagen, mens du måtte bruke nivå 2/3 på tur opp, siden det er du selv som mappet den veien for deg selv senere.

Trodde du sa du hadde sett autonom dagen til tesla? For de samler inn data konstant og kjører igjennom simulering/trening. De viste til og med hvordan de kunne hente inn data om de feks trengte det ved å samle inn det biler tenker er en sykkel feks. Altså har de nesten laget sin egen capcka på en måte.

Lenke til kommentar

At Tesla har en stor fordel i opplæringen av sitt nevrale nettverk. Alt handler jo til syvende og sist om gjenkjenning. Alt som bilen ikke forstår hva er, kan sendes til Tesla for analyse og så kan nettverket etterlyse lignende objekter og så blir de gått igjennom og lært opp at dette er objekt x. Neste gang vil den ha større treff for å gjenkjenne hva objekt x og jo flere ganger den møter på det, jo høyere vil treffprosenten være, helt til den treffer hver gang.

 

Hva skjer når du kommer til et område uten dekning for nett med Waymo? Skal alt ligge ferdig nedlastet på bilen, eller skal det strømmes inn for hver kjøretur?

 

AP HWen bruker vel 100watt nå. Så regnekraften som brukes til å se veibildet er ikke akkurat veldig høyt i det store og hele. Skilgjenkjenning er sikkert noe av det enkleste AP HWen må gjøre. 

 

Mulig jeg er utdatert på Waymo, men er det ikke slik at bilene til Waymo kjører rundt med en svær Lidar på taket? Det er vel ikke forventet at biler med Waymo sin tech skal kjøre rundt med Lidar antar jeg? Eller er denne bare for å mappe opp veibildet til kart?

 

For meg blir dette som Blu-ray / HD-DVD eller VHS / Betamax. Det er mange veier til rom, og det er ikke nødvendigvis teknologien som er best som vil vinne fram. Det er også alt for tidlig å kåre en vinner, siden ingen har lansert noe ennå.

 

For meg er det betryggende at bilen må tolke samme situasjon hver gang og ikke må stole på data som er blitt analysert på et tidligere tidspunkt. Ved en ulykke som jordskjelv, brukollaps e.l. så kan ikke bilen stole på kartdata som er utdatert, men må heller forstå hva det er som skjer. 

1. Det er ingenting som tilsier at Tesla har en stor fordel. Leste du det jeg skrev? Mengden data som blir brukt for autonom ferdsel, er ekstremt mye større hos Waymo. Det er jo der hele forskjellen ligger. Tesla prøver å løse hele problemet med å analysere alt per tick, mens de andre får ekstra hjelp gjennom høyoppløselige kart, og informasjon. 

 

2. Det er jo det store spørsmålet. Det omhandler regelverk, og hva man skal få lov til. Hvor gammelt er "gammelt" når det gjelder slik data? Er det ok at man har satellitt-data for 1 måned tilbake f.eks? Hvem vet.

Det kan rett og slett løses slik at nivå 3 og opp til nivå 5 avgjøres av når sist data ble oppdatert. Så blir dette regulert av seg selv. De stedene med mye trafikk vil få kontinuerlig nivå 5, mens hytteveien opp på fjellet normalt sett kun har nivå 3, dog ut i påsken så blir disse rutene oppgradert til nivå 5 for en kortere periode, siden bilene ferdes der i større grad da f.eks. 

 

3. Du må fremdeles allokere prosesser som det egentlig ikke trenger brukes tid på. 

 

4. Waymo bruker Lidar ja. Det er flere grunner til hvorfor, men en av dem er pointclouden som brukes for kartet. 

Selve Lidaren kan i fremtiden kun bli brukt for å oppdatere dataene, og verdien av denne dataen kan være så stor at kostnadene er noe Waymo selv delvis tar f.eks på premium-modeller, og lastebiler/busser osv. 

 

5. Absolutt ikke enig. Jeg trur regelverket vil sette høyere krav for sikkerhet her, og der vil Tesla falle for kort som kun ønsker å "reagere" fremfor det de andre kan, nemlig det å spå deler av fremtiden sin mot retningen de kjører, samtidig som de utfører de samme oppgavene som Tesla gjør. Altså det å "reagere". 

 

6. Er du første mann inn i en bro-kollaps og den foregår under deg, så spiller det ingen rolle hva slags teknologi du bruker i bilen. Forskjellen her er at en Tesla må analysere dette når den kommer frem, mens en bil med Waymo's teknologi allerede vet at den har foregått når den nærmer seg. 

 

Jeg trur du ikke helt forstår hva Waymo gjør, og hva de satser på å få til. 5G mellom bilene samt skyen vil jo gjøre denne situasjonen mye sikrere for Waymo flåten kontra Tesla flåten. Waymo bilene snakker sammen. Så det er nok at én bil har analysert bro-kollapsen slik at resten av bilene kan få beskjed om det, om de farer inn i området hvor den informasjonen er nødvendig å ha. 

 

Alle bilene analyserer området rundt seg i sanntid. Dette er ikke noe som Tesla gjør alene, og det er 100% nødvendig å gjøre for å kunne reagere mot X og Y ute i trafikken. Forskjellen er at trivielle ting som veimarkeringer og skilt kan lagres, og prosessorkraften for å sammenligne data for å bekrefte skiltet, eller veimerkeringen er mye enklere å få til enn analyse i sanntid på hver bidige ting bilen ser og må identifisere. 

 

Nvidia RTX serien har noen fine sammenligninger til dette, der man trener motoren for spillet man ønsker å bruke RTX "features" til. Formålet her er å lage en "denoise" system som kan rydde opp i det rotet Raycasteren lager. Og sammenligningen her blir jo at "Raycasteren" tilsvarer sensorene av hva vi ser, mens "denoiseren" kun sammenligner gammel data mot ny data og vet hvordan den skal slette ut forskjellene. 

 

Det Waymo gjør er ikke særlig annerledes. Man trener systemet til å vite hvordan ruten A til B ser ut. Slik at når du skriver inn at du skal den ruten, så vet Waymo hvordan den ruten ser ut basert på tidligere erfaring på den ruten. Og du trenger mindre prosessorkraft for å rense opp i "støy", kontra det å 100% tolke hva hver ting er hele tiden. 

 

Det vil jo alltids være "støy" på veiene. Ingen rute er 100% lik fra dag til dag, med nye parkerte biler og gående/syklende personer som beveger seg etc. Forskjellen ligger dog fremdeles i at ekstremt mye av dataene er stillestående. Ting som veimerkeringer, skilt, lys-stolper, vegger, humpete og delvis ødelagte veier etc vil jo fremdeles være helt likt som sist gang du dro på jobben, så da kan man bruke mindre ressurser på dette, ved å lagre den informasjonen til neste gang. 

Endret av oophus3do
  • Liker 1
Lenke til kommentar

Trodde du sa du hadde sett autonom dagen til tesla? For de samler inn data konstant og kjører igjennom simulering/trening. De viste til og med hvordan de kunne hente inn data om de feks trengte det ved å samle inn det biler tenker er en sykkel feks. Altså har de nesten laget sin egen capcka på en måte.

Jeg har det, og det har jeg skrevet her inne i denne tråden også. Sammenligningen med Captcha har jeg også gjort. Ønsker Waymo flere bilder av en sykkel, så kaster bare Google ut dette i påloggingen til millioner av folk der ute med en PC. 

 

Det er liksom hele poenget her. Folk trur Tesla "leder" fordi de har missforstått mengden data Tesla kan generere basert på bilene ute på veiene. Men hvis man tar en kikk nærmere på hva de faktisk for det meste samler inn, så blir det ikke særlig imponerende. Her bruker Waymo ekstremt mye mer data for deres systemer. 

Endret av oophus3do
  • Liker 1
Lenke til kommentar

Jeg har det, og det har jeg skrevet her inne i denne tråden også. Sammenligningen med Captcha har jeg også gjort. Ønsker Waymo flere bilder av en sykkel, så kaster bare Google ut dette i påloggingen til millioner av folk der ute med en PC.

 

Det er liksom hele poenget her. Folk trur Tesla "leder" fordi de har missforstått mengden data Tesla kan generere basert på bilene ute på veiene. Men hvis man tar en kikk nærmere på hva de faktisk for det meste samler inn, så blir det ikke særlig imponerende. Her bruker Waymo ekstremt mye mer data for deres systemer.

De har jo samme muligheten som andre til å handle å ikke minst sortere det de får inn fra bilene.

 

Bare se på utviklingen om dagen, det kommer rennende inn nye funksjoner for vision stystemet konstant. Siste var vell kjegler samt optimalisert motkjørende kjøretøy.

 

Om de har valgt feil vill jo evt vise seg etterhvert, pr i dag du fungerer det jo veldig bra ift utvikling av systemet.

Lenke til kommentar

De har jo samme muligheten som andre til å handle å ikke minst sortere det de får inn fra bilene.

 

Bare se på utviklingen om dagen, det kommer rennende inn nye funksjoner for vision stystemet konstant. Siste var vell kjegler samt optimalisert motkjørende kjøretøy.

 

Om de har valgt feil vill jo evt vise seg etterhvert, pr i dag du fungerer det jo veldig bra ift utvikling av systemet.

Det største spørsmålet er redundancy. En Waymo vil kunne fylle flere krav der iforhold til regelverk på sikt. Tesla har all vekt på kun ett område, og hvis det ikke er tilfredsstillende nok, så får dem ikke lansert FSD funksjonalitet i f.eks EU. 

 

Men ja, Tesla kan jo alltids skrape planene og bare kjøpe teknologien fra noen andre. Jeg tipper majoriteten vil gjøre det på sikt når en gruppe nerder plutselig finner "the holy grail" av autonome systemer uansett. ^^ 

Men jeg trur man uansett vil være avhengig av større integrering av kart og GPS systemer, samt V2V kommunikasjon gjennom 5G. 

 

Det er tross alt nivå 4 og 5 vi snakker om. Det er rimelig naivt å tru at regelverket for dette vil være såpass mangelfullt i fremtiden som det er idag. 

 

Enkel sammenligning som ikke helt forklarer måten de forskjellige systemene utfører oppgavene sine, men forskjell i teknologi er stort sett like stor:

 

Det kan sammenlignes med en Roomba som kun "ser" og skal støvsuge stua di, der den virrer frem og tilbake og støvsuger de samme stedene om og om igjen siden alt er tilfeldig og en Roomba som har stua di lagret fra før av etter at den har gått rundt og lagret området, der den kjører over samme område kun 1 gang. 

 

Hvilken type Roomba syns du Smart Summon minner deg mest om? 

Endret av oophus3do
  • Liker 1
Lenke til kommentar

Opprett en konto eller logg inn for å kommentere

Du må være et medlem for å kunne skrive en kommentar

Opprett konto

Det er enkelt å melde seg inn for å starte en ny konto!

Start en konto

Logg inn

Har du allerede en konto? Logg inn her.

Logg inn nå
  • Hvem er aktive   0 medlemmer

    • Ingen innloggede medlemmer aktive
×
×
  • Opprett ny...